企業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建與應(yīng)用的挑戰(zhàn)、方法及未來展望

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析的依賴與日俱增。眾多企業(yè)雖積極投身數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展模式，卻深陷數(shù)據(jù)指標(biāo)困境：數(shù)據(jù)指標(biāo)雜亂無章，構(gòu)建缺乏方向，應(yīng)用更是無從下手。

當(dāng)下，不少文章聚焦數(shù)據(jù)指標(biāo)底層技術(shù)原理，然而對企業(yè)而言，如何科學(xué)構(gòu)建貼合自身業(yè)務(wù)的指標(biāo)體系、怎樣將這些指標(biāo)高效應(yīng)用于實(shí)際決策場景，才是破局關(guān)鍵。否則，前期投入的大量人力、物力、財(cái)力都將付諸東流。

基于此，我曾在一場直播峰會上，針對企業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的核心痛點(diǎn)，分享了一套切實(shí)可行的思路與方法?，F(xiàn)將直播文字內(nèi)容整理發(fā)布，期望能助力企業(yè)管理者、數(shù)據(jù)從業(yè)者撥開迷霧，對數(shù)據(jù)指標(biāo)體系形成更透徹的理解，進(jìn)而在企業(yè)內(nèi)構(gòu)建起高效、實(shí)用的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，真正釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，推動企業(yè)持續(xù)增長。

01.當(dāng)前數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

1. 當(dāng)前數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)用的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)用的現(xiàn)狀：

數(shù)據(jù)量大幅增長：目前各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)有了大幅增長，之前可能很多企業(yè)面臨沒有數(shù)據(jù)，找不到數(shù)據(jù)的情況，但現(xiàn)在已經(jīng)有所改變，畢竟數(shù)據(jù)資源上升到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的時(shí)候，意味著整個(gè)社會的數(shù)據(jù)量已經(jīng)出現(xiàn)冗余的情況。

數(shù)據(jù)多源異構(gòu)：數(shù)據(jù)量多，數(shù)據(jù)來源多源，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣，數(shù)據(jù)治理應(yīng)用難。

構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)分析體系：數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)用面臨諸多難題，數(shù)據(jù)應(yīng)用是全鏈路的工作，包括底層、中臺、數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容。

數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)用挑戰(zhàn)：

指標(biāo)口徑不一致：業(yè)務(wù)線多，業(yè)務(wù)部門多，業(yè)務(wù)主題多，業(yè)務(wù)問題多，指標(biāo)口徑不一致，是比較常見的問題；

數(shù)據(jù)質(zhì)量差：在數(shù)據(jù)分析支撐決策上，數(shù)據(jù)質(zhì)量是很大的問題；

數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建慢：數(shù)據(jù)指標(biāo)生長的土壤是數(shù)倉，業(yè)務(wù)的消費(fèi)方、使用方不了解數(shù)倉的代碼與計(jì)算規(guī)則，需要構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)，會很大程度依賴于數(shù)字化部門的數(shù)據(jù)分析師/數(shù)倉工程師，因此在構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)，整體的速度、效率是比較慢的；

數(shù)據(jù)很多，不知道怎么用：數(shù)據(jù)很多，怎么梳理，有哪些指標(biāo)，要哪些指標(biāo)，怎么搭建相關(guān)指標(biāo)；

指標(biāo)很多，不知道怎么用：指標(biāo)很多，怎么組織應(yīng)用到相應(yīng)的業(yè)務(wù)賦能上；

指標(biāo)怎么建，才有用：業(yè)務(wù)賦能、業(yè)務(wù)實(shí)效需要建怎樣的指標(biāo)體系。面臨這些現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)指標(biāo)層面來實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營是非常關(guān)鍵而且重要的。

2. 數(shù)據(jù)項(xiàng)目的最大問題挑戰(zhàn)

中臺、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、BI、智能化運(yùn)營、CDP、算法模型等，這些歸為數(shù)據(jù)項(xiàng)目，數(shù)據(jù)項(xiàng)目從開始到結(jié)束投入巨大的精力、人力、現(xiàn)金，有請外部服務(wù)商，也有依靠內(nèi)部團(tuán)隊(duì)自研來做數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

