一文读懂数据中台的指标管理!

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作者
猴君
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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。

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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