Hadoop 体系虽然在目前应用非常广泛，但架构繁琐、运维复杂度过高、版本升级困难，且由于部门原因，数据中台需求排期较长，我们急需探索敏捷性开发的数据平台模式。

本文将从数据分析的发展历程和面临的问题，引出为什么需要通过指标去解决这些问题，并分享滴普科技指标中台的核心能力以及技术实践。 全文目录： 1. 现代数据分析的趋势及现状 2. 通过指标实现敏捷高效数据分析 3. 指标中台核心能力及技术实践 4. 结语 5. Q&A

当前，工业企业产生的数据与日俱增，如何利用大数据为企业产生驱动力、竞争力成为工业企业面临的重要问题。工业企业大数据平台建设的总体思路是将现有PLC、MES、ERP、CRM、SRM、SCM、电子商务及财务共享服务等信息系统的业务数据，采用大数据技术，抽取到全业务数据中心，建立逻辑关联，整合成大数据仓库。

工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。

制造业的发展水平是一个国家经济实力的客观体现。近些年来，我国制造产业正在向着智能化和自动化方向发展，全球化智能工业技术网络开始在许多国家得到应用，预示着“再工业化”发展战略的实施。随着科学技术的高速发展和广泛应用，工业智能化背景下的大数据应用成为制造业转型发展的重要工具，是工业改革和产业革命的必然趋势。基于此，本文简单阐述大数据的概念和应用价值，详细分析大数据应用的困难和解决策略。

数据分析平台一直是大数据应用最基础、最核心的应用之一。相比于原有的传统BI软件和数据库提供分析能力有很多局限，例如：数据处理效率低，大数据处理能力不足以及无法和线上数据商业化应用推荐和服务打通等。iData作为游戏大数据分析系统，在服务腾讯海量的游戏产品过程中，经过多年的迭代和实践，形成iDataCharts大数据可视化和iDataEngin大数据分析引擎为核心能力的大数据分析系统。

在车联网生态中，TSP（Telematics Service Provider）平台在产业链中居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商与网络运营商，下接内容提供商，是主机厂车辆与服务的核心数据连接平台。随着智能汽车的发展和车主用户对应用场景需求的不断提升，主机厂对 TSP 平台的设备与应用承载能力需求将不断增加。

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