當(dāng)前從各個(gè)行業(yè)、各個(gè)企業(yè)的落地推行情況來看，很多數(shù)據(jù)項(xiàng)目結(jié)束就荒廢了，面臨建完后就不再維護(hù)，缺少維護(hù)，如各系統(tǒng)從中臺進(jìn)行分發(fā)，后面可能不繼續(xù)經(jīng)過中臺做分發(fā)。項(xiàng)目做完后沒產(chǎn)生多大的業(yè)務(wù)價(jià)值，其 ROI 不成正比。如 BI 報(bào)表項(xiàng)目，結(jié)束就廢掉了，很多部門不用，仍然使用他們原來的 Excel。還有數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目，數(shù)據(jù)治理最后成了數(shù)字治理，項(xiàng)目結(jié)束了，沒有業(yè)務(wù)部門、業(yè)務(wù)人員愿意進(jìn)行持續(xù)性的、長效性的運(yùn)維與運(yùn)營。

現(xiàn)在流行建設(shè)數(shù)據(jù)指標(biāo)平臺，也面臨同樣的問題，問題的根源在于并沒有幫助業(yè)務(wù)解決問題。指標(biāo)建設(shè)乃至所有的數(shù)據(jù)項(xiàng)目、數(shù)字化項(xiàng)目，其意義在于業(yè)務(wù)應(yīng)用。

02.數(shù)據(jù)指標(biāo)助力數(shù)據(jù)運(yùn)營

1.理解數(shù)據(jù)指標(biāo)與運(yùn)營

（1）數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義與分類數(shù)據(jù)指標(biāo)是一組量化的標(biāo)準(zhǔn)或度量，用于衡量特定業(yè)務(wù)目標(biāo)或性能方面的表現(xiàn)，從而幫助企業(yè)監(jiān)控進(jìn)度、評估效果并作出更明智的決策。

數(shù)據(jù)指標(biāo)工作，涉及到建立原子指標(biāo)和派生指標(biāo)。建立原子指標(biāo)、派生指標(biāo)難度并不大，難度在于這些指標(biāo)有沒有業(yè)務(wù)意義？上了一個(gè)指標(biāo)平臺，建了上百個(gè)、數(shù)百個(gè)乃至上千個(gè)指標(biāo)，它的業(yè)務(wù)價(jià)值在哪里？這對于企業(yè)來說是最為有價(jià)值的點(diǎn)，也是最困難的點(diǎn)。

在構(gòu)建指標(biāo)時(shí)，除了理解它的定義，以及在底層技術(shù)方面需要做的工作，更應(yīng)該關(guān)注的是指標(biāo)的分類以及意義。指標(biāo)的設(shè)計(jì)構(gòu)建是規(guī)劃類的工作，原子指標(biāo)的構(gòu)建可以引導(dǎo)構(gòu)建派生指標(biāo)。

指標(biāo)的分類，可分為業(yè)務(wù)類指標(biāo)、目標(biāo)類指標(biāo)、層級指標(biāo)以及周期指標(biāo)。

業(yè)務(wù)類指標(biāo)：如財(cái)務(wù)指標(biāo)、人力指標(biāo)、營銷指標(biāo)、銷售指標(biāo)等跟企業(yè)業(yè)務(wù)主題、業(yè)務(wù)域相關(guān)。為何按業(yè)務(wù)域進(jìn)行劃分？在于指標(biāo)要去到不同的業(yè)務(wù)域，去到不同的業(yè)務(wù)場景下，它本身才有業(yè)務(wù)價(jià)值。若沒跟業(yè)務(wù)結(jié)合，那就是一個(gè)百分比例，一個(gè)數(shù)字而已。

目標(biāo)類指標(biāo)：描述類指標(biāo)、預(yù)測性指標(biāo)、診斷性指標(biāo)。指標(biāo)要解決什么問題？是描述業(yè)務(wù)的場景、業(yè)務(wù)特征，還是基于原來的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做預(yù)測，去輔助決策；還是診斷性的來判斷當(dāng)前這個(gè)業(yè)務(wù)模塊、業(yè)務(wù)產(chǎn)品它有什么問題、哪些問題？

