幾乎每一個數據崗的崗位要求都會涉及這樣一句話：「負責建立和優化部門的數據指標體系」。事實上目前大多的數據崗主要工作都是不斷完善與優化數據指標體系，而對「分析」層面的工作是比較少的，即使崗位叫做「數據分析師」。一個優秀的數據指標體系，不僅能讓你快速解決數據需求，洞察出可能會被忽略的價值數據，還能反映出你目前最需解決的業務問題。
建立數據指標體系第一步：
尋找業務的最主要的目的；實際上數據分析的目的就是：藉助數據推動公司業務發展。而針對不同業務，最主要的目的會有所不同。最快速找到最主要的目的方法，與你同事，領導溝通，留意高頻辭彙，在根據自身對業務的理解去總結簡短的一句話即可。我覺得，明確了最主要的目的，才能使自己在做分析的道路上不會走偏，給的建議更加容易落地。以我所在的部門為例，業務的最主要的目的：推動籌建房源儘快上線。
第二步：
用思維導圖畫業務流程；建立數據指標體系，不是盲目的去收集「數據需求」，然後把數據需求的指標都添加上去。而是從業務入手，了解整個業務的流程，考慮每一個流程所需要用的的指標，全面的囊括用戶相關數據，防止遺漏。
以實際工作經驗為例，業務流程是這樣子的（一般以時間順序）：
第三步：
根據業務流程構建數據指標體系；一般把數據指標體系分為以下三大層面：
（一）基礎指標：這是每一個流程里所需要的數據，是一些基礎的維度；推薦用5W2H的方法去建立這一層的指標，基礎指標越多越好；就拿「開發把房源交給區域籌建管理」為例，會考慮：
（1）「這個業務流程做了些什麼？」答：部門拿到房源的第一步，所需的數據是房源編號。
（2）「這個業務流程做的時間是？」答：以拿到房源的時間為準，所需的數據是交房時間。
（3）「這個業務流程有哪些人接觸?」答：所需的數據是開發名稱與籌建管理名稱。
（4）「這個業務流程在哪裡發生」答：所需的數據是房源地址。
就是問這個業務流程的”WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO+HOW+HOW MUCH”。然後考慮裡頭會涉及的數據有哪些，並寫下來。
（二）統計指標：統計指標簡單的說是基礎指標通過計算或條件篩選得出的，這裡就需要去收集各部門，各領導對你們部門的數據需求，與你自身常用的數據需求。這層面指標一般會用在日報、周報、月報上，且BI系統的Dashboard都可能用到。而這層面指標並非越多越好，把常用的列出來就行。這層面指標應該建立「數據比例指標」為主，目的是「解決數據需求與更直觀的觀察數據情況」。
繼續以上述工作為例：開發部門會想知道他們開發人員到底誰比較能幹？那就建立「各地區開發房源佔比」，「各開發房源數」，「同比增長房源數」等數據指標去衡量它。若老闆想知道籌建中哪裡花費最多?那把成本劃分為「設計費」，「採購費」，「裝修費」。然後建立「各地區設計費用、採購費用、裝修費用佔比」，「同比增長設計費、採購費、裝修費金額」等指標去衡量它。（更多指標建立見下表）
（三）應用指標：這層面指標要緊貼「業務最主要的目的」，作用是看到這層面指標就要立刻反映出解決方法，可以說是一個監控指標。
還是以上述實際工作為例：部門的最終目的是「推動籌建房源儘快上線」，這裡已經把這業務流程劃分好了。（第二步所做的事）根據自身對業務的理解，若「沒有按照規定的時間籌建好的主要原因」。肯定是業務流程中的其中一個沒做好，停頓在那了。由於我是以時間順序去建立業務流程的，所以哪個業務流程沒做好，也可以理解為這個業務流程沒按規定的時間做完，逾期了。所以我建立了：「延遲交房時間率」，「設計方案逾期率」，「確認採購預算逾期率」，「裝修逾期率」，「布置房源逾期率」，「攝影師拍照逾期率」等多個逾期指標，看一眼就能知道在籌建哪一塊出了問題，現在最需要解決哪一塊問題。
到這，一個較全面的數據指標體系就建立好了，當然，數據指標體系是一個不斷更新的東西，本文的數據指標體系僅提供一個參考，也在不斷完善數據指標體系的道路上，多看書與技術文，多總結，多實戰才是王道！最後附上數據指標體系思維導圖，與我用FineBI商業智慧工具製作的Dashboard。
與BI系统的Dashboard:
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