① 如何理解数据分析中经常提到的维度和指标
在业务规模日益扩大，"数据驱动业务"需求日益迫切的背景下，缺少系统化的指标监控体系的问题日益凸显。主要问题包括难以快速定位解决问题、数据没有及时采集导致分析搁置、业务口径在各阶层人员之间不统一等。这种情况下，数据在经营分析汇报会上可能呈现不一致的用户活跃度指标，甚至在数据可视化平台上，经营页面与营销页面对同一指标的定义和计算方式存在差异。同时，指标文档的维护和传播使得确认指标统计逻辑变得复杂且耗时。因此，通过数据对业务进行描述统计，构建指标体系，能够有效避免上述问题，提高决策效率。
为了实现“数据驱动业务”的目标，需要解决指标体系中存在的一系列问题，包括指标多、指标乱、指标不清晰、指标不实用等，以提高业务团队的效率。为此，企业需针对不同业务环节，采用系统化指标生产和管理方法论，规范指标的生产和管理流程，消除不同使用者之间的个人风格差异，以助于数据产品经理或数据分析师更有效地构建指标体系，并提供理论指导。合理调配公司资源，明确工作重点，建立指标体系的树形结构，能够帮助每个团队成员明确自己的工作重心。同时，通过分析指标在父指标中的占比以及与父指标的相关性，可以评估指标的影响范围和程度；通过子指标的分析，可以追踪指标的异动原因。
搭建指标体系是一个复杂但关键的过程，它能够打通信息壁垒，加大信息共享力度，对企业实现“数据驱动业务”至关重要。一个全局、科学的指标体系框架至关重要，它需要明确业务环节的起点与终点，并覆盖所有涉及的环节。指标体系的构建需要从多个角度出发，包括业务、用户和产品角度，以确保指标体系的全面性和针对性。通过业务角度的OSM模型，我们可以明确业务目标、策略和评估指标，从而为销售额目标的实现提供清晰的方向。同时，从用户和产品角度出发，关注用户满意度、体验感、接受度和留存率，以及产品差异化优势、性能提升和模板新增，这些指标的设定有助于提升用户体验和产品竞争力。
在指标体系的构建过程中，引入主题场景化的标准，有助于快速准确地落地使用。通过梳理业务流程和主题场景，我们可以为指标体系提供清晰的切入点。按照“业务流程化+主题场景化”的思路，指标体系的构建将更加高效且具有针对性。在指标体系构建完成后，需要对指标进行层级划分，从全局视角出发，自上而下地对指标进行深入剖析。指标的评价、生命周期管理、指标字典的构建、指标生产流程、指标类型的确认、统计口径的明确、指标规范定义、编码规范等环节都是构建指标体系的关键步骤。确保指标命名通俗易懂、规范一致，遵循行业标准，同时在组织内部保持统一性，有助于提高指标的可理解和可应用性。
在指标的生产、使用和管理过程中，需关注指标的生命周期，包括定义、生产、消费、下线等阶段。为了更好地进行指标管理，需要记录指标的创建与消费记录、权责管理等信息。指标字典的构建应包括业务属性、技术属性和管理属性三大类，以支持指标的清晰分类和应用。在指标名称规范、编码规范、目录名称和编码规范、维度名称和编码规范、度量编码规范等方面制定标准，有助于提高指标的可读性和可操作性。在模型设计中，采用维度建模理论，构建明细宽表、业务主体表、分析主题表及最终的应用表，确保数据逻辑结构和物理模型的一致性和可操作性。
在数仓开发过程中，数据开发工程师需遵循开发规范，基于物理模型进行开发，确保数据安全和质量。对指标数据进行核对，确保指标的准确性。在指标修改过程中，需遵循明确的流程以避免指标口径混淆，确保指标的持续优化。指标上线后，可进行报表制作、自助分析、自助取数等使用场景，提高数据的使用效率。当产品或业务发生改变，可能导致指标无效时，需对指标进行下线操作，以避免数据错误。通过这些步骤，企业能够构建一个高效、准确且易于管理的指标体系，以支持业务决策和优化。