Doris作为金融数据库，轻松支持10000个数据看板_doris 金融应用场景

一、前言

在金融等数据密集型行业，数据源众多，数据流向也众多。这种现状很容易，几乎是不可避免地导致数据分析和管理混乱。例如，来自不同业务线的分析师会在数据报告中定义自己的财务指标。当你将这些无数的报告汇集到你的数据架构中时，你会发现许多指标在定义上重叠甚至相互矛盾。结果就是，开发一个简单的数据报告将需要来回进行大量的澄清沟通工作，使整个过程变得更加复杂和耗时。

随着业务的发展，数据管理也需要“标准化”的阶段。在数据工程方面，这意味着你需要一个数据平台，可以在其中生成和管理所有指标。这是为提供高效金融服务的架构前提条件。

在这里我们将介绍一个数据库（在本例中为Apache Doris）中金融指标的生命周期，从它们的生成到它们在数据报告中的有效呈现。你将深入了解那些精美的财务仪表盘背后的内幕。

【Apache Doris】：https://doris.apache.org/

二、定义新指标并将其添加到数据库中

从根本上说，指标是表中的字段。为了更具体地说明它们，我将用银行业的一个示例进行解释。

银行通过资产管理量（Assets Under Management，AUM）来衡量客户的资产。在这种情况下，AUM是一个原子指标，通常是源数据表中的一个字段。基于AUM，分析师衍生出一系列衍生指标，例如“年度AUM增长率”、“月度AUM增长率”和“每位客户的AUM”。

一旦定义了新指标，就可以将它们添加到数据报告中，这需要在Apache Doris中进行一些简单的配置：

开发者会相应地更新元数据，注册用于导出指标的基础表，配置中间表的数据粒度和更新频率，并输入指标名称和定义。一些工程师还会监控