層級指標(biāo)：指標(biāo)有層級之分，需要劃分層級，一級指標(biāo)，二級指標(biāo)，三級指標(biāo)；

周期性指標(biāo)：臨時(shí)性指標(biāo)、短期指標(biāo)、長期指標(biāo)；指標(biāo)在定義的時(shí)候，只是臨時(shí)性的構(gòu)建，用于短期解決臨時(shí)性的業(yè)務(wù)問題、或短期的業(yè)務(wù)板塊、業(yè)務(wù)產(chǎn)品的監(jiān)控、診斷的短期性指標(biāo)；整個(gè)企業(yè)的北極星指標(biāo)，是指標(biāo)的核心，可長期使用的長期指標(biāo)。

（2）數(shù)據(jù)運(yùn)營的定義與重要性

數(shù)據(jù)運(yùn)營是指通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來提升企業(yè)的各項(xiàng)運(yùn)營能力，包括產(chǎn)品、內(nèi)容、用戶、活動等多維度的運(yùn)營，核心是實(shí)現(xiàn)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升效能等目標(biāo)。

數(shù)據(jù)運(yùn)營的范圍：產(chǎn)品運(yùn)營、用戶運(yùn)營、活動運(yùn)營以及增長運(yùn)營等均包含在內(nèi)，目的在于讓一切的運(yùn)營工作有據(jù)可依，決策是客觀且科學(xué)的。

（3）數(shù)據(jù)指標(biāo)是數(shù)據(jù)運(yùn)營里最細(xì)的分析粒度

對產(chǎn)品的生命周期，在不同的周期階段，設(shè)立不同的指標(biāo)來幫助我們?nèi)?shí)現(xiàn)更好的運(yùn)營工作。這就是數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)指標(biāo)在宏觀層面的一個(gè)關(guān)系。數(shù)據(jù)指標(biāo)支撐從宏觀走向微觀，從規(guī)劃走到具體的落地。在數(shù)據(jù)運(yùn)營里，可能會借助 BI、報(bào)表以及各式的平臺，在這些載體中數(shù)據(jù)指標(biāo)是數(shù)據(jù)分析最小的顆粒度，數(shù)據(jù)指標(biāo)往下就是原始數(shù)據(jù)。

在業(yè)務(wù)決策時(shí)，會去問銷售額、客單價(jià)、客流量，這些都是數(shù)據(jù)指標(biāo)的一個(gè)代表，以及它的量值，不會去看原始數(shù)據(jù)，因此在做數(shù)據(jù)運(yùn)營時(shí)，必須將每個(gè)模塊都拆出一系列的數(shù)據(jù)指標(biāo)，如產(chǎn)品運(yùn)營、用戶運(yùn)營、活動運(yùn)營，以下是一些例子：

產(chǎn)品運(yùn)營：注冊用戶數(shù)、增長率、使用時(shí)長、轉(zhuǎn)化率、留存率、客戶滿意度等都是產(chǎn)品運(yùn)營的核心數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過將產(chǎn)品不同生命周期階段的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)化為指標(biāo)進(jìn)行分析、監(jiān)控，可以更好地幫助產(chǎn)品優(yōu)化、迭代。

用戶運(yùn)營：注冊用戶數(shù)、獲客成本、用戶的活躍度、留存率、轉(zhuǎn)化率、流失率是衡 量用戶運(yùn)營成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)，這些指標(biāo)可以幫助企業(yè)更好地做用戶增長與復(fù)購。

活動運(yùn)營：活動的參與度、轉(zhuǎn)化率、活動響應(yīng)人數(shù)、ROI(投資回報(bào)率)是活動運(yùn)營的核心指標(biāo)，幫助企業(yè)對當(dāng)次活動做更深入的復(fù)盤。

（4）數(shù)據(jù)指標(biāo)的核心：北極星指標(biāo)

在構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)，需要關(guān)注北極星指標(biāo)，但不能過度關(guān)注。北極星指標(biāo)是指企業(yè)用來衡量其核心業(yè)務(wù)價(jià)值和成長的核心指標(biāo)。它是一個(gè)單一的、最重要的度量標(biāo)準(zhǔn)，能夠反映出企業(yè)的核心價(jià)值主張是否被市場接受，并且能夠指導(dǎo)企業(yè)的所有決策。

