聊聊数据指标体系搭建流程

       此篇文章阅读适用人群为还未经历从0-1搭建过指标体系的数据分析师/数据产品，要开始搭建指标体系但是缺乏思路，或者想转行、对数据有浓烈兴趣的伙伴。

       数据指标体系是一切分析的基础，有了一个好的指标体系，效率会成倍提高。故在此较详细的介绍一下指标体系的搭建流程，希望给大家提供一些思路。

一、指标体系是什么，有什么用

       指标体系就是将各类数据指标系统性的关联起来，按照具体的产品类型，将指标按照其不同的属性及维度进行分类分层。

       数据指标常用于评价产品业务的好坏，通过对数据指标的拆解能够得出产品、策略、运营等各方面目前存在的问题，从而得出优化方向。非体系化的指标通常是单点分析，无法串联更多关联指标进行全局的分析评估，而体系化的指标则可以综合不同的指标不同的维度串联起来进行全面的分析，会更快的发现目前产品和业务流程存在的问题。一套好的指标体系，然后再加以数据产品化，可以覆盖我们日常工作中80%以上的数据需求。

二、指标体系搭建流程

1、思考产品类型，梳理业务流程

搭建指标体系的第一步，应该先明确产品的类型，明确业务究竟是什么，目标是什么。梳理出业务流程，形成一个指标体系框架。不同业务类型的产品会有不同的指标体系框架。

例如电商类产品，指标框架可能涵盖：

而o2o类产品，它的框架可能涵盖：(以下指标均可根据o2o业务类型，拆分买/卖家、司机/乘客 等多端)

2、根据指标框架进行指标体系拆分，并与各部门沟通指标其合理性，确定统计维度及粒度

       搭建完体系框架后，将指标按照流程的阶段及其属性进行指标分类，尽可能全面找出每种类型应该关注的相应指标有哪些，有哪些指标可以反应流程节点的问题。由于数据分析师/数据产品距离业务较远，以及数据指标最直接的需求者是业务部门，故还应该与其他各个部门沟通。去收集相应的业务指标需求，共同沟通每个指标的合理性，能否反应业务实际的问题，确定每个指标的具体含义，完善指标体系框架，确定统计的维度和粒度。最终敲定一版双方均认可的指标体系方案。这里需要注意一些细节：

       一是我们可以把指标按重要程度及分类，将其分为一级、二级、三级指标，将我们搭建指标体系的过程进行分段拆解，确保搭建指标的条理性，保证每个阶段都有相应的产出。

       二是注意数据的产出时效，明确每个指标是实时数据/小时级数据/次日数据，在可行的情况下满足业务需求。

       三是尽量确保各指标应该和直接相关部门的考核挂钩。

3、整理底层数据存储逻辑，验证指标可行性输出，准确性校验，整理问题给出解决方案

       指标体系方案敲定后，就可开始着手整理底层数据的存储逻辑，明确每个字段要从哪里获取，每张表应该涵盖哪些指标哪些字段维度。这个过程可能会出现很多问题，例如1、想做的的指标没有埋点所以无法获取，2、有埋点但是数据未传 3、数据缺失、错误严重。我们需要整理出这些存在的问题并将问题归类，找到相应数据仓库、埋点研发负责的部门寻求配合，沟通存在的问题并商定问题的解决方案，明确协作的过程及责任划分，确认排期。这个过程中，建议每周将指标体系搭建项目做一次进度汇报，让相关部门及上级了解目前具体的项目进展，促进部门之间的配合，有利于项目正常进行。

       当底层数据ready后，就可以按照整理的逻辑，指标计算方式，正常进行指标计算，报表开发了。过程中切记数据准确性的校验，确保所有自己出口的数据都是相对准确的，标明数据口径，如有数据不完备的情况需标明原因及后续预计解决计划。

4、指标数据可视化展示，便于业务概览及异常数据监控，分析报告输出

       数据指标底层报表建好后，只是一些数值而已。让这些数据真正的被人用起来，才能发挥它的价值。这时候可以用公司的数据产品或者第三方数据产品来将这些指标进行数据可视化展示，以便于业务概览及异常数据监控，还可以根据一些业务实际问题，进行一些分析报告的产出。其实很多数据分析师的痛点在于没数据，数据不全，解决指标体系搭建问题后，相信大家都如鱼得水，可以开始做自己擅长的分析了!

5、根据业务调整，指标体系持续更新优化

       随着业务的发展，不同时期产品的衡量指标会变化，我们关注的重点指标可能改变，会有一些新指标的增加及旧指标的淘汰，我们需要将指标体系持续的更新优化以满足业务的需要。

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