我最近参加了由CSDN联合Kyligence Zen推出的14 天免费试用产品的体验活动。Kyligence Zen是一款基于 Kyligence 核心 OLAP能力打造的一站式云端指标平台（SaaS），提供了各种功能来帮助企业统一定义和管理业务指标，自动的完成业务加工、指标计算，提高指标数据在不同业务间的利用，进而提高企业协同管理的效率。
来源：Kyligence Kyligence Zen 架构图
企业经营管理、数据分析及决策等场景都需要统一的指标体系。一般来说，咱们会把目标拆解成指标，指标要对齐到目标，这样才能让数据和业务紧密的关联在一起。Kyligence Zen的第一个核心功能就是目标管理，用户能创建目标来管理指标。Kyligence Zen可以帮助用户定义、收集和分析业务指标，形成指标体系，帮助业务管理者形成可观测体系，从而更好地了解他们的业务状况，做出更明智的决策。它可以帮助用户快速连接数据源，定义需要的业务指标，并提供各种功能来深入挖掘和可视化数据，如指标计算、指标分享和指标分类等。这样可以帮助用户在较短时间内发现隐藏的见解、持续监控业务状况，并通过准确度量业务指标来推动业务增长。
使用指标平台进行数据分析和指标管理，可以帮助企业快速掌握关键业务指标，辅助决策。在应用指标平台之前，企业可能需要手动提取、整理数据，花费大量时间和人力成本，且容易出现数据错误和误解。而使用指标平台，可以实现自动化的数据处理和分析，大幅降低了数据处理的成本，并且可以减少错误的发生。
以 Kyligence Zen 为例，在采用这个平台后，可以通过其业务模型、指标管理、指标加工、指标分析、数据服务等功能，实现对企业数据的快速、准确的分析。相比于之前的手工分析，Kyligence Zen 可以提供更加精准的、全面的数据指标，辅助企业的决策。此外，Kyligence Zen 还提供了可视化工具，使得数据分析结果更加直观、易于理解。
因此，在使用指标平台后，企业可以显著提高数据分析的效率和准确性，使得决策更具有科学性和针对性。Kyligence Zen不仅具有卓越的性能和智能化能力，还具有非常友好的用户界面和完善的文档资源，为企业级用户提供了非常实用和前沿的数据分析解决方案。
体验分享
在使用Kyligence Zen的过程中，我感觉它在云上数据分析方面展现了非常棒的特性，这里分享一下我的体验。
首先，Kyligence Zen提供了一种简单易用的方式来定义指标。用户可以使用ZenML (Zen Metrics Language)来定义和管理指标，将技术语言转换为业务语言。我很喜欢这个功能，因为我不需要知道太多技术细节，无需学习复杂的技术，就能创建自己需要的指标，轻松上手。
另外，Kyligence Zen还提供了一个海量指标模板库，支持用户一键导入，省去了80%以上的调研和搭建时间。这非常适合像我这样的新手。我只需要选择一个适合我的需要的指标模板，然后按需进行修改和定制化，就能得到我需要的数据洞察。这种感觉比之前的依托复杂开发才能实现的工具要开心太多~
Kyligence Zen还支持多个数据源和格式的数据。我在使用过程中很快地集成了自己的数据，并且能够对其进行分析和可视化。Kyligence Zen还支持与Excel/WPS 直连分析，无需改变原有习惯，在 Excel/WPS 中即可快速连接 KyligenzeZen 进行指标分析，方便用户进行数据分析和可视化。这使得我可以将Kyligence Zen与自己的工作流程集成在一起。
Kyligence Zen非常易于使用，让解决问题变得更加容易。我不用再学习复杂的BI或数仓这样的复杂的技术（这里有没有觉得很开心~~）。使用Kyligence Zen，我可以轻松地生成各类复合指标及衍生指标，并进行指标计算、指标分享、指标分类等操作。这使得我能够快速准确地获得数据洞察，从而更好地了解我的业务并做出更明智的决策。对于数据团队来说，所有的指标可以管理在一个平台，可以保障数据口径是一致的，从而加强数据的治理。
eg:业务公式可以通过创建复合指标来标准化。复合指标是基于一个或多个基础指标计算而生成的。 以下是阐明“增长”和“净增长”业务含义的两个复合指标。
metrics:
- name: "MRR_Net_Growth"
display_name: Net growth of MRR
description: The net increment of Monthly-Recurring-Revenue, all increments and decrements.
type: composite
expression: "MRR_New + MRR_Upsell - MRR_Lost"
- name: "MRR_Growth"
display_name: Growth of MRR
description: The increment of Monthly-Recurring-Revenue, all increments but decrements.
