① 如何理解數據分析中經常提到的維度和指標
在業務規模日益擴大，"數據驅動業務"需求日益迫切的背景下，缺少系統化的指標監控體系的問題日益凸顯。主要問題包括難以快速定位解決問題、數據沒有及時採集導致分析擱置、業務口徑在各階層人員之間不統一等。這種情況下，數據在經營分析匯報會上可能呈現不一致的用戶活躍度指標，甚至在數據可視化平台上，經營頁面與營銷頁面對同一指標的定義和計算方式存在差異。同時，指標文檔的維護和傳播使得確認指標統計邏輯變得復雜且耗時。因此，通過數據對業務進行描述統計，構建指標體系，能夠有效避免上述問題，提高決策效率。
為了實現「數據驅動業務」的目標，需要解決指標體系中存在的一系列問題，包括指標多、指標亂、指標不清晰、指標不實用等，以提高業務團隊的效率。為此，企業需針對不同業務環節，採用系統化指標生產和管理方法論，規范指標的生產和管理流程，消除不同使用者之間的個人風格差異，以助於數據產品經理或數據分析師更有效地構建指標體系，並提供理論指導。合理調配公司資源，明確工作重點，建立指標體系的樹形結構，能夠幫助每個團隊成員明確自己的工作重心。同時，通過分析指標在父指標中的佔比以及與父指標的相關性，可以評估指標的影響范圍和程度；通過子指標的分析，可以追蹤指標的異動原因。
搭建指標體系是一個復雜但關鍵的過程，它能夠打通信息壁壘，加大信息共享力度，對企業實現「數據驅動業務」至關重要。一個全局、科學的指標體系框架至關重要，它需要明確業務環節的起點與終點，並覆蓋所有涉及的環節。指標體系的構建需要從多個角度出發，包括業務、用戶和產品角度，以確保指標體系的全面性和針對性。通過業務角度的OSM模型，我們可以明確業務目標、策略和評估指標，從而為銷售額目標的實現提供清晰的方向。同時，從用戶和產品角度出發，關注用戶滿意度、體驗感、接受度和留存率，以及產品差異化優勢、性能提升和模板新增，這些指標的設定有助於提升用戶體驗和產品競爭力。
在指標體系的構建過程中，引入主題場景化的標准，有助於快速准確地落地使用。通過梳理業務流程和主題場景，我們可以為指標體系提供清晰的切入點。按照「業務流程化+主題場景化」的思路，指標體系的構建將更加高效且具有針對性。在指標體系構建完成後，需要對指標進行層級劃分，從全局視角出發，自上而下地對指標進行深入剖析。指標的評價、生命周期管理、指標字典的構建、指標生產流程、指標類型的確認、統計口徑的明確、指標規范定義、編碼規范等環節都是構建指標體系的關鍵步驟。確保指標命名通俗易懂、規范一致，遵循行業標准，同時在組織內部保持統一性，有助於提高指標的可理解和可應用性。
在指標的生產、使用和管理過程中，需關注指標的生命周期，包括定義、生產、消費、下線等階段。為了更好地進行指標管理，需要記錄指標的創建與消費記錄、權責管理等信息。指標字典的構建應包括業務屬性、技術屬性和管理屬性三大類，以支持指標的清晰分類和應用。在指標名稱規范、編碼規范、目錄名稱和編碼規范、維度名稱和編碼規范、度量編碼規范等方面制定標准，有助於提高指標的可讀性和可操作性。在模型設計中，採用維度建模理論，構建明細寬表、業務主體表、分析主題表及最終的應用表，確保數據邏輯結構和物理模型的一致性和可操作性。
在數倉開發過程中，數據開發工程師需遵循開發規范，基於物理模型進行開發，確保數據安全和質量。對指標數據進行核對，確保指標的准確性。在指標修改過程中，需遵循明確的流程以避免指標口徑混淆，確保指標的持續優化。指標上線後，可進行報表製作、自助分析、自助取數等使用場景，提高數據的使用效率。當產品或業務發生改變，可能導致指標無效時，需對指標進行下線操作，以避免數據錯誤。通過這些步驟，企業能夠構建一個高效、准確且易於管理的指標體系，以支持業務決策和優化。