“一个公司数据指标体系的好坏，直接决定了数据应用的好坏！”
请一起思考以下问题:
什么是数据指标？
数据指标的价值是什么？
谁来操作数据指标？
谁在使用数据指标？
好的数据指标有什么特点？
先想想这些问题。
01什么是数据指标？
数据是指企业运营过程中，对记录的历史信息进行加工处理，并转化为数字的过程。根据具体的业务目的:将相关数字按照一定的业务逻辑，运用一定的技术手段进行处理后，成为描述、衡量、分析和预测业务结果的工具。
这个定义是我自己的理解和经验总结。
1。数据指标的核心是为业务服务。比如:让你非常了解公司的经营状况。你可以通过这个月的累计销售指标知道你的业务进度是否达到目标；通过销售份额的数据指标分析，你可以清楚的知道自己和同行相比处于什么水平。
2。数据指标的统计是符合逻辑的。为什么要设计这个指标，衡量什么？通过这个指标的变化，可以反映出业务背后有哪些变化。比如:客单价，衡量用户的购买量；客单价的变化可以反映用户对你购买意向的变化。
3。数据指标需要使用一定的技术手段。其实整个数据索引是作为大数据平台处理数据的指南。我们说ETL的发展，对数据计算能力和存储的要求，都是围绕索引和索引拆分、关联这些维度来决定的。
02数据索引值
数据的价值核心点是:数据指标为业务服务。它是企业通过运用数据指标，分析数据，更清楚地了解自身经营状况，更快更好地做出各种决策的“工具”，从而降低企业的决策风险，更容易把握市场机会，提高经营目标，帮助企业获得竞争优势。
既然是工具，就没有好坏之分。看你能不能用好，看它是否适合你。
03谁来操作数据指标？
一般来说，数据指标由业务团队定义，然后由技术团队/数据团队负责实现。业务数据指标一般基于报表、仪表盘、图表等。
为什么数据指标需要操作？运营是指数据指标的定义并不总是一样的，因为它是为业务服务的，业务必须是不断变化的。大公司会有一套对数据指标进行全生命周期管理的机制，也就是会有一套元数据管理工具。但是对于大部分公司来说，有一个excel，可以清晰的记录下最好的数据指标，可以随时查看，这就很好了。
04谁在使用数据指标？
数据的使用者应该是公司的所有角色。不同的角色关注不同的指标。
05好的数据指标有什么特点？
从我们数据应用的角度来说，数据指标是后续数据报表、数据分析、数据挖掘所用到的最基本的原材料。如果原材料不好，后面的数据分析和数据挖掘再先进的方法也是白搭。
“如果连数据指标都统计不准，以后做什么都没用！”
一个好的数据指标应该满足以下特征:
1。准确性。这是最根本的原则。这种准确性有两层含义。一个是技术实现过程中数据指标准确，代码逻辑和源数据不会有错误。两个统计数据源的源数据是正确的。如果统计数据指标基础数据全错，那就更是666了！公司数据收集和记录的准确性和完整性也必须是一个持续的迭代项目。当然，这属于哪个话题？我们再讨论一下。
2。有效性。数据指标的真实反映应该是能够衡量业务场景的相对业务目标。比如设计一个衡量网站流量质量的指标，用UV来衡量是不对的。用跳出率来衡量，一定程度上是有效的，但还是不够有效；用转化率可能更合适(不同公司追求的商业目标不同，所以设计的数据指标也不一样)，用用户最近预期完成的商业动作数/进来的访客数。[在实际工作中，衡量某个场景数据指标并不一定意味着马上找到最合适的]
3。周期性。数据指标需要定期检查。KPI定义之类的指标，比如销售额可能会根据当前的经营目标不同，计算口径可能会有很大的变化。同时，每个数据指标都要定期审核，是否可以持续测量，数据指标是否有意义。每当KPI指标发生变化，很多指标的口径往往都要改变。这是数据开发最怕的，口径变化再刷历史。
4。可实现性。在实际企业中，由于可能制约数据完整性的因素，很多指标无法计算。比如一个公司的市场份额往往很难统计，因为整个市场份额的数据很难获得。电子商务中每一笔订单的成本也很难计算，比如广告费、仓储、员工工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性方面，往往需要先实现简单的，再根据数据的深入应用和数据团队的强大技术，进一步完善复杂的指标。
总结:每个数据指标的设计都涉及到对业务场景的理解和熟悉的过程。数据分析师或数据产品经理应该思考刚才每个数据指标提到的几个问题。如果只是根据业务需求写一个文档，做统计。那没有任何意义，你只会离生意越来越远。
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