北極星指標(biāo)的價(jià)值：

北極星指標(biāo)的構(gòu)建不可能只建一個(gè)，因?yàn)樗械臎Q策都不是由單一的指標(biāo)來促成的。如果做數(shù)據(jù)分析，陷入到單一的這個(gè)指標(biāo)，那數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)價(jià)值就到天花板了，沒體現(xiàn)出來。

因此北極星指標(biāo)的建立需要關(guān)注此指標(biāo)可以解決哪些問題？能夠讓所有的管理者以及業(yè)務(wù)決策人員可以聚焦到核心業(yè)務(wù)問題與價(jià)值點(diǎn)。如互聯(lián)網(wǎng)的 APP，要追求增長，就必須關(guān)注新注冊用戶數(shù)這一個(gè)指標(biāo)，這個(gè)是能夠引領(lǐng)整個(gè) APP 所有業(yè)務(wù)工作、業(yè)務(wù)流程，往目標(biāo)去實(shí)現(xiàn)的一個(gè)指標(biāo)；那還有產(chǎn)品活躍度？很關(guān)鍵的指標(biāo)就是日活。

如何找到北極星指標(biāo)：問一下自己，自身的產(chǎn)品、平臺、業(yè)務(wù)、品牌，哪些指標(biāo)是能夠去監(jiān)測、診斷你的生死存亡的？比如互聯(lián)網(wǎng) APP，其北極星指標(biāo)是新注冊用戶數(shù)，它可以衡量這個(gè) APP 是在朝前發(fā)展，還是滯后、停滯了，這是非常典型的指標(biāo)，還包括收入、日活、留存數(shù)等典型指標(biāo)，能夠關(guān)系到整個(gè)業(yè)務(wù)的生死存亡，因此選取這些指標(biāo)作為企業(yè)的北極星指標(biāo)。

（5）數(shù)據(jù)指標(biāo)賦能企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營

數(shù)據(jù)產(chǎn)品、BI 平臺、報(bào)表平臺、指標(biāo)平臺這些平臺都是產(chǎn)品，這些平臺如何去有效做產(chǎn)品運(yùn)營？跟商業(yè)化的產(chǎn)品運(yùn)營，是有共同點(diǎn)的。

首先要找到在產(chǎn)品運(yùn)營中關(guān)鍵的指標(biāo)，如注冊用戶數(shù)、新增用戶數(shù)、日活、留存等能夠關(guān)系到整體在產(chǎn)品運(yùn)營、業(yè)務(wù)發(fā)展的衡量、診斷的指標(biāo)。這些關(guān)鍵指標(biāo)很關(guān)鍵。在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)，指標(biāo)的建設(shè)是有重要性、優(yōu)先級的。很多企業(yè)建了五六百、上千個(gè)標(biāo)簽，其實(shí)很多標(biāo)簽是冗余的，在打這些標(biāo)簽時(shí)，若業(yè)務(wù)問題不能解決，其業(yè)務(wù)價(jià)值也不大，那就淪為湊數(shù)濫竽充數(shù)了。

如何識別關(guān)鍵指標(biāo)，比較通用的一個(gè)方法是去拆分產(chǎn)品的一個(gè)生命周期，可以按照產(chǎn)品的生命周期分階段來構(gòu)建，這樣更能夠助于產(chǎn)品的運(yùn)營。其次是分析關(guān)鍵指標(biāo)背后的業(yè)務(wù)動因：如一家互聯(lián)網(wǎng)健身的 APP，當(dāng)前的新增用戶數(shù)下降，可能跟品牌的市場推廣有關(guān)系，或者是當(dāng)前的一個(gè)營銷活動的一個(gè)不足、策略不足，導(dǎo)致出現(xiàn)異常了，這些都息息相關(guān)，影響了最終指標(biāo)的表現(xiàn)?？梢詮倪@一指標(biāo)拆解出來很多業(yè)務(wù)問題，這些業(yè)務(wù)問題可能覆蓋很多的業(yè)務(wù)部門，這些就是要解決的業(yè)務(wù)問題，由此幫助提升新增用戶數(shù)這一指標(biāo)。用戶數(shù)上去了，APP 的營收上去了，由此可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤這一唯一的關(guān)鍵北極星指標(biāo)。技術(shù)人員不是單純的幫助搭建指標(biāo)，構(gòu)建原子指標(biāo)、派生指標(biāo)等工作，工作價(jià)值的衡量不是以量取勝，是因?yàn)榱私膺@些工作，了解數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到消費(fèi)到應(yīng)用整個(gè)環(huán)節(jié)的工作，知道指標(biāo)的價(jià)值體現(xiàn)在哪，如何體現(xiàn)，不然很多工作其實(shí)是無效的。

