度量指标建设阶段思维导图
度量指标建设阶段内容简述
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思维导图大纲
度量指标建设阶段思维导图模板大纲
核心价值
可视化软件交付过程
三个阶段
事前
指标共识
指标领域
QA指标、项目管理、研发管理、过程管理、测试管理
指标池
待定
子主题 3
事中
平台建设
数据源平台对接
ETL平台
科管、测管、DevOps、Git、代码扫描、SCA、IAST、制品库、OA?
将分散在各类研发工具中的度量数据进行收集和加工整合，实现数据集中存储，消除数据不一致性，打通数据链路，提升数据流通性，为开展度量数据统一分析奠定基础。
数据存储加工
ETL平台数据加工
数据清洗
删除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值等，以确保数据的准确性和完整性。
数据转换
将日期格式转换为易于分析的格式，将价格字段转换为货币单位，将需求名称规范化等。
数据集成
将不同来源的数据整合到一起，以便进行综合分析。
定时任务
特定时间从各个工具中抽数
数据存储
通过数据加工将其他平台的数据持久化到度量指标库本地
数据分层？
ODS
元数据据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理；
DWD
基于维度建模、维度退化，复用关联计算，减少数据shuffle。对ODS层数据进行清洗（去除空值、脏数据、超过极限范围的数据）、脱敏等，保存业务事实明细，一行信息代表一次业务行为，例如一次下单。
DWS
以DWD为基础，按天进行轻度汇总。构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表。一行信息代表一个主题对象一天的汇总行为，例如一个用户一天下单的次数。
DM
以DWS层为基础，对数据进行累计汇总。一行信息代表一个主题对象的累计行为，例如用户从注册那天开始一共下来多少次单。
ADS
以DWS为基础，按主题进行汇总。为各种统计报表提供数据、宽表集市、趋势指标。
DIM
这一层比较单纯，举个例子就明白，比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、图片等信息就存在DIM层中。类似数据字典。
数据消费
度量视图的定制化显示
组织级别
部门级别
指标平台
研发中心视图
测试中心视图
科技部视图
业务视图？
事后
规则落地
数据的准确性
数据的规则、审计和持续改进
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