四个动作，建设数据指标体系和应用
原创
01-数据分析常遇到的挑战
在实际项目中，决策分析类系统不同于业务系统的特点之一就是其不确定性，同样一个分析场景，有的人习惯看表格，有的喜欢看图表；有的喜欢用同比环比，有的喜欢做预警分析。
通过观察发现，虽然每个业务人员关心的问题不同，但是其分析的对象基本一致。比如销售金额、订单数量、转化率等。所以，在梳理用户分析需求时，重点应该放在分析对象上，而不是展现形式上。
所谓分析对象，就是决策分析类系统中常常提到的指标。接下来探讨如何在需求调研过程中获取指标，以及如何管理指标，为后续进行详细的分析场景设计规划提供依据。
02-指标体系建立和应用步骤
总体而言，指标体系建立和应用步骤包括“找指标”、“理指标”、“管指标”、“用指标”四个阶段。
1、找指标
Step1：构建指标分类的框架
业务领域一般可以分为财务、人力资源、销售等等，然后再进行二级业务域划分，如销售可以分为市场营销、客户管理、订单管理等等（是否需要三级分类视业务复杂程度决定），这样就得到了一个指标分类的初步框架。
Step2：寻找分类下的具体指标
一般会从业务系统出发，从系统中识别其功能模块，例如ERP、CRM、SRM等，CRM系统中又有客户管理、订单管理等功能模块，从这些模块包含的业务单据中，就可以找到相应的数值字段，然后挑选出可以作为指标展示的部分。如果这些系统中有单独的统计报表功能，那么只需要从报表中找到相应的指标即可。
找到了指标，其实只有指标名称而已，还需要找到指标的各项属性定义。指标的属性分为“业务属性”和“技术属性”两类，业务属性包含业务人员通常认识的指标分类、名称、计算公式、展现方式和查询权限等；技术属性包含技术运维人员所关心的系统来源、取数字段、取数频率、加工规则等。
将找到的指标及其属性，形成一张总表，即指标字典。具体字段的选取工作最好能让业务人员和技术人员共同参与制定。
2、理指标
通过找指标，获得了企业中的指标列表，但是这些指标并不能称之为体系，因为没有进行分类，指标没有业务含义，指标和指标之间也没有任何逻辑。因此需要结合企业战略和岗位职责，设定全面的衡量指标，并分解到具体业务过程。
实际项目中，具体梳理的方式可以参考以下步骤：
通过对业务的不断梳理和细化，最终会形成一个指标树，表达各个业务指标之间的关系。
3、管指标
管指标数据的工作和其它数据管理工作并无太大差别，即通过推动数据治理体系建设，制定主数据、业务数据、统计数据的标准和规范，提升数据质量。
在集团型企业中，一般会通过指标管控工具、制度和流程，明确指标认责人、指标用户、指标管控团队在各项管控活动中应遵循的管理要求和工作流程。在今后信息系统（尤其是数据中心、统计报表等分析类应用）的建设中需要遵从公司在指标管控领域提出细化要求。
4、用指标
企业仅仅制定指标体系，并不能起到规范数据的作用，只有将指标体系落实在信息系统中，才能发挥其管理作用，因此构建指标体系往往和应用系统建设同步进行。指标体系包含但不限于以下使用场景：
通过指标数据体系的应用，规范企业内指标的使用，提高数据的准确性、一致性和可追溯性。
在数据分析领域，指标是业务表达语言。指标构建的完整性、准确性、层级合理性，将直接影响数据分析所能触达的业务范围、数据背后诠释的业务逻辑性和数据探索至业务细分节点的高效性。通过“找、理、管、用”四个关键动作，确保每一个指标构建都基于业务需求且符合业务需求，确保指标规范管理，切实应用。只有以这样的工艺式、工匠式管理方式，才能在纷繁复杂的数字化转型道路上，走的更加顺畅。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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