2.構(gòu)建應(yīng)用型數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

要建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，但是不知道該怎么建？有很多的數(shù)據(jù)指標(biāo)，但是好像沒有看到什么價(jià)值。這是一個(gè)很大的難點(diǎn)、問題點(diǎn)。而且不同行業(yè)，同類方向的企業(yè)，內(nèi)部的管理問題、業(yè)務(wù)流程問題，都是不相同的，在構(gòu)建數(shù)據(jù)指派體系是有差異的。

構(gòu)建應(yīng)用型數(shù)據(jù)指標(biāo)體系涉及到3步驟：

找到業(yè)務(wù)目標(biāo)；明確構(gòu)建維度；具體執(zhí)行。

（1）實(shí)施步驟 1：找到業(yè)務(wù)目標(biāo)

第一步是找到業(yè)務(wù)目標(biāo)，如何去找？明確你要實(shí)現(xiàn)什么目的？要實(shí)現(xiàn)銷售額的提升、實(shí)現(xiàn)會員數(shù)的增長、實(shí)現(xiàn)品牌的聲量，這些都是目標(biāo)，都是你的目的，進(jìn)行選擇。有了目的，要解決什么問題？就涉及到過程指標(biāo)，有哪些過程與關(guān)鍵動作？這些動作要有對應(yīng)指標(biāo)來幫助實(shí)現(xiàn)？接下來是要實(shí)現(xiàn)什么樣的戰(zhàn)略目標(biāo)？所有的工作不能脫離企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃，要講體系，是一脈相承，橫向、縱向都不是相互孤立、獨(dú)立的。

（2）實(shí)施步驟 2：明確構(gòu)建維度

第二步是明確指標(biāo)構(gòu)建的維度，指標(biāo)構(gòu)建有很多的路徑，很多的方法，很多的思路，那要選哪一個(gè)？有哪些維度是與該目標(biāo)相關(guān)的，是按照業(yè)務(wù)域還是業(yè)務(wù)主題，要在整體的商業(yè)框架下去找指標(biāo)，是很關(guān)鍵的步驟。

（3）實(shí)施步驟 3：具體執(zhí)行如何執(zhí)行？

構(gòu)建原子指標(biāo)，做數(shù)倉，做邏輯模型，要理指標(biāo)跟管指標(biāo)。管指標(biāo)區(qū)分責(zé)任人，誰來提，誰來負(fù)責(zé)？這些都是執(zhí)行層面的工作，這些工作包括了指標(biāo)要不要分類？怎么分？指標(biāo)定義如何組成？有哪些原子指標(biāo)？有哪些派生指標(biāo)？指標(biāo)的治理也是這階段需要關(guān)注的。

有了要實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，執(zhí)行很關(guān)鍵？執(zhí)行脫節(jié)了，那整體的戰(zhàn)略目標(biāo)是不能實(shí)現(xiàn)的。

（4）指標(biāo)體系助力企業(yè)持續(xù)運(yùn)營

整體的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，幫助企業(yè)運(yùn)營的一個(gè)最大的價(jià)值點(diǎn)是長期的持續(xù)性、長效性。無論是業(yè)務(wù)運(yùn)營、內(nèi)容運(yùn)營，還是產(chǎn)品運(yùn)營，都是要可持續(xù)性的，要有長效機(jī)制。有一些短期的指標(biāo)，也有一些長期的度量指標(biāo)。