type: composite
expression: "MRR_New + MRR_Upsell"
eg:按照时间维度对指标进行分析是非常常见的需求，典型的有同环比、期间累计等。衍生指标本质上是基于现有指标在时间维度上进行计算。 以下是现有MRR_Growth指标的月环比增长率的定义。
metrics:
- name: "MRR_Growth_MoM"
display_name: Month-over-month growth of MRR
description: The month-over-month increment rate of Monthly-Recurring-Revenue.
type: derived
expression: "mom(MRR_Growth,'month')"
format:
type: percentage
总之，我非常喜欢Kyligence Zen提供的功能和体验。对于那些需要统一管理和定义指标的企业，这是一个绝佳的选择。
Kyligence Zen简介
接下来简单介绍一下Kyligence Zen
Kyligence Zen是一款低代码度量平台，提供了以下的功能：
1.统一的指标定义和管理：用户可以基于一致的基础指标，灵活生成各类复合指标及衍生指标，并进行指标计算、指标分享、指标分类等操作，在统一的指标口径之上，通过指标归因分析等能力即时获得可信的洞察结论。
2.Zen指标语言：用户可以使用ZenML (Zen Metrics Language)来定义和管理指标，将技术语言转换为业务语言。非技术用户也可以轻松获取数据洞察。
3.开放APIs：开放API接口，支持各类管理、协同、BI及可视化工具等与Kyligence Zen对接，赋能企业自动化各类管理、分析和工作流等。
4.Excel/WPS直连分析：用户无需改变原有习惯，在任何操作系统环境下，都可以在Excel/WPS中直连指标平台Kyligence Zen，快速进行指标透视分析。
5.海量指标模板：Kyligence Zen自带海量指标模版，支持用户一键导入，省去80%以上的调研和搭建时间，分析从未如此简单。[1][2]
Kyligence Zen 可以应用于以下场景
1.数据分析和业务决策：Kyligence Zen 基于 OLAP 技术，能够快速、准确地处理和分析大规模数据，为企业用户提供丰富的多维分析和决策支持。
2.商品和服务推荐：Kyligence Zen 强大的数据挖掘和分析能力，可以帮助企业用户深入了解用户偏好和行为，并提供个性化和精准的商品和服务推荐。
3.日志分析和运维监控：Kyligence Zen 可以对企业中的大量日志数据进行实时监控和分析，发现并解决问题，提高系统的可靠性和鲁棒性。
4.金融风控和预测分析：Kyligence Zen 可以应用于金融领域，对交易数据进行风险控制和预测分析，提高企业风险管理能力和决策水平。
5.电商和营销分析：Kyligence Zen 可以帮助电商和营销企业用户对客户、产品、市场进行深入的数据分析和挖掘，优化业务流程和提高收益。
6.游戏和广告分析：Kyligence Zen 可以对游戏和广告数据进行深入的分析和挖掘，帮助企业用户了解用户行为和营销效果，提高业务收益和竞争力。
总之，Kyligence Zen 适用于各种大规模数据分析和应用场景，在数据分析、决策支持、预测分析等多个领域都有着广泛的应用。
优点
kyligence zen的优点主要包括：
1.低代码开发：Kyligence Zen 是一个低代码指标平台，可以快速定义、收集和分析业务指标。它允许用户快速连接数据源，并在几分钟内发现隐藏的洞见，同时可以跨整个组织共享。
2.集中管理：Kyligence Zen 可以将散乱的指标集中到一个统一的指标平台上。这样可以节省时间，确保所有指标都在一个地方进行管理和分析，从而实现基于指标的决策。
3.高效性和灵活性：Kyligence Zen 可以通过透明的添加和删除节点来扩展和缩减计算能力，从而实现高效率和灵活性。它可以轻松地与其他工具集成，使用者会得到更多的控制权。
4.数据可视化:Kyligence Zen 提供了丰富的数据可视化功能，可以帮助用户更好地理解数据。用户可以通过多种图表类型、图例、颜色和标签等方式来展示数据，从而更方便地进行数据分析和决策。
5.模块化的体系结构:Kyligence Zen 采用模块化的体系结构，可以根据不同业务需求和实际情况进行定制。通过使用插件和扩展组件，用户可以轻松地扩展和修改平台功能，以适应不断变化的业务需求。
一些与 Kyligence Zen 相似的产品包括：
1.Tableau: Tableau 是一款数据可视化和商业智能工具。它允许用户连接到各种数据源，通过可视化工具进行数据探索、分析和共享。
