Metric Store: Su lógica de negocios centralizada

Una vez que haya modelado su negocio en Gerente de Ontología, el siguiente paso es definir la lógica de su negocio. Nuestro Tienda de métricas es el repositorio centralizado para esta tarea crítica.

Es donde define las fórmulas autorizadas para sus cálculos más importantes, desde “Ingresos recurrentes mensuales” hasta “Tasa de pérdida de clientes”, y las pone a disposición como componentes reutilizables. Al definir métricas en un solo lugar, elimina los cálculos inconsistentes y permite a todos los usuarios trabajar desde una única fuente de verdad. Una métrica ya no es un fragmento de SQL oculto en un panel de control; es un activo gobernado, versionado y descubrible.

Cómo funciona la Metric Store

Las métricas se construyen sobre el Objetos y Propiedades tú definiste en la Ontología. Cree una métrica definiendo una agregación (SUM, COUNT, AVG) en una propiedad de objeto específica, junto con los filtros necesarios.

Cuando un usuario consulta sobre una métrica en un Workbook or asks TARS a question, our platform integrates queries from the Metric Store, data lineage information, and an overview of the Ontology to iteratively search and generate the correct SQL to execute on the Lakehouse.

Beneficios clave para los constructores

• Análisis de No Repetirse (DRY): La tienda Metric lleva el principio DRY a su código analítico. Defina una lógica de negocios compleja una vez y reutiúdala en cientos de aplicaciones descendentes, comenzando con libros de trabajo y modelos de ML. Si la definición de “usuario activo” cambia, la actualiza en un solo lugar, y cada informe se actualiza de forma instantánea y correcta.
• Consistencia garantizada: Elimine los informes conflictivos y la desconfianza organizacional en los datos. Al construir todos los análisis a partir de un único conjunto de métricas gobernado, todos, desde el CEO hasta un analista junior, ven exactamente el mismo número para “Ventas totales”.
• Separación clara de preocupaciones: Metric Store crea una interfaz perfecta para la colaboración. Los ingenieros de datos pueden centrarse en crear canalizaciones de datos y objetos robustos y de alto rendimiento, mientras que los analistas de negocios pueden definir y administrar de manera independiente la lógica del negocio que se encuentra en la parte superior.
• Agilidad y Velocidad: Los analistas pueden autoservir y crear nuevos informes con confianza, simplemente mediante la combinación de métricas existentes y confiables. Esto reduce drásticamente el tiempo de obtención de valor, desde una pregunta del negocio hasta un panel listo para la producción.
• Gobernanza y linaje automatizados: Cada métrica es un activo gobernado. Puede ver su definición, rastrear su linaje y comprender cada aplicación descendente que la utiliza. Esto hace que su entorno analítico sea mucho más fácil de administrar y evolucionar.

Cómo definir una métrica

Definir una métrica es un proceso sencillo, impulsado por la UI:

• Seleccionar un objeto: Elija el objeto de negocio principal para su métrica (por ejemplo, Pedir).
• Elija una propiedad: Seleccione la propiedad que desea agregar (por ejemplo, Total del pedido).
• Definir la agregación: Elija la función de agregación (por ejemplo, SUMA).
• Aplicar filtros (Opcional): Agregar DONDE cláusulas para refinar su métrica (por ejemplo, Estado = 'COMPLETADO').
• Guardar y publicar: Dé a su métrica un nombre (por ejemplo, “Total de ingresos completados”) y una descripción, y estará disponible inmediatamente para todos los usuarios.

Capacidades Relacionadas

• Descripción general de la ontología: Vea cómo Metric Store encaja en la capa semántica más amplia.
• Gerente de Ontología: La herramienta utilizada para crear los Objetos y Propiedades que son los bloques de construcción para todas las métricas.
• Cuadernos de trabajo: El principal consumidor de sus métricas para crear paneles gobernados.
• ALTARES: Haga preguntas sobre su negocio en lenguaje natural y deje que TARS use la tienda de métricas para encontrar la respuesta.