为什么加工数据指标

随着 IT 化的逐渐成熟，数字化逐渐提升日程。如今不论是互联网企业还是传统型行业，整体都在往数据方向转型，数据变得越来越重要。企业需要挖掘出企业自身数据资产保持起所在的行业竞争力；同时，产品也需要根据数据分析的结果来迭代升级；运营也需要通过数据情况来评估活动效果等等。总之，随着数据场景的逐渐挖掘，数据价值的体现，之后数据思维、分析能力会逐渐变成横向能力被大家所掌握，人人都会数据分析肯定是未来的趋势。所以我觉得大家在这个窗口期选择数据领域是非常明智的。

数据提供价值，赋能与业务，建立指标体系是第一位的。

数据指标中心是规范化开发指标并对其进行管理维护的系统，将指标的组成部分解耦拆分开来，并在逻辑表中进行规范性的定义，在此基础上，后续可以按照一定规则进行自由拼装，实现自定义指标的功能。

在我们日常的数据工作中，指标的重要性毋庸置疑，指标来源于业务的场景化呈现，业务也通过指标来透视出问题，但也正因为如此重要，使用如此频繁，所以导致指标也出现各种混乱、难用、难找等等问题。所以我们必须有一套合理合规的指标治理方法，并将这套方法转化成工具，通过固定流程去约束原本不可控的行为。接下来我们就看看，指标治理的有那些方法论？以及这些方法是如何设计成系统，也就是我们说的——数据指标中心。