2.Looker: Looker 是一款基于云的商业智能工具，可以帮助企业快速制定、执行和监控业务目标。它提供了直观且易于使用的仪表板和数据可视化功能。
3.QlikView: QlikView 是一款商业智能和数据分析工具，通过将各种数据源集成为一个单一的视图来加速数据分析、发现和交流。
4.Power BI: Power BI 是一款商业智能工具，可连接多种数据源并生成可视化报表。它提供了强大的数据建模和分析功能，并支持实时数据集成和数据流处理。
总的来说，Kyligence Zen 相对于以上相似产品来说，主要的优势在于：
1.超越传统 BI，更加强大：Kyligence Zen 基于 Kyligence 的核心 OLAP 技术，在数据处理和分析方面具有非常高的性能和吞吐量，能够处理和分析 PB 级别甚至 EB 级别的大规模数据。它支持实时查询、秒级响应与高并发，同时还提供动态数据加载，以及空间和时间聚合等多重聚合功能，可以满足企业在数据挖掘、业务分析和决策支持等方面的需求。
2.完备的数据治理体系：与其他数据可视化工具不同，Kyligence Zen 提供了完整的数据治理生命周期，包括数据质量管控、数据标准化、数据传输、数据安全等方面的管理能力，使企业能够更好地掌控数据资产，进行安全、合规、高效的数据分析与决策。
3.非常灵活的扩展性：Kyligence Zen 采用了云原生架构，支持在各种云环境下灵活部署和使用，可以根据企业的实际需求进行弹性扩展和缩减，提供了更高的灵活度和可扩展性。
4.适应多样化的数据源：Kyligence Zen 支持各种不同的数据源连接方式，例如CSV、Amazon S3等。此外，它可以接入其他 BI 工具，并为企业提供更多的数据连接选择。
5.简单易用的用户界面：Kyligence Zen 提供了非常友好的用户界面和操作体验，使得企业用户可以轻松地进行数据探索和分析，而无需具备深厚的数据科学技能。同时，在数据审查、简报生成、动态仪表板构建等方面也提供了丰富的可视化支持，使企业用户能够轻松地将数据应用于业务场景和决策中。
Kyligence Zen可以帮助用户进行统一的指标定义和管理。基于一致的基础指标，用户可根据业务需求灵活生成各类复合指标及衍生指标，并进行指标计算、指标分享、指标分类等操作，在统一的指标口径之上，通过指标归因分析等能力即时获得可信的洞察结论。这意味着Kyligence Zen提供了一种统一的指标体系，可以有效地管理和维护企业数据指标。
总结：
经过体验，我可以自信地说，Kyligence Zen 是一款非常优秀的指标平台产品，其核心 OLAP 能力为企业级客户提供了强大的数据分析和决策支持。
1.Kyligence Zen 具有非常全面和完善的功能。它集业务模型、指标管理、指标加工、数据服务等于一体，能够满足用户对数据进行多维度分析和深度挖掘的需求，并且支持丰富的数据源连接方式，为用户提供了多样化的分析和决策方式。同时，该产品还具有非常友好的用户界面和操作体验，能够有效地提高用户的使用效率和生产效率，为企业带来更多价值。
2.Kyligence Zen 拥有强大的性能和可扩展性。它基于 Kyligence 的核心 OLAP 技术，能够以超高速度处理和分析企业级大数据，为企业用户提供了非常快速、准确的数据查询和分析服务。同时，它还支持云原生架构，能够在各种云环境下灵活部署和使用，具有非常强的可扩展性和弹性。
3.Kyligence Zen 可以大幅降低技术门槛，实现人人可用，还具有非常广阔的应用前景和市场空间。随着企业数据规模的不断增长和数据分析需求的日益提高，Kyligence Zen 的市场需求也将不断扩大。同时，该产品还在持续创新和改进之中，未来将会为用户带来更多最新、最前沿的数据技术和服务，为企业的发展提供强有力的支撑。
总之，Kyligence Zen 是一款非常优秀、全面、强大、易用、可扩展的指标平台产品，具有极高的性能和应用价值，可以帮助企业用户快速掌握数据情况，深入挖掘数据潜力，为企业决策和业务发展提供有力支持。我相信，在未来的数据时代，Kyligence Zen 将会成为越来越多企业的首选数据分析解决方案。
https://zen-docs.kyligence.io/ 这是Kyligence Zen 的官方文档网站，提供了详细的使用说明和操作指南，阅读起来非常舒适。指南提供了一个完整的文档库，涵盖了从入门到进阶的很全面的知识点，并且支持搜索功能，使得用户的查阅体验更加高效和愉悦此外，该指南还提供了示例代码和 API 文档等资源，可以帮助咱们更好地理解和应用产品，为用户提供了更加友好的使用体验。有兴趣的小伙伴们读读文档，然后一起试试呗~
参考文献
[1]大数据分析与指标平台厂商Kyligence官网
[2]Kyligence Zen文档