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数据指标管理是现代企业数据治理体系中的核心环节，它关乎如何定义、衡量、监控及优化关键业绩指标（KPIs）和业务度量，以支持高效决策制定和业务增长，是数据中台和数据治理的核心功能。本文将从概述、重要性、常见问题、定义规范指标、搭建指标系统等方面，帮助您全面理解数据中台中的数据指标管理。
01 指标管理概述
1.1指标的定义
指标：是一种特殊的元数据，数据指标，特指能够定量反映企业某一方面表现的度量值，比如销售额、客户满意度或者市场占有率。整个公司的业务都是围绕指标进行展开的，是业务和数据的交汇点，元数据在指标管理、模型设计、数据质量和成本治理四个领域都有相应的作用。
指标管理：是指在数据中台内，对所有业务相关的度量和KPI（关键绩效指标）进行定义、计算、存储、监控和优化的过程。它包括了指标的创建、版本控制、元数据管理、血缘分析以及数据质量保障等多个方面，确保数据指标能够准确反映业务状况，支持高效决策。
1.2指标的构成
维度:比如在形容公司规模的时候，可以从考虑公司的总人口数、占地面积、生产总值、月均产量。
汇总方式:基本上都是使用求和的方式，少数使用平均值、其他统计量。
量度:其实就是单位。
1.3 指标的类型
原子指标：指的是基于业务过程的度量值，顾名思义是不可以在进行拆分的指标，例如：订单总额（定义业务过程、度量值聚合逻辑）；
派生指标：加了业务限定或修饰，等于原子指标+统计周期+业务+统计粒度，例如：最近一周分省份手机品类订单的总额，其中原子指标是订单总额，统计周期是最近一周，业务限定为手机品类，统计粒度为分省；
衍生指标：在一个或多个派生指标的基础上，通过各种逻辑运算符合而成的，例如比率、比例等类型的指标。
02 常见的指标管理问题
一般进行烟囱式开发的企业都多多少少存在以下的指标问题：
（1）相同的指标名称，统计口径不同
不同业务仅从自己部门出发，缺少全局视角，如财务口径的营收要严格按照严谨的逻辑计算实收实付的每一分钱，而产品/运营端则更多考虑转化效果，但在各自的KPI监控报表中，都把指标命名为营收，这是指标管理最易出现的问题；
（2）统计口径相同，指标名称不同
指标逻辑一致，但不同产品的命名不一致，不同阶段、或不同业务方/产品经理对指标命名不同，比如〝优惠券抵扣金额"和"优惠券消费金额"。让指标使用人疑惑，是否同一指标，计算逻辑是否一致？数据是否可横向对比？
（3）指标口径不清晰
有些报表上的指标口径描述较笼统。如“关单金额”，口径描述“关闭订单的金额”。不同人理解可能不一，有人认为是支付成功后关闭订单；也可能支付完成前，取消订单。描述不清，让人对数据理解有歧义。
（4）指标命名难理解
表意不清模棱两可，或过于专业化仅指标创建人才可以懂。例如转化率指标，有创单转化率、成单转化率，直接叫转化率可读性就非常差。
（5）逻辑不准确
指标口径描述有误，例如UV指标，口径描述为“按照设备ID去重”，实际上不同平台去重逻辑并不一致，如微信小程序按照UnionID去重、APP按照DeviceID去重，PC和H5按照loginkey去重。
（6）数据难溯源
数据产品指标数据来源缺少直观的链路追踪能力，指标数据异常问题排查通过翻代码去看数据来源，路径长、耗时久，早上业务反馈指标问题，排查出结论后可能一上午就过去了。
03 指标管理的重要性
3.1 指标管理的作用
（1）宏观监测：通过主要指标、关注指标在不同维度的具体分析，可以宏观看到当前业务是否健康、是否在预期的进度要求和标准要求上，进而可以快速判断决策；
（2）问题溯源：结合过程指标在不同维度的具体分析，可以微观看到现象背后的原因或者问题，从而找到可复制方案或者问题解决方案，进而快速推进落地；
（3）未来预测：通过实际和预期的业务产能和人力情况，进行短期或长期的趋势与结果的预测。
3.2 好的数据指标有什么作用？
好的数据指标不仅是衡量业务健康状况的标尺，更是指导企业发现问题、优化策略、提升效率和创造价值的重要工具。例如：时间跟踪指标可以揭示处理客户查询所需的平均时间；销售指标可以表明哪些产品或服务最受市场欢迎；ROI指标可以帮助企业合理分配投资；库存周转率可以帮助企业减少库存积压等。
