在当今数字化时代,数据已成为企业决策的重要依据。然而,海量数据中如何筛选出关键指标,并对其进行有效管理,成为了众多企业面临的难题。为此,指标管理系统应运而生,它旨在帮助企业规范化定义、统一管理和高效利用指标,为企业的数据化决策提供有力支持。本文将深入探讨指标管理系统的定义、必要性、搭建方法以及其在企业中的应用价值。
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一、什么是指标管理系统?
指标管理系统是一个集指标定义、存储、查询、分析于一体的综合性平台。它通过对企业各项指标的统一管理和规范化处理,确保数据的准确性和一致性,为企业的决策提供可靠的数据支持。该系统通常由指标库、数据仓库、查询分析模块等多个部分组成,能够实现对指标的全面监控和动态调整。
二、企业为什么需要指标管理系统?
在数字化转型的浪潮中,企业面临着前所未有的数据挑战。一方面,数据量呈爆炸式增长,如何从中筛选出有价值的信息成为一大难题;另一方面,各部门间数据孤岛现象严重,数据共享和协同难度大。指标管理系统的出现,正是为了解决这些问题。它能够帮助企业:
1、统一指标定义,避免同名不同径、同径不同名等混乱现象,提高数据质量;
2、实现数据共享和协同,打破部门壁垒,促进跨部门合作;
3、提高决策效率,通过快速查询和分析指标,为管理层提供及时、准确的数据支持
三、企业如何搭建指标管理系统?
1、规范化定义指标
要搭建指标管理系统,企业首先需要规范化定义指标。这包括明确指标的命名规则、计算口径、业务主题和量化词等要素。通过制定统一的指标命名公式,可以确保指标的准确性和可理解性。同时,还需要对指标的计算逻辑进行详细说明和留存,以便后续的数据处理和查询。
(1)指标命名公式
企业应采用明确的命名公式来定义指标,确保指标的命名具有规范性和一致性。这有助于消除同名不同径、同径不同名等问题,提高指标的可读性和可理解性。
指标命名公式 = 限定词 + 业务主题 + 指标名称 + 量化词
- 限定词:用来对指标进行限定约束。比如:当天、本周、当月、平均、累计。
- 业务主题:用来描述业务在哪个过程阶段。比如:打开页面、下单、点击支付、支付成功、支付失败。
- 指标名称:是指标要统计的对象实体名称。比如:统计订单还是用户。
- 量化词:是对一物理量的测定,通常以数字单位来表示。比如:金额、份额、次数、率。
举个例子:当天(限定词)首次下单并完成支付(业务主题)新用户的销售额(指标名称)次数(量化词)。
(2)计算口径:对于每个指标,企业应明确其计算口径和计算方法,确保数据的准确性和一致性。同时,还需要对计算过程中的关键参数进行详细说明,以便后续的数据处理和查询。
2、建立企业指标字典
在规范化定义指标的基础上,企业需要建立企业指标字典。指标字典是搭建数据平台的基础,它通过将企业常用的指标进行有组织、有秩序地整理,明确指标的口径、维度、取数逻辑等信息,形成公司内各个业务部门均统一认同的标准化数据体系。
那么指标字典如何建立呢?
指标字典由指标构成,指标由维度、汇总方式、量度三要素构成。比如“订单总金额”,“订单”表明维度的限定,“总”表明汇总方式是求和,“金额”可以表明度量单位是货币单位。
- 指标归类:企业应将指标按照业务方向进行分类,以便快速查找和定位所需指标;
- 指标名称和定义:指标的名称应简洁明了,定义应准确清晰,可参考指标命名四要素进行命名和定义;
- 计算方法:指标如何计算的,其汇总方式和度量;
- 可用维度:使用该指标时可以用的维度,例如时间、年龄、性别等。维度单独列出来是因为有时候汇总方式和度量是确定的,但维度可以根据使用者的需求来定,所以可以将其拆分开;
- 指标映射:企业应明确指标与业务场景的对应关系,以便更好地应用指标进行业务分析和决策。
例如「iPhone 近 30 天订单数」指标,将其归到指标字典:
另外,企业建立指标字典时,有以下几点需要注意:
1)规范维度和量度命名,命名规则要尽量做到明确、通用、易懂;
2)对确认维度或量度,统一计算口径,避免歧义;
3)涵盖尽可能多的关注的核心维度和量度,以此为基础推动数据建设,确保指标字典里覆盖的维度都可区分,指标都可统计;
4)基于指标字典,将核心维度和量度注入元数据中心,接入指标提取工具,后续实现不需要写 sql 即可完成自助查询及分析需求。
接下来,指标字典如何落地呢?为了确保指标字典的有效应用,企业需要做好以下几点:
- 贴合业务场景:符合业务应用才是最根本的出发点。比如公司业务都是围绕成交来的,那指标字典的重点也应该是交易相关,业务关心的是服务体验,那指标字典的重点就是服务体验。
- 充分沟通达成共识:很多时候,难以推进统一指标字典的原因,在于不同业务都想用对自己有利的计算指标,这就需要平衡和一些自上而下的推动。各个业务部门进行充分沟通,才能争取达成公司内共识。
- 持续维护和更新:指标字典上线后,要做好培训,让公司整体都用一套标准,有反馈问题及时订正优化。同时,因为不断有新的指标、新的需求产生,所以要在原有的基础上做好更新维护
四、总结
指标管理系统作为数据化决策的重要工具,对于提升企业决策效率、降低沟通成本、打破信息隔阂等方面具有重要意义。然而,指标管理系统的建设并非一蹴而就,需要企业持续投入和不断优化。在未来的发展中,企业应继续加强数据治理和数据文化建设,推动指标管理系统的深入应用。
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