400-8166108
行業(yè)動態(tài)
在這里，聆聽大咖的聲音
在【數(shù)據(jù)架構(gòu)】篇中我們說過“數(shù)據(jù)是由業(yè)務(wù)產(chǎn)生。在業(yè)務(wù)的運行過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，被記錄到數(shù)據(jù)庫不同的表中，此時的數(shù)據(jù)已經(jīng)相當(dāng)于被打散了再進行的記錄，不能直觀的反映出數(shù)據(jù)對應(yīng)的業(yè)務(wù)了。數(shù)據(jù)架構(gòu)就需要將已經(jīng)被打散的數(shù)據(jù)，重新進行劃分、組合來反映業(yè)務(wù)情況。”。
而本章要講的數(shù)據(jù)指標，在這一過程中，充當(dāng)了血肉填充的作用。將業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，升級為數(shù)據(jù)指標，從而通過數(shù)據(jù)指標，來實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的準確度量。
也就是說，如果數(shù)據(jù)架構(gòu)是將已經(jīng)被打散的數(shù)據(jù)，重新進行劃分、組合來反映業(yè)務(wù)情況，那么，數(shù)據(jù)指標就是讓反映業(yè)務(wù)情況這個目標，變得可描述、可度量、可拆解了。
業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，需要怎樣才能升級為數(shù)據(jù)指標呢？也就是數(shù)據(jù)指標的定義是什么。
數(shù)據(jù)指標的定義，沒有一個統(tǒng)一的定義方式，每個人都可以有一個自己的定義方法。
有的定義是說：數(shù)據(jù)指標是一個被定義的數(shù)值，用來對事實進行量化抽象。這個抽象過程可以是一次的，也可以是多次。
如何抽象，怎么抽象，個人理解不上去。所以這里給出一個個人認為相對簡單的定義。
數(shù)據(jù)指標，就是在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，添加維度、匯總方式、計量單位三個元素之后，就稱之為數(shù)據(jù)指標。他是為了從某一方面精準反應(yīng)業(yè)務(wù)情況，讓業(yè)務(wù)變得可描述、可度量、可拆解。
維度：
從什么角度去衡量，從什么角度來看這個數(shù)據(jù)。維度類型很多，如地理維度（其中包括國家、地區(qū)、省市等）、時間維度（其中包括年、季、月、周、日等級別內(nèi)容）。
匯總方式：
用什么方法去衡量。也就是用哪種方式來對數(shù)據(jù)進行處理，是相加、求平均值等等。
計量單位：
用來明確衡量的計量單位。也就是日常中數(shù)據(jù)后面帶的單位。如：10元、100個。這個元、個，就是計量單位。
舉幾個例子：
如「某部門2月份新招員工」這個指標。
維度就是某年2月份和某部門。匯總方式為新招員工求和。計量單位是個，多少個員工。
我們常聽到的一些指標：如DAU、GDP等也都隱性包含著三者。
DAU：日活躍用戶數(shù)量。統(tǒng)計一天之內(nèi), 登錄了某個產(chǎn)品的用戶數(shù) (去除重復(fù)登錄的用戶)。
維度是一天。匯總方式隱性是需要相加的。計量單位就是個，多少個人。
GDP：指在一年（或一個季度），一個國家（或地區(qū)）的經(jīng)濟中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價值。
維度是一年和一個國家。所有的價值即匯總方式是相加。計量單位是元，所有的價值值多少元錢。
你也可以試著找找生活中的其他指標，看看是不是都包含了：維度、匯總方式、計量單位，這三個元素。
小節(jié)一下，數(shù)據(jù)指標，讓業(yè)務(wù)變得可描述、可度量、可拆解，它是在業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過添加維度、匯總方式、計量單位，這三個元素之后，就從一個數(shù)據(jù)，變成一個數(shù)據(jù)指標了。