幫助業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營、復(fù)盤一體化，完成閉環(huán)。數(shù)據(jù)指標(biāo)體系從構(gòu)建開始，有各種基于不同業(yè)務(wù)需求的指標(biāo)類型，這些指標(biāo)可以幫助企業(yè)做業(yè)務(wù)的復(fù)盤，完成閉環(huán)。

幫助流程優(yōu)化。流程整體比較長，像一個(gè)用戶生命周期，有始有終、有開始、有結(jié)束、有中間、有發(fā)展、有高潮，可以利用數(shù)據(jù)指標(biāo)來進(jìn)行優(yōu)化。

經(jīng)營事務(wù)的監(jiān)控、評估。如做產(chǎn)品運(yùn)營，對產(chǎn)品的監(jiān)控跟評估指標(biāo)是比較多的。還有活動的評估，這方面的指標(biāo)是相對比較廣泛的。數(shù)據(jù)指標(biāo)體系在運(yùn)營層面能解決問題主要集中體現(xiàn)在以上三點(diǎn)，還有一些細(xì)小的價(jià)值跟不同企業(yè)不同的業(yè)務(wù)狀況相掛鉤。

3.以應(yīng)用為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)指標(biāo)的治理

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，有一個(gè)很重要的問題，就是數(shù)據(jù)質(zhì)量差，這是各家企業(yè)都面臨的一個(gè)通病。為此需要數(shù)據(jù)治理以提高質(zhì)量，數(shù)據(jù)治理包括元數(shù)據(jù)治理、主數(shù)據(jù)治理，還有參考數(shù)據(jù)治理，還需要關(guān)注指標(biāo)治理，指標(biāo)治理也是企業(yè)數(shù)據(jù)治理范疇。關(guān)注指標(biāo)是否規(guī)范、指標(biāo)由誰來管、變更流程等等。

（1）指標(biāo)數(shù)據(jù)治理應(yīng)用示例

比如一家在線教育平臺，發(fā)現(xiàn)用戶活躍度下降很厲害，但是公司各內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)指標(biāo)都比較混亂，部門口徑也不一致，如何來解決？

首先是對于指標(biāo)的拆解，要區(qū)分業(yè)務(wù)動因？業(yè)務(wù)動因可能會涉及多個(gè)業(yè)務(wù)部門，多個(gè)業(yè)務(wù)部門可能口徑不一致，計(jì)算邏輯也不一致，這個(gè)時(shí)候很難通過單一指標(biāo)來進(jìn)行多方面業(yè)務(wù)的提升。因此第一步是要找到關(guān)鍵的核心指標(biāo)。用戶活躍度跟哪些業(yè)務(wù)動作，業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)的指標(biāo)相關(guān)，然后對問題進(jìn)行拆分，弄清楚涉及哪些部門、哪些指標(biāo)、哪些責(zé)任人后，可以邀請各業(yè)務(wù)部門來進(jìn)行協(xié)同、分析，然后再進(jìn)行指標(biāo)的定義跟口徑的統(tǒng)一，接下來是執(zhí)行層的構(gòu)建原子指標(biāo)、派生指標(biāo)，并進(jìn)行清洗、加工跟計(jì)算，最后是整體解決方案的業(yè)務(wù)流分解。

回到例子就是通過對于用戶活躍度下降很厲害這個(gè)業(yè)務(wù)問題進(jìn)行相關(guān)的指標(biāo)拆分、責(zé)任拆分、業(yè)務(wù)拆分后，然后有了明確的指標(biāo)觀測，然后明確這些指標(biāo)下降涉及到哪些業(yè)務(wù)流程、哪些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，包括了哪些業(yè)務(wù)問題？哪些責(zé)任人？分工比較明細(xì)，環(huán)節(jié)比較清楚后就可以進(jìn)行解決方案的業(yè)務(wù)流的分解。

以應(yīng)用型的數(shù)據(jù)指標(biāo)治理涉及到四個(gè)環(huán)節(jié)，尤其要關(guān)注第一個(gè)跟第二個(gè)點(diǎn)，明確這兩個(gè)點(diǎn)它的目標(biāo)是什么？這是要比較清晰的。

