طبقة المقاييس: مصدر واحد للحقيقة لجميع تعاريف مؤشرات الأداء الرئيسية | بواسطة إريك لوينسون

تعرف على سبب جعل تطبيق طبقة المقاييس جمع الرؤى المستندة إلى البيانات أكثر قوة في مؤسستك!

طبقة المقاييس عبارة عن إطار عمل يمكّن المؤسسات من إطلاق رؤى قيمة ودفع عملية صنع القرار المستنير بالبيانات من خلال دمج مؤشرات الأداء الرئيسية وتحليلها وتصورها بطريقة موحدة وبديهية.

في هذه المقالة ، سوف نستكشف أهمية طبقة المقاييس ، وفوائدها ، والاختلافات الرئيسية مقارنة بطبقة الدلالات ، ومتطلبات التنفيذ الناجح.

أ المقاييس طبقة (المعروف أيضًا باسم المقاييس محل أو مقطوعة الرأس BI) هو إطار عمل لتوحيد المقاييس ، أي لمركزية كيفية حساب الشركة لمقاييسها. يمكن اعتباره المصدر الوحيد للحقيقة عندما يتعلق الأمر بتعريف مؤشرات الأداء الرئيسية (أو المقاييس ، سنستخدم هذه المصطلحات بالتبادل) المستخدمة داخل المنظمة.

💡 التوافه مكافأة: في حال كنت تتساءل ، فإن مصطلح “ذكاء الأعمال بدون رأس” مشتق من حقيقة أن هذه الحلول تمكن أدوات ذكاء الأعمال المختلفة من الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات للوصول إلى المقاييس. وبالتالي ، فإنها توفر المرونة لمبادلة الأدوات مع الحفاظ على تكامل التعريفات المترية.

من حيث الجوهر ، فإن مفهوم طبقة المقاييس ليس غير مألوف تمامًا. على سبيل المثال ، قمت بالفعل بتخزين قاعدة بيانات المشروع في مستودع مركزي ، تم إصداره باستخدام Git. وبالمثل ، يعمل مستودع بيانات المؤسسة أو بحيرة البيانات كمصدر وحيد للحقيقة لجميع البيانات. بشكل مشابه ، تعمل طبقة المقاييس كمصدر وحيد للحقيقة لتعريفات جميع مؤشرات الأداء الرئيسية المستخدمة داخل المنظمة.

كما هو موضح في المخطط أدناه ، يجب أن تكون طبقة المقاييس موجودة بين مستودع البيانات (أو مصدر البيانات بمعنى أوسع) وجميع التطبيقات ذات الصلة (مثل لوحات المعلومات والتقارير ونماذج الذكاء الاصطناعي وما إلى ذلك) التي تستهلك هذه المقاييس.