本篇聊一聊在做数据仓库的时候该如何确定 KPI。
0x01 思考角度
首先,要明确的一点是数据最终是要服务于业务的!但是,数据仓库一般又不直接对接于业务,而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。
那么我们可以换一个角度,从数据仓库要解决的问题来考虑。简单地讲,数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。
那么,怎样既体现了服务业务,又体现了提高了整体的数据服务能力呢?这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。
定 KPI 在某种程度上也可以理解为工作的评价标准。对于数据建设来讲,我们可以从工作内容是否可量化的角度来考虑。
个人认为真正价值最高的是那部分不可量化或者不容易量化的工作内容。这些工作可以是:一、数据仓库整体的设计(比如主题设计、通用维度的设计、数据分层的设计);二、数据规范的设计(比如说表和字段命名规范、Sql 编写规范)。
对于这部分内容,居士建议可以通过写文档的形式体现,最终统计出这些工作带来的效果(KPI 之一):
上面的内容更多的像是品牌影响力,不容易体现具体的工作产出。我们聊一下相对容易量化的工作内容。比如说中间表对业务方的支持情况,解决了多少业务的痛点,提高了多少的数据质量等等。
具体到点的话,大致可以总结出下面的一些内容(KPI 之二):
上面列了一些居士大致思考的一些点,在具体写 KPI 的时候,可以从中选三四条。
举个简单的栗子,仅供参考:
大致解释一下,根据上面的栗子,在半年后做工作汇报的时候可以大致这样写:
上面就是数据仓库相关的 KPI 该怎么定的内容,具体的内容要和现实的业务情况相结合,因此本文仅起到抛砖引玉的作用,希望读者朋友们看后能有一些启发。不足之处多多指出,一起交流进步。