如何搭建有效的数据指标体系？

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。因此无论是运营对活动效果的分析，还是高层对商业走势的判断，很多企业都形成了“无数据不决策”的习惯。但在企业实际的业务中，不同部门重点关注的数据也是不一样的，例如运营部门重点关注业务增长数据；市场推广重点关注渠道推广数据；产品部门重点关注功能使用数据、用户画像数据；财务部门重点关注交易数据；技术部门重点关注产品稳定性，性能数据。因此对企业来说，我们更需要系统化的看待数据，而数据看板的核心就是数据指标体系。

一、数据指标的定义

指标就是用数据表示预期中打算达到的指数、规格、标准。数据指标是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。但只有对业务有参考价值的可统计的数据才能叫做指标，因为它反映了用户做了哪些行为，给业务带来了怎样的结果指标。

二、搭建数据指标体系的价值
1、指导业务运营
数据指标体系可以反映业务客观事实，看清业务发展现状，通过指标对业务质量进行衡量，把控业务发展情况，针对发现的业务问题聚焦解决，促进业务有序增长。除此以外，还可以建立业务指标因果关系，主要明确结果型指标和过程型指标关系，通过结果字表回溯过程指标，找到解决问题的核心原因。
2、全面支持决策
数据指标极具参考价值，公司的管理层为了更准确进行战略决策，需要搭建完备的数据指标体系，一个相对全面的数据指标体系，可以让管理者对公司的发展从数据层面有一个比较客观的认知，这样在进行战略决策时，可以保持相对理性。
3、统一统计口径
数据指标体系化可以实现统一的统计口径，实现指标统一管理，避免定义模糊和逻辑混乱，影响数据质量。同时，完备的数据指标体系也可减少重复统计的问题，从而避免日志上报产生的数据冗余和重复分析产生的服务器资源浪费。
4、驱动用户增长
数据指标体系中的用户行为数据，可以让产品及运营人员对用户的行为路径和喜好模式有一个比较深入的理解。剖析用户的行为特征，助力用户价值的提升，让产品及运营更聚焦于产品细节的优化，更好地进行监测，提升用户留存及转化。

三、如何搭建数据指标体系

1、明确工作目标，清晰主指标
这是最重要的第一步，先整明白：我做这一堆指标为的是什么。把主指标树清楚，后边判断标准才知道围绕谁做，子指标才知道对应哪些流程。只要是在企业上班的部门，都有各自KPI，因此主指标是肯定能找到的。
2、清晰判断标准
这一步也非常重要，涉及到这是“一个有用的报表”还是“一堆花花绿绿的数字”。什么算“好”是一个非常关键的问题。既然已经找到了主指标，就得为它建立配套的判断标准。这样才能解读数据含义，才知道怎么看分类维度。
3、了解业务管理方式，找合适的子指标
有了主指标和主指标的判断标准以后，可以进一步梳理子指标。子指标和业务管理方式有直接关系。比如销售金额，既能以分公司为单位进行指标拆解，也能以用户为单位进行。
4、梳理业务流程，设定过程指标
过程指标理论上越多越好，越多过程指标，可以越细的追踪流程，发现问题。但在业务上，不见得每个动作都做了数据采集，因此要结合具体业务流程来，在关键节点加以控制。
5、添加分类维度
有很多维度都能当分类维度，选用哪些，完全看业务上能从什么角度管理问题。把对管理有意义的维度加进来。