面对大量指标、模型，如何在研发度量中兼顾易用性？

在数据度量体系的建设进程里，完成数据治理、获取基础数据后，不少企业容易陷入一个误区：盲目大量计算指标，满心期待能从堆积如山的指标和复杂模型中挖掘出有价值的洞察。就拿我们自身产品早期的经历来说，团队花费大量时间和精力计算各类指标，生成形形色色的图表。咨询师们每天忙于向客户阐释这些指标和图表，详细解读图表所反映的问题。从单一的数据分析流程来看，这并没有错，解读数据本就是释放数据价值的常规操作。但从整个度量体系建设的宏观视角审视，这一过程极易出现本末倒置的情况，前期过于关注指标和图表，却忽略了数据度量的根本目的。

相较于上述做法，业界经过多年实践验证，更推崇 GQM（目标 - 问题 - 指标）方法。它的核心在于转换思路，从目标开启数据度量之旅。以一家电商企业为例，其目标设定为提升用户复购率。首先，企业内部需达成一致，明确这个目标的重要性和具体方向。接着，围绕目标进行拆解，思考需要解答哪些问题才能实现目标。比如，要了解用户的购买周期是怎样的，不同年龄段用户的复购情况如何，以及用户对不同品类产品的复购偏好等。针对这些问题，设计相应的指标，像平均购买周期、各年龄段用户复购率、不同品类产品复购率等。通过这样的流程，当计算得出指标后，便能精准回答预先设定的问题，进而助力企业达成提升用户复购率的目标，形成一个完整且高效的闭环，确保数据度量始终朝着正确方向推进。

GQM 方法论起源于美国，凭借其科学严谨性和卓越成效，被誉为 “研发效能度量的事实标准”。若想深入了解 GQM，推荐阅读我们的博客《GQM 从入门到精通》（https://meri.co/gqm），这是目前国内对 GQM 方法最为全面且深入的中文资料，还融入了我们结合国内实际情况和用户理解习惯所做的优化与调整。

解决了指标计算的方向问题后，指标定义细节的统一也不容忽视。建立 “研发指标中台” 是目前的最佳实践。各业务团队以指标中台为依托，结合自身业务中涉及的对象、维度、周期等特定需求，生成专属的指标视图。比如，销售团队依据销售周期、不同区域市场等维度，从指标中台获取基础指标，生成销售业绩分析视图；产品研发团队按照产品迭代周期、不同功能模块等维度，构建产品研发进度指标视图。

如此一来，既避免了各团队重复建设指标体系，杜绝了资源浪费，又防止了因指标定义差异导致的数据不一致问题。同时，业务团队无需耗费精力去了解底层数据处理和指标计算的复杂过程，大大减轻了工作负担，提升了工作效率。

不过，任何规范化举措在推行过程中都会遭遇挑战，建立研发指标中台也不例外，组织问题尤为突出。这就要求组织领导者深刻认识到数据治理工作的复杂性和重要性，制定科学合理的协调机制，整合各方资源，推动研发指标中台的顺利建设与高效运行。

本文整理自《研发效能100问》，原作者：思码逸创始人兼 CEO 任晶磊