數(shù)據(jù)指標的分類方式有很多，可以按照所屬業(yè)務(wù)類型來進行分類，如：用戶指標、商品指標、財務(wù)指標還是運營指標，等等。
可以按照技術(shù)維度分類：實時指標（欺詐交易監(jiān)測（毫秒級響應(yīng)））、近實時指標（直播間在線人數(shù)（分鐘級更新））、離線指標（年度財務(wù)報表（T+1計算））。
可以按照計算復(fù)雜度分類：原子指標（原始計數(shù)（如訂單量））、復(fù)合指標（轉(zhuǎn)化率=（下單用戶/訪客）×100%）、等等。
也可以按照戰(zhàn)略層級來分類：戰(zhàn)略級指標（市場占有率（CEO關(guān)注））、戰(zhàn)術(shù)級指標（獲客成本（部門總監(jiān)監(jiān)控））、還是執(zhí)行層指標（客服接通率（一線團隊優(yōu)化））。
其他的分類方式，這里不過多介紹，這里說下，按照計算復(fù)雜度來對數(shù)據(jù)指標就行分類的方式。
在按照計算復(fù)雜度進行分類的時候，也沒有一個統(tǒng)一的分類方法，有的會分三類，有的會分兩類。在不同的分類方法中，說一下個人總結(jié)、匯總的分類方式。
一共分三種：原子指標、衍生指標、復(fù)合指標。
原子指標
原子指標是最基礎(chǔ)、不可再分解的指標，通常對應(yīng)業(yè)務(wù)行為的最小統(tǒng)計單元，是不可再拆分的指標。
是對某一事物絕對數(shù)量的統(tǒng)計。不依賴其他指標的計算。具有單一業(yè)務(wù)含義，如“訂單數(shù)量”“頁面訪問次數(shù)”。
舉例： 電商場景：訂單數(shù)量、支付金額、商品點擊次數(shù)
用戶行為：DAU（日活躍用戶數(shù)）、頁面停留時長
可以看到，原子指標就是絕對數(shù)量的一個相加，對應(yīng)一個最小的業(yè)務(wù)行為，是不能再拆分了。
衍生指標
衍生，即通過演變、演化而產(chǎn)生。
衍生指標，即通過原子指標，通過進行對比、計算統(tǒng)計量、指數(shù)設(shè)計（結(jié)合對比和統(tǒng)計計算）三種加工方式，即形成了衍生指標。
通過對比加的工方式，產(chǎn)生的指標，又可稱為相對指標，或者相對數(shù)。
這里說一下對比加工中，常見的對比方式有5種：根據(jù)時間比（動態(tài)）、和總量比（結(jié)構(gòu)）、和同類比（比較）、和關(guān)聯(lián)因素比（強度）、和目標比（完成）。
通過計算統(tǒng)計量的加工方式，產(chǎn)生的指標，又可稱為統(tǒng)計量指標。常見的如：平均數(shù)、中位數(shù)、極差、方差等等。
舉例： 相對指標：升學(xué)率
統(tǒng)計量指標：平均客單價
指數(shù)指標：滬深300
可以看到，衍生指標就是通過原子指標（或者其他衍生指標），僅僅通過數(shù)據(jù)匯總方式（或者說數(shù)學(xué)運算），演化成的新指標。不會涉及到新的維度加入。
這里先對原子指標和衍生指標，做一個小節(jié)。
原子指標用于記錄事實：進入指標匯總層面的第一步就是原子指標。我們通過原子指標來記錄事實，例如訪問的次數(shù)、出行的距離、消費的金額等等。所以當(dāng)我們需要記錄一些基本事實的時候，我們設(shè)計一個原子指標來量化它們。
相對衍生指標用于評價：我們通過原子指標，記錄下了一堆的事實。緊接著，我們要做的就是對這些事實進行評價。常說“沒有比較就沒有傷害。”為什么沒有傷害呢？因為沒有比較，就很難做評價，進而我們也不知道自己是好是壞。所以當(dāng)我們需要評價一些事實的時候，我們設(shè)計一個相對指標來量化它們。
當(dāng)我們要評價一件事情的發(fā)展趨勢的時候，我們可以用動態(tài)相對數(shù)；例如：同比、環(huán)比。
當(dāng)我們要評價一件事對整體的影響的時候，我們可以用比例相對數(shù)；例如：市場占有率。
當(dāng)我們要評價同一個事物在不同維度下的差異程度的時候，我們可以用比較相對數(shù)；例如：TGI、男女比例。
