随着大数据趋势的迅速增长，数据的重要性与日俱增，企业内看数据、用数据的诉求越来越强烈，其中最常见的就是各种经营报表数据：
老板早晨9点准时需要看到企业核心的经营数据，以便进行企业战略及方向决策
业务负责人不定期进行个性化的项目筹划，需要多维、及时效果数据以优化项目安排
运营需要和高层一致但粒度不同的经营分析数据，并进行活动策略调整
……
举个经营报表的例子：
这个例子并不复杂，但是对于分析师或者业务开发者，实际执行的复杂度和工作量并不小，而且类似的工作每日都在重复……业务发展越快，带来的问题就越来越多：
加工时间长、人工成本高，招再多的分析师也难以满足需求
代码可读性差，数据可维护性差，类似需求需要反复、重复开发
代码开发不规范，加工过程中难以避免的计算存储浪费
得到的数据指标，复用性差导致重复建设，数据越来越不标准规范
这种情况下，对业务的直接影响就是：决策周期长（数据需求满足慢），决策易出错（数据指标口径不一致）。
既要保证数据生产时效性——及时产出数据并满足需求，又要支持数据多样性——企业自下而上不同业务分析场景，最后还要保证数据准确性——任何时间、不同岗位的人都能用同样的数据解读经营情况，怎么才能做到呢？
企业的发展加速，离不开20世纪的文档管理转到21世纪的信息管理。同样的，如果繁复的指标代码编写工作，也可以如计算器一般，界面可视化点选，复杂的代码研发过程由计算器自行处理完成就好了。
而Dataphin的自动化建模功能，就可以很好实现这个能力。
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选择组合条件
如下图，确定需要统计计算的值，Dataphin里称为“原子指标”——最小的数据值统计单元，比如用户数这样的统计值等，然后组合如下内容：
A. 统计计算值需要应用的分析对象，Dataphin里称为“统计粒度”——维度或维度的组合，比如用户星级、用户状态等
B. 数据统计计算的时间周期，Dataphin里称为“统计周期”——统计数据需要跨越的时间长度，比如最近1天、最近30天、自然周、自然月的等
C. 数据统计的其他个性化限定条件，Dataphin里称为“业务限定”——数据记录的筛选过滤条件，比如生鲜业务类型、PC端、女性等
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预览指标
选择完毕组合条件后，可以预览组合出来的派生指标：
1）组合的指标，默认名取“原子指标+时间周期+业务限定”组合名，保证命名标准规范.
2）历史已生成的组合，不再生成，保证指标建设统一，无重复
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一键自动化生成
确认需要提交的指标后，一键【提交】，分钟级指标生成：
1）自动汇聚至以“统计粒度为主题”的汇总逻辑表表下，保证管理标准规范；
2）代码和调度依赖关系，系统自动生成；
3）派生指标基于汇总逻辑表，可快速雪花模型查询使用指标、分析对象的属性信息.
①派生指标自动汇聚至汇总逻辑表
②派生指标所在汇总表节点，代码及调度关系自动生成
③汇总表及派生指标可查询消费
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复杂需求实现
上面主要是基于简单统计指标实现，实际上，报表需求还有类似 比率型、乘积型等复合统计方式，比如“客单价=销售额/客户数”，这类也可以通过Dataphin的衍生原子指标实现：
1）衍生原子指标是基于原子指标的再组合；
2）基于衍生原子指标新建派生指标时，需要保证拆解到最细粒度的原子指标，有相同的分析维度、时间周期，允许维度的计算路径不同、设置的业务限定不同.
①新建衍生原子指标
②基于衍生原子指标新建派生指标
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总结
上面步骤可以看到，派生指标的计算生成，离不开原子指标、业务限定、统计粒度的协助，这其中有什么奥秘呢？
其实很简单，用Dataphin高效创建派生指标，掌握这1张图就够了：
1）原子指标为核心，原子指标的来源表为中心
2）统计粒度取自来源表的关联维度，以及关联维度上的关联维度
3）业务限定基于来源表为中心的雪花模型做定义
4）统计周期可任意搭配使用