（2）指標(biāo)治理流程

對于流程拆分可以借助做指標(biāo)治理的流程。做指標(biāo)治理要進(jìn)行的五個(gè)步驟。

一是找到要實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)與問題，并進(jìn)行業(yè)務(wù)目標(biāo)與問題的拆解；

二是找到其相關(guān)的關(guān)鍵指標(biāo)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)，關(guān)聯(lián)指標(biāo)不能忽視，做分析、做決策，不能只靠單一的指標(biāo)，單一指標(biāo)是不能夠解決任何的業(yè)務(wù)問題。做決策，如果只根據(jù)單一指標(biāo)，跟原來拍腦袋還是一樣的，還沒有真正走進(jìn)數(shù)據(jù)分析驅(qū)動業(yè)務(wù)決策，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營；

三是在從關(guān)鍵指標(biāo)再找到關(guān)聯(lián)指標(biāo)后評估當(dāng)前的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀；每個(gè)企業(yè)都要做數(shù)據(jù)治理，當(dāng)前的數(shù)據(jù)質(zhì)量很差，很多的 500 強(qiáng)企業(yè)也是同樣的情況，所以在做業(yè)務(wù)決策之前，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量有問題，數(shù)據(jù)本身就是錯誤的，那后面的決策肯定就是錯誤的。在前期做數(shù)據(jù)的清洗、加工、治理，然后分析決策。若源頭的數(shù)據(jù)是錯誤的，那就是浪費(fèi)時(shí)間。所以一定要進(jìn)行數(shù)據(jù)的評估，到底是數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常，還是數(shù)據(jù)的不完整？這些問題它的源頭在于業(yè)務(wù)操作，可能在業(yè)務(wù)錄入的時(shí)候有問題，或者做系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候有問題的，具體進(jìn)行業(yè)務(wù)問題的追溯與明確，可以幫助更好對業(yè)務(wù)進(jìn)行處理；

四是制定治理方案進(jìn)行治理，針對具體的數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)有缺失等問題點(diǎn)來制定方案；

最后是治理的執(zhí)行。這幾個(gè)步驟是各個(gè)企業(yè)在不同行業(yè)里做指標(biāo)治理都是必經(jīng)的流程。

數(shù)據(jù)指標(biāo)治理中的最大挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)指標(biāo)治理當(dāng)中有三個(gè)問題點(diǎn)，是非常大的挑戰(zhàn)。

跨部門統(tǒng)一；

找到關(guān)鍵指標(biāo)及關(guān)聯(lián)指標(biāo)；

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是否能解決。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是跨部門的統(tǒng)一?？绮块T的統(tǒng)一是非常難的。不同的部門，如銷售部的負(fù)責(zé)人、市場營銷的負(fù)責(zé)人，各個(gè)部門都有自己的業(yè)務(wù)分析的需求，有自己的口徑，這其實(shí)是合理的。要做整個(gè)企業(yè)級的統(tǒng)一，就意味著有可能要砍掉某些口徑，這對于各部門來說其實(shí)是不能同意的，在整個(gè)治理當(dāng)中面臨的不僅是業(yè)務(wù)的問題，還有人的問題。人的問題首先第一關(guān)就是如何說服業(yè)務(wù)部門的管理人員放棄原來的口徑與計(jì)算規(guī)則來認(rèn)同當(dāng)前要設(shè)立的相關(guān)指標(biāo)口徑，這是相當(dāng)有難度的。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是要找到關(guān)鍵指標(biāo)及關(guān)聯(lián)指標(biāo)。這個(gè)挑戰(zhàn)很多人會忽略掉，或者可能只關(guān)心北極星指標(biāo)，只關(guān)注北極星指標(biāo)，關(guān)聯(lián)指標(biāo)很容易被遺漏，一旦遺漏意味著決策所衡量的維度與視角是不完整的。畢竟從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)決策走向數(shù)據(jù)決策的一個(gè)最大的亮點(diǎn)是科學(xué)性與客觀性，如果所關(guān)注分析的指標(biāo)視角不完整，那跟原來的經(jīng)驗(yàn)拍腦袋決策其實(shí)是沒有區(qū)別的。