當(dāng)我們要評價兩個不同事物之間的關(guān)聯(lián)的時候，我們可以用強度相對數(shù)；例如：投訴發(fā)起強度、退款發(fā)起強度。
當(dāng)我們要評價計劃的完成情況的時候，我們可以用完成相對數(shù)，例如：銷售額完成進度。
統(tǒng)計數(shù)衍生指標提煉信息：有時候，我們會有非常多的記錄或指標。它們蘊含著非常多的信息，但是價值的密度卻很有限。這個時候就可用通過一些統(tǒng)計的方式，提煉其中的信息價值。例如我們有數(shù)以千萬計的用戶的月均消費金額，這時候可以通過統(tǒng)計分位置的方式對我們客戶整體的消費能力做一個刻畫。
有的分類中，還會有一種派生指標的說法，這里也將派生指標，包含在衍生指標這一類中。
派生指標
根據(jù)分化而產(chǎn)生 對原子指標和衍生指標，進行維度限定的時候，就形成了派生指標。
維度綁定：需指定時間、空間、用戶分層等維度。
動態(tài)衍生：同一指標在不同維度下產(chǎn)生多個派生版本。
舉例：
時間維度：7日平均DAU、月環(huán)比增長率
用戶分層：新用戶付費率、VIP用戶復(fù)購率
可以看到，派生指標是在原子指標（或者其他衍生指標）的基礎(chǔ)上，添加新的維度限定，從而分化出來的新指標。
而且，不管是派生指標，還是衍生指標，都是在一個單一指標上的變化，所有這里將這兩個歸為一類，統(tǒng)一叫衍生指標。
復(fù)合指標
復(fù)合指標是在原子指標和衍生指標的基礎(chǔ)上復(fù)合成的。
舉例： 轉(zhuǎn)化率 = 下單用戶數(shù) / 訪問用戶數(shù) × 100%
客單價 = 總銷售額 / 訂單數(shù)量
可以看到，復(fù)合指標是由多個指標進行相互之間的復(fù)合轉(zhuǎn)化而成的。
說完了這幾種數(shù)據(jù)指標的分類，到底怎么分，并沒有一個一定的標準，只要是個人或者一個組織內(nèi)部能夠達成一致了，并且適用現(xiàn)狀，那么這個就是一個好的分類。
這個分類是按照計算復(fù)雜度來分類的，在實際指標統(tǒng)計中這個計算復(fù)雜度，又可以被稱為計算口徑，是一個計算這個數(shù)據(jù)指標的一種方式說明，這個在下一節(jié)【數(shù)據(jù)指標規(guī)范化命名】中介紹。
只要涉及到大量的內(nèi)容，就需要對大量的內(nèi)容有一個規(guī)范化的統(tǒng)一。針對數(shù)據(jù)指標，就是數(shù)據(jù)指標的命名統(tǒng)一規(guī)范。
指標命名公式 = 限定詞+ 業(yè)務(wù)主題+ 指標名稱+ 量化詞
限定詞：
用來對指標進行限定約束。比如：當(dāng)天、本周、當(dāng)月、平均、累計。
業(yè)務(wù)主題：
用來描述業(yè)務(wù)在哪個過程階段。比如：打開頁面、下單、點擊支付、支付成功、支付失敗。
指標名稱：
是指標要統(tǒng)計的對象實體名稱。比如：統(tǒng)計訂單還是用戶。
量化詞：
是對一物理量的測定，通常以數(shù)字單位來表示。比如：金額、份額、次數(shù)、率。
數(shù)據(jù)指標的規(guī)范化命名統(tǒng)一，在上一章【數(shù)據(jù)指標工具】的第二小節(jié)【“指標口徑管理系統(tǒng)”的困境】中最后部分說的也是同一件事，需要有對應(yīng)的中英對照的縮寫清單。
在第一節(jié)中，說到數(shù)據(jù)通過添加維度、匯總方式、計量單位三個元素，就變成了指標。和本節(jié)不沖突，指標命名公式，是三個元素的規(guī)范性表達。
不管是哪種分類，描述業(yè)務(wù)時都需要大量的數(shù)據(jù)指標，而這些數(shù)據(jù)指標的集合形式了數(shù)據(jù)指標庫，或者叫做數(shù)據(jù)指標字典。
除了規(guī)范性表達外，還會包含一些其他的信息，有時候又劃分為技術(shù)類、業(yè)務(wù)類、管理類，這三類信息。
這些附件信息列舉一些包括：
業(yè)務(wù)分類、指標名稱、指標英文名稱、指標定義、可用維度、指標口徑、計算公式、指標類型、計量單位、統(tǒng)計周期、更新頻率、指標來源。等等。
