如何打造高效、安全、协同的指标管理体系？袋鼠云是这样做的

指标管理体系是一个结构化、系统化的方法论，旨在通过一系列精心设计的指标来衡量和指导组织的运营、决策和战略实施过程。包括战略对齐与目标设定、指标体系设计、管理流程标准化与自动化、监控与评估等多个核心环节。

本文聚焦于指标管理流程的标准化与自动化实践，借助袋鼠云提供的专业指标管理平台，将指标管理流程精炼为四大核心内容，包括明确的指标定义、规范的指标生命周期管理流程、持续的指标监管以及指标共享。

「袋鼠云指标管理平台」致力于通过这些步骤的自动化执行，大幅度削减人为误差，加速流程周转，整体提升企业管理效率与精度。

指标定义

指标定义是衡量业务或技术性能的关键参数，它全面涵盖了评估标准的核心要素。袋鼠云提供的指标定义主要包括基本信息定义、技术信息定义、指标分类定义三类内容。通过这些必要要素的整合，指标管理平台构建了一个从理论到实践，横跨业务和技术领域的综合性指标定义与评估框架。

● 基本信息定义

基本信息定义主要包括如下内容：

· 明确的指标名称和唯一标识：用以对指标做区分和追踪查询

· 指定业务负责人：确保指标在业务场景中的有效性和实用性得到保障

· 确立技术负责人：负责监督技术实施过程，保证指标计算的精确度及数据获取的时效性

· 清晰的业务口径描述：为指标提供了统一的业务背景解释，确保相关方对指标有统一的业务理解

此外，基于各企业管理规范性的差异细节，也需要指标安全等级、阈值定义、数据质量要求等其他元数据信息。

基本信息定义可通过指标元数据功能做统一管理，该功能提供两类指标属性：通用属性和自定义属性。

通用属性为系统内置属性，包括如下内容：

自定义属性为企业根据自身特殊需要对指标属性做的额外定义，可基于如下内容生成属性：

● 技术信息定义

技术信息定义主要依赖平台的「维度-模型-原子指标-派生指标-复合指标」的指标生成规范建立。通过平台的规范性定义与数据落地管理，企业可有效查询指标血缘、管理指标版本。

● 指标分类定义

指标分类定义旨在对指标建立业务域、主题域等方面的分类区分，用户可以快速定位所需指标，从而提高数据分析的效率和质量。同时，指标的分类管理也为指标的全面性和针对性建设提供思路。对于企业经营管理而言，良好的指标分类为管理层和决策者提供了全面、系统的视角，帮助他们快速识别关键绩效指标，基于数据做出更加明智的决策。

「袋鼠云指标管理平台」通过指标目录对指标做分类定义。在指标市场进行指标检索时，能够迅速定位到指定目录下的指标范围，进而展开进一步的指标筛查。

指标生命周期管理流程规范

「袋鼠云指标管理平台」通过指标状态区分指标的可用性及其任务运行状态。指标的生命周期通过「创建-发布提交-发布审批-使用-下线提交-下线审批」流程建设进行管理。

指标进行创建或编辑后，会进入审批状态，此时新的指标口径还不能正式被使用，用户可在指标列表中查看指标发布进展。

在此基础上，可前往审批中心查看审批详情。

发布成功的指标可在指标市场进行检索与数据查询，也可被业务方用于后续的灵活取数与分析工作。指标发布后，可继续编辑指标做口径变更，但需要审批通过后才可成功更新业务及技术口径。指标使用方可在指标详情中查看指标版本信息，并对版本间的差异性做对比，以便及时洞察数据变化的原因。

指标数据管控

指标数据管控涵盖了从指标数据生成到指标数据应用的全流程管控，下面重点基于数据安全和数据预警进行管控的相关内容介绍。

● 指标数据安全管控

「袋鼠云指标管理平台」基于指标数据安全需要提供两种类型的管控内容：指标目录级别权限管控、指标数据行级权限管控。

1）指标目录级别权限管控

在指标建设过程中，企业会将指标按照主题域、业务域等类型予以划分，这些精细化管理方式将生成一套结构清晰的指标目录体系。当面向指标应用分析的场景时，业务方需要对相关指标展开全面、完整的分析与洞察，方能保证业务决策的合理性。

基于此，「袋鼠云指标管理平台」提供目录级别的查询、操作权限管控，在保证数据的安全性、合规性的同时，也为业务团队的分析成效与决策制定赋予了更强大的数据支撑力量。

2）指标数据行级权限管控

随着企业规模的不断扩大以及业务的日益多元化，仅仅做到指标权限管控，已经无法为数据安全提供强有力的保障。企业管理者需要对指标数据进行全面掌控，而一线业务人员更多的是需要查看自身业务范畴内的数据，例如华东区的销售人员只需查看华东区的相关数据就行。

「袋鼠云指标管理平台」基于这种业务场景，提供了指标数据行级权限管控的功能，企业能够设定静态或者动态的规则，并将权限规则赋予特定的用户或者用户群体来进行行级权限的设置。被控制权限的用户后续在进行指标数据查询时，就只能看到自己权限范围内的数据。

● 指标数据预警管控

指标数据异常监控是数据管理和分析中的关键组成部分，它帮助企业及时发现数据中的不寻常变化，指明业务流程里存在的问题或者机遇。与之相关的监控方法众多，常用的主要是基于阈值的规则设定、基线比较、统计分析、基于 AI 的数据预测等等，下文将对前两类进行介绍。

1）基于阈值的规则设置

业务人员凭借其多年的经验，对于数据的整体走势以及范围能够有着相对精确的把控。基于此，能够将业务方面的知识积累以显性化的方式落实到指标平台中，进行数据阈值监控与告警。一旦数据出现异常波动，便能及时掌控数据的变化，业务人员也能够对数据的波动状况有更紧密的洞察。

2）基线比较

基线比较指的是把当前数据和历史数据进行比较，例如环比（和上一期进行比较）或者同比（与去年同期进行比较）。「袋鼠云指标管理平台」目前支持和上一周期进行比较，针对波动幅度过大的指标，能够向特定业务人员发出告警，以便其进行业务波动的筛查。

「袋鼠云指标管理平台」提供的指标数据分析功能可以基于统计分析、AI 等提供更加全面的数据监控，感兴趣的朋友可以翻阅之前的文章了解详情：《发现数据异常波动怎么办？别慌，指标监控和归因分析来帮你》

指标共享

对于众多大型企业来说，其指标体系的建设往往是以公司或者部门为单位单独构建的，每个公司或部门又以项目为单位独自管理自身的指标体系。然而，在某些考核的场景之中，会有对彼此所生成的指标进行融合的需求，以此增强跨公司或者跨部门的协作能力。

「袋鼠云指标管理平台」通过指标共享的功能，把不同项目创建的维度、模型、指标进行跨项目级别的共享，目标项目能够依据共享的结果继续开展指标的定义与计算。在确保指标按照业务独立的前提下，企业通过指标共享功能，使各业务之间能够产生有效的关联。

《行业指标体系白皮书》：https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szsm

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm

《数栈 V6.0 产品白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm

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