第三個(gè)挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題能不能解決。數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)的缺失性、完整性，質(zhì)量問題不是發(fā)現(xiàn)了就能夠解決的，有些其實(shí)是無解的。比如做預(yù)測，可能用到數(shù)據(jù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，整體的年限周期拉得比較長，這個(gè)時(shí)候會發(fā)現(xiàn)兩年、三年以前的數(shù)據(jù)是很難去追溯的，能追溯也很難去解決。所以這里其實(shí)有個(gè)問題，第一個(gè)是質(zhì)量到底有沒有問題？第二個(gè)是這些問題到底能不能解決？這在整體的數(shù)據(jù)指標(biāo)治理中是非常復(fù)雜與常見的問題。

總體的挑戰(zhàn)問題是這三點(diǎn)，這三個(gè)也不是全部的挑戰(zhàn)。這三個(gè)問題不僅僅在數(shù)據(jù)指標(biāo)治理中是有的，在主數(shù)據(jù)治理、元數(shù)據(jù)治理，以及 BI 報(bào)表的數(shù)據(jù)整理工作當(dāng)中，也面臨著這幾個(gè)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)治理的艱難不僅僅是這三個(gè)問題，每家企業(yè)有每家企業(yè)不同的問題點(diǎn)，需要結(jié)合大家的實(shí)際情況去做分析。

03.指標(biāo)應(yīng)用的未來展望

數(shù)據(jù)指標(biāo)治理工作的未來展望，能夠覆蓋更長鏈路，實(shí)現(xiàn)從底層的數(shù)據(jù)治理、指標(biāo)構(gòu)建、指標(biāo)需求管理、指標(biāo)需求全鏈路的自動化實(shí)現(xiàn)、智能化加持。

數(shù)據(jù)治理是相當(dāng)困難的，有人的問題、業(yè)務(wù)的問題、技術(shù)的問題，到了指標(biāo)構(gòu)建階段也存在這三方面的問題，到了指標(biāo)需求的管理，需求指標(biāo)的定義，特別是指標(biāo)消費(fèi)，指標(biāo)消費(fèi)不僅是分發(fā)到不同的應(yīng)用系統(tǒng)，是指標(biāo)能夠支持業(yè)務(wù)運(yùn)營、業(yè)務(wù)決策，這是整個(gè)指標(biāo)消費(fèi)完成的一個(gè)動作點(diǎn)。在整體的鏈路當(dāng)中，人干預(yù)的越多，問題越多，而且還越復(fù)雜。未來的展望是指標(biāo)從生產(chǎn)到消費(fèi)，能每一個(gè)環(huán)節(jié)都實(shí)現(xiàn)智能化。

底層數(shù)據(jù)治理，可以實(shí)現(xiàn)智能定標(biāo)、智能糾偏、智能分析；

指標(biāo)構(gòu)建可以實(shí)現(xiàn)自動化，可以智能化構(gòu)建，不需要人工去干預(yù)，能根據(jù)業(yè)務(wù)策略以及經(jīng)營、運(yùn)營的目標(biāo)來幫助進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建；

指標(biāo)需求的管理，能智能識別，哪些需求是合理的，哪些需求不合理，哪些需求是已有的，哪些需求是未有的；

指標(biāo)消費(fèi)，能夠支撐不同的業(yè)務(wù)場景，不同的業(yè)務(wù)問題的解決，這是在大模型加成之后最大應(yīng)用點(diǎn)的展望，也是最復(fù)雜的，是當(dāng)前各行業(yè)、各企業(yè)面臨的社會性的難點(diǎn)。結(jié)合當(dāng)下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，入表最難的一個(gè)工作點(diǎn)還是在應(yīng)用層面，數(shù)據(jù)有沒有價(jià)值，如何體現(xiàn)？若整體鏈路通過大模型、AI 的加持能夠?qū)崿F(xiàn)半自動化或者說 90% 的自動化，那未來的價(jià)值會走得更長遠(yuǎn)，也會被更多的管理者甚至企業(yè)的老板所發(fā)現(xiàn)。