這里也提前說一下，指標字典可以理解為是一維的、打平的，是通過指標為索引進行檢索內(nèi)容。而后面要介紹的指標體系是有業(yè)務(wù)組織的、成體系的，是有邏輯關(guān)系的。
前面，說的是數(shù)據(jù)指標定義、數(shù)據(jù)指標的分類、數(shù)據(jù)指標的內(nèi)容，主要是對數(shù)據(jù)指標的介紹。下面我們介紹一下數(shù)據(jù)指標體系。
什么是數(shù)據(jù)指標體系？
按照名字來說就是數(shù)據(jù)指標集合+指標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
數(shù)據(jù)指標集合：
多個數(shù)據(jù)指標形成的集合，就是數(shù)據(jù)指標集合，也就是上一節(jié)所說的指標庫或者指標字典。
一個業(yè)務(wù)線要描述清楚，一定是需要許多的數(shù)據(jù)指標，從不同的角度來進行描述的。這些許多的數(shù)據(jù)指標就組成了數(shù)據(jù)指標集合。
指標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：
指標集合中，指標與指標之間是有相互間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，是有體系的，有邏輯關(guān)系的。
這種關(guān)聯(lián)關(guān)系的表達，可能不是特別好展示，類似于樹狀結(jié)構(gòu)的展示，似乎能夠更好的表達這個關(guān)系。
那么，為什么需要指標體系？
通過數(shù)據(jù)指標，可以實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的準確度量。但是業(yè)務(wù)是復(fù)雜的，通過單一指標、或者某幾個指標，是否能夠?qū)I(yè)務(wù)的全貌進行精準度量？答案一定是否定的。
舉個例子來說：
目前有 A 和 B 超市在待選名單中，那 我們該如何衡量這兩家超市的經(jīng)營狀況與盈利能力呢?
看哪家超市「收入」多？ 不對，應(yīng)該看「利潤」，哪家利潤多，哪家的盈利能力才強 也不對，我們要看利潤占收入的比例，也就是「利潤率」 我們可以看看兩家超市的「投資回報率」，也就是每投入 100 元，每家超市可以賺多少錢
其實上面每個人提的都是單一指標，那是否某個單一財務(wù)指標可以全面地衡量公司的盈利狀況呢?
答案很顯然是不能。因為企業(yè)的經(jīng)營管理是復(fù)雜的，一個問題往往需要從多個角度進行分析。相比于單一指標“出現(xiàn)什么問題，分析什么”，成體系化的指標即指標體系“通常能夠結(jié)合問題所在的背景、串聯(lián)各個指標、通過各種維度進行分析”，從而使解決方案更加有針對性，也能在出現(xiàn)異動時快速順藤摸瓜，定位出掉鏈子的環(huán)節(jié)。
這就是為什么我們需要搭建指標體系。在業(yè)務(wù)分析中，一個好的指標體系可以幫助我們更快、更精準地找到答案。
通過上面的例子，我們也可以總結(jié)一下，需要數(shù)據(jù)指標體系，是因為單一的一個或者幾個指標，沒有辦法全面的業(yè)務(wù)進行度量。
即使有大量的指標，缺失了指標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，也會讓獲取的業(yè)務(wù)信息很亂，沒有條理性。
越是在大型組織當(dāng)中，指標體系越為重要，因為決策者離一線業(yè)務(wù)較遠。公司的業(yè)務(wù)虛擬屬性越強，指標體系越為重要。
簡而言之，建立指標體系的目的就在于獲取全局性的、有體系性的信息；進而通過這些信息去驅(qū)動業(yè)務(wù)的發(fā)展，達成組織目標，這就是指標體系之所以重要的原因。
相比于單一指標“出現(xiàn)什么問題，分析什么”，成體系化的指標即指標體系“通常能夠結(jié)合問題所在的背景、串聯(lián)各個指標、通過各種維度進行分析”，從而使解決方案更加有針對性，也能在出現(xiàn)異動時快速順藤摸瓜，定位出出問題的環(huán)節(jié)。
歸納一下，數(shù)據(jù)指標體系的目標：
