指标管理系统是统一数据口径的灵丹妙药吗？

理财鱼小提示：指标管理系统是统一数据口径的灵丹妙药吗？

编辑导语：在数据化管理中，数据指标是业务中的核心内容，然而指标管理中总会出现许多问题。指标管理系统在一定程度上可以帮助实现规范化管理，但是针对不同的业务场景与需求，数据管理还应当灵活应变。本篇文章里，作者对数据化管理、指标管理进行了一定分析，一起来看一下。

数据指标是数据化管理的核心内容之一，从事数据工作的同学相信都经历过以下场景：

经营分析汇报会上，产品和运营的汇报内容都包含了AppMAU指标，但是数据却不一样，老板：“什么情况，谁的数据是准的！”

数据可视化平台上，经营概况页面上有一个指标叫券后营收，营销概况有一个指标叫优惠券抵扣营收，两个指标什么关系呢，数据相同（指标口径一样，名称不一样）。

数据产品上很多指标看名称并不理解指标含义，指标文档维护、线下传播，想确认一个指标的统计逻辑要几经周转。

一、指标管理的痛点问题 1. 同名不同义

指标名称相同，统计口径不一致，缺少命名规范限制。

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。

2. 同义不同名

指标统一逻辑一致，但不同产品命名不一致，不同阶段、或不同业务方/产品经理对指标命名不同，导致在不同数据产品页面，同一指标不同名。

3. 口径不清晰

只是同义词再复述一遍，如活跃用户数：访问用户数。

4. 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. 数据难追溯

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。

7. 数据质量差

指标管理常见的问题综合在一起，往往会导致业务对数据指标的信任度大打折扣，发现数据波动后，第一反应是先和数据部门确认数据是不是有问题，而不是去考虑业务上有何变动。

二、指标管理平台解决方案 1. 指标管理系统设计思路

指标化管理的概念很多年前就存在，各个互联网公司都在建设自己的管理平台，学习了很多关于指标管理系统建设的文章会发现，做的事情大同小异。主要是围绕指标管理的痛点问题，以阿里的OneData理论为方法论依据，相同的事情只要做一遍，剩下的是提供产品化的解决方案，让指标建设、指标复用更加的规范和高效。

主要包括：

1）建立指标生产协同机制，指标的诞生要经过需求申请、审核、数据开发、上线应用流程，收口指标创建过程，避免指标建设的随意性带来的“污染”。

2）制定指标命名、口径说明规范，按照原子指标+业务限定+统计维度的方式，将规则集成到平台内，通过系统规则来把控指标输出。

3）指标字典线上化，解决线下文档（excel）管理指标存在的共享难、更新不及时、权限管控缺失等问题。

4）指标数据逻辑绑定，即除了维护指标的业务元数据外，还要建立指标的技术元数据，指标数据从哪个模型、哪个字段、何种计算逻辑得到。

5）指标输出，指标管理最大的价值还是为数据产品提供数据输出，将Hive层模型同步到MySQL、Greenplumn、Kylin、CK等查询性能更优可以秒级响应的查询引擎，通过接口调用JDBC连接方式直接获取数据。

2. 指标管理平台产品功能

1）指标字典

目标：指标业务元数据、技术元数据信息查询和检索，在线、共享式的指标字典，方便用户快速找到目标指标，确定统计口径，申请权限，直接复用数据，提供一站式指标应用服务。

指标列表：提供所有公开指标列表展示，元数据不设权限，使用时需获得授权，以促进指标共享、减少重复开发。列表展示最关键信息，列表字段默认展示最关键信息，可以设置表格字段，操作列固定。

指标操作：查看和编辑到指标详情页，查看页面是禁用状态。当有指标权限时，可以直接使用，无权限需要申请权限。更多操作包括：删除、监控、血缘查询等功能。

添加指标：指标开发人员直接进入指标编辑页面，其他角色进入指标需求申请弹窗。开发者角色需要填写指标的业务基础信息，并绑定数据源。

指标应用：指标经过分析/产品验证通过后，即可在指标字典列表中查看，用户可申请权限使用。

指标输出到其他数据产品，由系统拼接每个指标和应用方式对应的查询SQL，生成API接口，应用端每次只需要传入指标标识、Where条件（筛选条件）、GroupBY字段（维度），即可获取对应指标和维度的数据。

2）指标需求流程

要想达到指标口径的统一，还需要建立业务、数据产品、数据开发、数据分析、应用开发的协同机制。

所有业务都可以提交指标需求，但需要经过指标审核进行评审审核，确认指标是否已经存在、需求是否明确。评审通过后，由数据开发进行指标配置。

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