（1）好的数据指标是简单易懂的
好的数据指标要简单易懂，要让人们容易记住和讨论，这样才能通过它来牵引我们的工作。
（2）好的数据指标是比较性的
好的指标具有比较性，因为能看出来区别和变化。比如本月比上月增长 15% 就比本月销售额 120万 更好。
（3）好的数据指标是一个比率
比率是天生的比较性指标，能看出变化，是行动的向导，而且还能体现各种因素间的相互关系。比如公司的资产负债率就是负债/资产，当资产负债率高时，那我们就要考虑是降低负债，还是增加资产，这个比率就体现了资产和负债的关系。
（4）好的指标会改变行为
这是最重要的评判标准，因为随着指标的变化，你要采取一些措施，让你的指标值向好的方向和目标值靠近。比如将日销售额纳入零售柜员的绩效考核表中，有助于促进零售柜员努力工作。
04 如何定义指标
4.1 面向主题域进行指标管理
指标的本质是量化了的目标，比如：我们要统计今天的销售额，那对应的量化指标就是总支付金额；我们要衡量一次活动的效果，那对应的量化指标就是下单率。我们比较常用的几个类型的指标就是存量型指标（已注册用户数）、事务型指标（支付金额）、转化型指标（下单率），其它还有比例型、统计型、排名型等。这些不同类型的指标，分散在我们产品中的不同功能模块中，所以为了更好地规范与管理，我们需要将这些指标也按照主题域的方式归集起来。
4.2 拆分原子指标和派生指标
（1）原子指标：是事实表中，某一个字段的统计值（sum、count、max、min、avg），如下单用户数，下单金额等；
（2）派生指标：是基于原子指标，进行维度组合后产生的指标，如近1天商城下单用户数，本周商城黄金会员下单金额等。
原子指标无业务意义，它只是预定义的代码片段而已。业务中用到的指标基本都是派生指标。
4.3 定义指标的生产逻辑
一个派生指标可以由原子指标、时间周期、限定维度、聚合粒度来组成，以本周商城黄金会员下单金额这个派生指标为例，我们可以这样来理解：
（1）时间周期是这个原子指标进行统计运算的时间范围，在这里是本周；
（2）聚合粒度是指标的主体，即按照哪个维度来来进行聚合，这里是黄金会员；
（3）限定维度是限制原子指标的计算范围，这里限定在商城，即只计算商城相关的数据；
（4）原子指标则是预定义的某个字段计算规则。在这里是下单金额的累加。
4.4 指标规范化命名
命名规范对于后期大量的指标管理来说非常重要，有三个重点：
（1）简洁明了，易懂：最好是只要看到指标名，不需要看注释就可以知道它的意思，归属等；
（2）格式统一：每个指标的格式都是一样的，通过组合不同模块的命名拼凑起来；
（3）生成统一：原子指标与继承自它的派生指标的规范是一致的。
完整的命名的规范应为：业务板块+实体+统计周期+业务动作+类型+间隔周期+统计运算规则+原子指标，没有的维度可留空。
例如：商城-用户近7天新增子单单日平均支付金额
4.5 指标的分等级管理
这么多指标，数据中台很难管理的过来，因此需要按照如下原则进行分等级管理：
一级指标：数据中台直接产出，核心指标（提供给公司高层看）、原子指标及跨部门的派生指标要确保指标按时、保证质量产出，指标创建由中台负责；
二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标允许业务方自己创建，中台不承诺指标产出时间和质量。
05 如何构建指标系统
（1）提供一个易于维护的规范标准化指标管理系统，具备查询，增删等功能。
（2）数据中台团队必须要有一个专门负费指标管理的人或者小组（一段不超过3个人），最好是数据产品经理来负责。
（3）提供一个完备的指标创建流程：提交指标需求，需求评审，模型设计和数据开发，验证，上线，应用接入。
06总结
（1）数据中台直接产出的核心指标必须实施强管理，由数据中台团队的专人或者小组负责，最好是数据产品经理的角色。
（2）指标的管理必须结合系统+规范的治理方法，明确每个角色的职责，通过系统化的方法实现。
（3）不同的两个指标描述的相同业务过程中的相同事实部分口径不一致，是指标梳理过程中最常见的问题，需要通过拆分原子指标和派生指标的方式解决。