目標一：能夠更加全面的對業(yè)務(wù)進行度量，獲取有體系性的信息。
目標二：為業(yè)務(wù)線上的各個部門，明確統(tǒng)一的目標，來做到思想統(tǒng)一。
目標三：在這個統(tǒng)一目標的前提下，能夠有層次的將分支目標落在各個業(yè)務(wù)線上，從而更好的進行協(xié)同。
數(shù)據(jù)指標體系建立的過程，就是業(yè)務(wù)梳理的過程。對業(yè)務(wù)理解的多深、多細，直接決定了數(shù)據(jù)指標體系的建設(shè)的深度、細度。
數(shù)據(jù)指標體系構(gòu)建的方法可以總結(jié)為三個步驟，即明確業(yè)務(wù)目標、理清用戶生命周期及行為路徑、指標體系分層治理。
在這三個步驟中又涉及OSM（Object Strategy Measure）、AARRR（Acquisition Activation Retention Revenue Referral）、UJM（User Journey Map），MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）四個模型，這四個模型是指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析師構(gòu)建完整而清晰的指標體系的方法論。
四個模型和三個步驟之間的關(guān)系，如下。
這些模型理論，這里就不過多的介紹了，如果想進一步了解可以搜索研究下。
整個指標體系的指標內(nèi)容很多，有很多指標對應(yīng)值的增減還是相互沖突的。這個時候就需要有一個指標來給整個數(shù)據(jù)分析提供一個關(guān)鍵目標，也就是常說的北極星指標。
北極星指標的確定是和業(yè)務(wù)目標強綁定的。在不同的業(yè)務(wù)階段需要確定不同的北極星指標。
舉個簡單例子，在業(yè)務(wù)初始階段，我們特別需要產(chǎn)品的新增用戶，那么每天的日活可能就是北極星指標。在業(yè)務(wù)平穩(wěn)階段，需要的是用戶能夠長時間的留在平臺上，那么使用時長可能就是一個北極星指標。當(dāng)然，這只是簡單舉例子。
看出來了吧。北極星指標確立的第一步是明確一個業(yè)務(wù)目標。有了這個業(yè)務(wù)目標之后再理清用戶生命周期及行為路徑，然后按照指標的層級進行不斷的拆解，來將目標細化。
可以把整個指標體系想象成一張大網(wǎng)，網(wǎng)上面每一個節(jié)點就是一個指標。當(dāng)拎起網(wǎng)上面某個節(jié)點的時候，就是北極星指標，隨著被拎起的節(jié)點帶動的下游相關(guān)節(jié)點，就是層層拆解的細化指標。
常用的就是電商的例子：
GMV = 流量（UV） × 轉(zhuǎn)化率（CVR） × 客單價（ARPU）
按照業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)逐層拆解：
流量層（用戶觸達）
流量規(guī)模：
總UV（獨立訪客）、PV（頁面瀏覽量）
各渠道流量占比（如自然流量、付費廣告、社交媒體）
流量質(zhì)量：
跳出率、頁面停留時長
新客占比、老客回流率
轉(zhuǎn)化層（用戶行為）
關(guān)鍵轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)：
加購率：加購用戶數(shù) / 訪問用戶數(shù)
結(jié)算率：進入結(jié)算頁用戶數(shù) / 加購用戶數(shù)
支付成功率：支付成功訂單數(shù) / 提交訂單數(shù)
漏斗流失分析：
各環(huán)節(jié)流失率（如首頁→商品頁→加購→結(jié)算→支付）
用戶價值層（客單價與復(fù)購）
客單價（ARPU）：
單次購買金額：GMV / 訂單數(shù)
連帶率：平均每單商品件數(shù)
促銷敏感度：折扣訂單占比
復(fù)購驅(qū)動：
復(fù)購率：周期內(nèi)購買≥2次的用戶占比
用戶生命周期價值（LTV）
通過這個例子，是不是也能說明一個完整的指標體系的重要性。
這個也是進行預(yù)測時，能夠準確預(yù)測的關(guān)鍵，最細粒度的能夠把控住，那么，最終的預(yù)測值也就很好評估了。
