如何构建公司的数据指标体系

概述

在数据化管理中，数据指标是业务中的核心内容，然而指标管理中总会出现许多问题。指标管理系统在一定程度上可以帮助实现规范化管理，但是针对不同的业务场景与需求，数据管理还应当灵活应变，

在实际的业务中我们需要的并不是数据,而是数据背后映射的业务洞察.在业务发展过程中,会产生大量的数据,单看数据是没有价值的,只有和业务相结合转化为信息,再经过处理才能体现起价值.对于业务数据而言,通常分为两项:其一是维度,其二是度量,或者说是指标,这两项构成了我们数据分析的基础.对于结构化数据,可以理解为一个数据多维立方体(cube),里面存在着维度和度量。

为什么要搭建指标体系

通过指标体系监测业务发展的状况，最大的价值就是高效利用时间，把时间花在解决问题上，而不是寻找问题上，从而提高整体的人效。

指标体系的输出结果应当是一份指标字典和对应的Dashboard展示，需要至少满足以下要求：

• 成体系化的指标监控系统，能够从多维度了解业务发展的现状
• 在业务发展出现问题时能够快速定位问题所在
• 高效的为团队提供数据支持

什么是数据指标

在讲怎么构建数据指标体系之前我们首先要知道什么是数据指标，数据指标是用来做什么的？

如UV（Unique Visit , 独立访客数）、PV（Page View，页面浏览量），

通常我们说的指标是对当前业务有参考价值的统计数据，换句话说，不是所有的数据都叫指标；指标的核心意义是它使得业务目标可描述、可度量、可拆解，

为什么要构建数据指标

第一张图中的各种不知道，都是因为你缺少了指标思维！，指标是为了解决业务背后的为什么，什么原因，怎么样，如何做等问题，它能给业务发展提供指引，为团队建立共同的愿景，凝聚和激励团队。

• 建立目标，以目标为导向，用结果倒推过程，为过程提供数据依据
• 认知统一，口径统一：整个团队统一认知，减少主观的争议，避免我认为，他说的
• 优化效率：减少和避免临阵磨枪的情况，设立对比标杆，有利于精准定位问题所在，针对想解决
• 用数据促进业务科学增长：以客观标准为依据，用数据推动业务前进

数据指标的构成

指标是一个业务维度和技术维度的组合，

数据指标体系

完整的指标体系是由指标和维度组成的，
指标：就是对一个数据的量化，一般通过对某个字段的某种计算得到（比如求和、均值等）；
维度：其实是指把指标按什么角度拆分来看，这个角度用的字段就是维度（比如按照支付方式，性别等），维度可以理解为我们看问题的一个角度。

数据指标管理设计方案

数据指标管理过程中的名词

这里我们参考阿里给出的定义：

业务板块：比数据域更高维度的业务划分方法，适用于特别庞大的业务系统。

业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，请注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件，通俗的讲，业务过程就是企业活动中的事件。

修饰类型：是对修饰词的一种抽象划分。修饰类型从属于某个业务域，如日志域的访问终端类型涵盖无线端、PC端等修饰词。

修饰词：指出了统计维度以外指标的业务场景限定抽象，修饰词隶属于一种修饰类型，如果在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端等。

时间周期：用来明确数据统计的时间范围或者时间点，如最近30天、自然周、截至当日等。

度量/原子指标：原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，通常是业务过程+度量组合而成，如支付金额。

维度：维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以成为实体对象。维度属于一个数据域，如地理纬度、时间维度。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

派生指标：派生指标=一个原子指标+多个修饰词（可选）+时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。如原子指标：支付金额，最近一天海外买家支付金额则为派生指标（最近1天为时间周期，海外为修饰词，买家作为维度，而不作为修饰词）

构建数据指标体系的方法论(OSM)

OSM 模型（Objective，Strategy，Measurement）是指标体系建设过程中辅助确定核心的重要方法，包含业务目标、业务策略、业务度量，是指标内容横向的思考。

业务目标：

主要从用户视角和业务视角确定目标，原则是切实可行、易理解、可干预、正向有益。

• 用户使用产品的目标是什么？
• 产品满足了用户的什么需求？

• 公司/业务/产品等存在的目的是什么？

  业务策略：

为了达成上述目标采取的策略。换句话说，用户在什么时候感受到诉求被满足？

业务度量：

这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？是否有效满足了用户的诉求，达成了业务目标。

构建数据指标体系的方法论(OSM)

指标分级管理可以帮助我们更高效的去定位问题，去验证你的方法论，无需每次都要思考要去看哪些指标。

指标体系模型架构及示例

指标设计中的维度建模步骤

在指标设计中不可避免的要用到维度建，具体怎么进行维度建，步骤是什么，下图给出一个参考。

维度建模示例

怎么去构建业务数据指标，流程是什么

数据指标怎么开发及相应流程

数据指标的示例

最后结合我们上面讲的这些给出一个数据指标的示例