怎么对数据指标管理

优秀的数据指标管理，不仅能让你快速解决数据需求，洞察出可能会被忽略的价值数据，还能反映出你目前最需解决的业务问题。该如何对数据指标进行管理？我提供给你一些经验，希望你能从中学习到如何高效、规范化的管理指标。

指标体系框架

指标可解答业务问题，并评价业务提升机会及相关的业务单元和利益相关者的绩效，在业务上具有重要性；业务需求都可以表述为“针对具体的业务问题，可从哪些维度对哪些指标做哪些分析”。因此指标体系框架由维度、指标集合、分析方式三部分组成。

• 维度：维度通常分三类，时间和区域是通用的维度，产品和会员是行业共有的维度，市场是企业特有的维度。

• 指标集合：指标集合也分三层，原子指标由业务的过程以及该过程产生的度量组成，派生指标是引入业务规则对原子指标进行修饰限定而派生出来的，复合指标是引入计算规则对原子指标和派生指标进行复合运算而来的。

• 分析方式：分析方式有多种，常规分析有趋势分析、结构分析、比较分析，高等分析有转化分析、关联分析等。

面向主题域管理

主题（Subject）是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。而主题域是对某个主题进行分析后确定的主题的边界。分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题是信息打包技术的第一步。而在进行数据仓库设计时，一般是一次先建立一个主题或企业全部主题中的一部分，因此在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的选择过程。主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成。通过对业务过程及其参与的主体信息进行梳理识别，可划分出相应的业务主题域，从而可基于主题域对业务数据进行清晰有效的组织管理。为了提高指标管理的效率，你需要按照业务线、主题域和业务过程三级目录方式管理指标（业务线是顶级目录）。

构建全局的指标字典

指标治理的最终结果，就是要形成一个全局业务口径一致的指标字典。让使用指标的人，可以通过指标字典，快速了解指标的业务含义和计算过程，不会对指标口径产生歧义。

构建全局的指标字典分为两个场景：

• 一 个是面对一个新的指标需求，如何基于指标系统完成指标开发流程；

• 另外一个是面对已经存在的，混乱的指标现状，如何进行全局梳理。