怎么評價一套數(shù)據(jù)指標體系中包含的指標庫是已經(jīng)足夠的了，指標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是明確的了。這個我們就要從數(shù)據(jù)分析要解決的問題入手，通過數(shù)據(jù)分析通常我們預(yù)期能夠解決4類問題，分別是：描述現(xiàn)狀、分析原因、預(yù)測未來、改善未來。
根據(jù)對問題的解答程度，我們可以將指標體系分為四個層次：
描述現(xiàn)狀：這套指標體系，可以幫助我們基本還原業(yè)務(wù)整體的運營現(xiàn)狀。
分析原因：這套指標體系，可以幫助我們對業(yè)務(wù)的變化進行歸因，對問題進行定位。
預(yù)測未來：這套指標體系，可以幫助我們，進行假設(shè)分析，對未來做出一些預(yù)判。
改善未來：這套指標體系，可以幫助我們找到，改善業(yè)務(wù)的動作、策略、戰(zhàn)略。
一個可用的指標體系，至少要達到以上四個層次其中之一。能夠達到的層次越高，這套指標體系能產(chǎn)生的價值越大。
數(shù)據(jù)指標體系很好，但是他并不是一蹴而就的，并不需要在一開始就搭建一個對所有業(yè)務(wù)細節(jié)都清晰量化的大而全的指標體系。
通常，好的指標體系也并不是在起初就完美的設(shè)計出來的，隨著實踐的深入、認識的提高，逐漸生長出來的。
而且，在實際的工作中，很少有機會能夠這樣從頭開始全新的規(guī)劃一個數(shù)據(jù)指標體系。能夠按照一個業(yè)務(wù)線，進行可擴展的足夠靈活的建模就不錯了，大部分情況可能是，業(yè)務(wù)提一個需求建一張表，可擴展性、復(fù)用性，都不考慮。
怎么區(qū)分是可擴展、足夠靈活的建模，還是業(yè)務(wù)提一個需求就建一張表那。其實還是挺好區(qū)分的。只要看看接到需求之后的建模過程就行了。
如果接到需求之后的建模過程是，了解業(yè)務(wù)流程、了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，能夠劃分出來業(yè)務(wù)線、粒度、維度、事實，自己能夠判斷出來，創(chuàng)建的模型能夠從哪個表的哪個字段里面取出，那么基本上就是一個可擴展的靈活的建模過程了。
如果建模過程是接到需求之后，不了解業(yè)務(wù)流程，直接要到表結(jié)構(gòu)，業(yè)務(wù)直接說哪個字段從哪里取，兩個表之間通過什么關(guān)聯(lián)，那么基本上就是來一個需求建一張表，不考慮復(fù)用性了。這樣，需求無止境，建模也就無止境。數(shù)據(jù)中臺看似很忙，但是產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資產(chǎn)確很亂。永遠忙，永遠說不清忙的價值。
這是需要避免的一個誤區(qū)，我們需要通過不斷的深入業(yè)務(wù)了解，嘗試讓數(shù)據(jù)指標體系“生長”出來，并且如果生長出來一套數(shù)據(jù)指標體系，那么，這個體系的目標最好能夠設(shè)定為“改善未來”的。
我們應(yīng)該在有限的時間、精力、技術(shù)資源下，產(chǎn)出盡可能高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。事實上，只要掌握了科學(xué)的指標體系建設(shè)方法和數(shù)據(jù)探索方法，不需要太多的指標，就能構(gòu)建出一套可以“改善未來”的指標體系。
在上一章【數(shù)據(jù)指標工具】中，也說明了對于指標工具落地的相對悲觀。不管是指標口徑管理系統(tǒng)，無法有效的融入開發(fā)過程，還是指標數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)對于現(xiàn)狀的一些沖突。
不過，隨著數(shù)據(jù)指標體系的慢慢生長出來，是不是在面對指標數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)的時候，我們可以有一個思路來解決“和開發(fā)的邊界問題”了。
