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　　机器模型每日监测企业，若监测到企业各指标好转，则展示在后台【额度管理列表】-额度解冻提醒，由人工定性判断是否解冻。
　　
　　今后的额度管理，会向着数智化发展，逐步过渡到模型自动决策提升额度或调减额度、模型自动决策额度状态的冻结、解冻。
　　《数据分析之道：抽丝剥茧，存乎一心》已经给大家清晰的讲解了什么是数据分析。那么，本文将带大家解读中小微企业应该如何使用“数据分析”这个神器落地，赋能企业经营。
　　
　　“数据”是企业经营的客观反应，是贯穿企业生存和发展的“信息灵魂”。

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数据在企业的创始阶段就已经存在，随着企业的发展，数据的量会越来越大，数据分析的方案也会随着发展变化。

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因此，我们从企业的经营角度来切入不同成长时期的数据分析方案。
　　企业成长会经历四个阶段：生存，发展，突破，生态。

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　　然而，这四个阶段，分别对应不同的数据方案。
　　生存期：精益方案发展期：增长方案突破期：全面体系生态期：价值挖掘
　　因为中小微企业基本在生存期和发展期。接下来，本文将带大家拆解以及梳理一下，生存期
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蠬ive、MySQL、Kafka，ClickHouse等。再往上一层是工单管理、权限管理、资源管理，作为平台的辅助功能。工单管理用来对维度/指标的创建/修改操作进行审批，我们专门成立了数据仓委员会来对维度/指标的制定进行把控，同时结合实际情况，对数仓建设进行相应调整。权限管理对不同用户的操作权限进行管理，根据开发者权限展示相应的入口。
　　数仓管理和数据模型模块是整个数仓平台的核心。数仓管理负责对数仓建设过程中需要的原子组成部分进行抽象的整合管理，主要包括业务管理、主题管理、维度管理、指标管理等。只有在这些基础环节准备好的情况下，才能进行后续的数仓建模工作。我们把数据建模分为三个环节，分别为业务建模、数据建模和物理建模，在后面会针对每个环节进行详细阐述。

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　　数仓平台对外提供统一的API，包括维度和指标，用于对接其他周边系统以及最上层的产品应用。例如在报表系统对指标定义、计算口径、说明进行统一的展示，确保指标在数据生产-使用的流转过程中传达准确的信息。

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数仓平台将数据建模过程产生的元数据信息统一推送到元数据中心，用于数据图谱服务进行数据发现和数据理解。
　　
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