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想要业务迅速提升,数据指标体系建设必不可少

时间:2021-09-09来源:亿信华辰浏览数:18

虽然从企业成立第一天就有指标,但是对指标的管理却并不一定体系化、科学化。很简单的道理就是,能否在一个地方看到全部的数据指标?能否有一套管理手段和系统来保证指标之间不要出现重叠、冲突、矛盾?能否快速的了解一个指标的口径和编制者?很遗憾,过去和相当程度上,我们可能只是知道“报表”。在一些管理过程中,我们可能也只是知道一些“查询功能”。我们并不能很快的回答上面的问题。

因此,指标体系的建设就非常必要,某种意义上讲,指标体系的建设对经营管理的数字化是基础性的。
一、背景
指标=数据+业务场景,能够指导业务制定下一步行动方案。

例如:【体重】是一个数据,120KG不代表胖,60KG也不代表瘦,这个数字的或大或小并不能从说明什么问题,因为还有身高的因素。而【体脂率】是一个衡量人体内脂肪含量的多少的指标,对男性而言3-4%左右的体脂是必须脂肪,对女性而言10-12%的脂肪是必须脂肪,低于这个标准就会影响健康。另外,男性体脂高于25%、女性高于35%则属于肥胖,不但难看还会影响健康。因此【体脂率】是一个可以指导人们下一步行动的“指标”,而【体重】只是一个数据。

而当你接触一个指标的时候,如果这个指标本身的口径得不到一个官方规范的解释,那么我们用起来就会很慌。为什么这么说?

首先,不同人对于一个指标口径的理解,会存在偏差的,比如对于“新用户”这个原子指标的定义口径,有的人是理解为当日新注册的用户为新用户,而有些人会理解为当日首次下单的用户为新用户,那么直接导致的结果就是同一个指标,计算出来的结果会天差地别。

对企业运营中,指标混乱的情况可以简单概括为以下几大类:

二、指标体系对现有企业业务提升的意义
指标体系是从不同维度梳理业务,把指标有系统地组织起来。也就是从海量的数据当中提炼出来的信息。海量的数据本身对我们来说没有价值,而将数据经过科学的方法归纳,经过数据分析,得到可解释、可量化、可比较的信息才有价值。

指标体系应用很广,比如用在业务侧、数据产品建设,或者算法体系建设。构建指标体系目的是提高前台业务数据决策能力,目标将包含以下逐层递进的层面:

有数可依:保证口径统一,数据准确,及时。
了解指标意义,能够选择合理的指标衡量业务效果。
业务可从数据中定位关键点,提升数据决策能力。
在各领域不同行业,建立企业的统一指标管理中心,可以解决企业指标口径不一致、指标重复开发、指标管理分散、指标规范混乱等痛点问题。在业务分析上,创建指标体系,需要做到如下几点:

指标选取科学化(指标筛选工具化、模型化)

指标管控精细化(增加数据来源、适用性、应用周期等多个管理维度)

指标范围全面化(在原有报表系统里的结果指标上增加指导业务的过程指标)


三、标杆企业的做法

标杆企业在企业信息体系上都具有战略指导的指标体系、灵活和反应快速的信息系统支撑及深入市场和客户的分析洞察能力。


四、指标数据定义框架
指标数据定义框架规范了指标数据分类和指标数据标准属性。

指标数据分类分为基础指标和复合指标。基础指标来源于库表、查询SQL。复合指标是基于基础指标的各种运算。

指标数据标准属性可以设置指标数据标准的业务属性、技术属性和管理属性,将其作为基础属性,其他可根据实际情况进行梳理的属性作为扩展属性。

一款好的指标管理工具,可帮助企业建设指标体系,疏通指标数据,落地指标管理,发挥指标最大价值,也可方便地对数据指标进行测试、衡量和跟踪,以可视化的方式进行探索发现,从而快速、准确和明智的做出决策,推动企业业务发展。
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