完全將所有的數(shù)據(jù)指標都納入到指標體系，不管是在工程量還是可行性上，多少都會有些問題。是不是實際中我們也并不需要將所有的數(shù)據(jù)指標都納入到數(shù)據(jù)指標體系中。能夠按照當(dāng)前目標，進行關(guān)鍵的中間指標、執(zhí)行指標的拆解即可。
這其實也為上一章的指標數(shù)據(jù)查詢平臺提供了一個思路，就是只將數(shù)據(jù)指標體系內(nèi)的數(shù)據(jù)指標，納管在指標數(shù)據(jù)查詢平臺上，而不在這個體系內(nèi)的，則仍舊使用原有路徑進行查詢。這個也是一個問題解決思路。
需要特別關(guān)注的一點就是，在不同領(lǐng)域的指標，需要有對應(yīng)的領(lǐng)域負責(zé)人進行，指標的管理，新增、刪除、調(diào)整等等，都需要有審批流程。這個其實多少和數(shù)據(jù)架構(gòu)中數(shù)據(jù)模型的發(fā)布相通的，畢竟，在開篇也提到了，數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)指標，共同來進行業(yè)務(wù)還原。
政策：
指標和指標體系的梳理過程，需要業(yè)務(wù)的配合，如何配合，需要在政策層面上理清流程，確認權(quán)責(zé)。
工具：日常工作中，對于指標的梳理，對于指標體系的梳理，都使用什么工具那？個人理解其實現(xiàn)在大部分情況下都是使用excel來做梳理，然后拉會一起討論，確定各個指標相關(guān)方，在指標的定義、口徑、計算方式上是不是達成統(tǒng)一了。
通常情況下這種方法都是能夠奏效的?？梢酝瓿梢粋€項目制的統(tǒng)一指標目標。但是如果更大范圍的，更長時間的指標統(tǒng)一，就顯得不那么可靠了。
有一個指標口徑管理平臺就能夠解決這個問題嗎？這個答案我也給不出來。只能說指標口徑的管理很重要。至于，工具在這個過程中扮演的定位確不好說了。就像前一章說的，這個指標系統(tǒng)，到底是一個指標口徑管理系統(tǒng)還是一個指標數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)，起到的定位是什么？個人在這方面的工具還是比較悲觀的，也歡迎有更多想法的人，進行交流溝通。
但是，像上面【組織】部分提到的，指標的新增、刪除、調(diào)整等需要有一個統(tǒng)一的審批。這個部分其實是體現(xiàn)在模型的創(chuàng)建，發(fā)布上，這個也就是對數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建修改，的審批流程提出一定的工具要求了。
業(yè)務(wù)：
指標體系梳理的過程，本身就是業(yè)務(wù)梳理的過程，所以需要能夠深入到業(yè)務(wù)中去。了解了業(yè)務(wù)，才能了解指標體系。了解了業(yè)務(wù)目標，才能讓數(shù)據(jù)分析在使用指標的過程中更有側(cè)重點。
所以，整個指標、指標體系的過程需要深入的了解業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)的當(dāng)前現(xiàn)狀、當(dāng)前目標，內(nèi)部各種關(guān)系。
數(shù)據(jù)：
指標的梳理，不涉及到具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容。
數(shù)據(jù)指標與數(shù)據(jù)指標體系，是一個很大的話題，是一個數(shù)據(jù)領(lǐng)域的分支，和業(yè)務(wù)有深度的結(jié)合，又是數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的基礎(chǔ)，本章只是從一個產(chǎn)品經(jīng)理的角度，梳理了一些個人認為的重點，僅作參考，如果希望進行一步了解，可以在這個“核”的基礎(chǔ)上，進行不斷修煉，完善。這個也是本書的一個目的，通過極簡的介紹，讓你對數(shù)據(jù)治理各個模塊快速有一個理解。之后的升級，就需要各種磨煉了，甚至需要各種工作機緣了。
