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数据指标体系
1.确定目标
这是第一个应该问自己的问题。花大力气做数据分析，最终为了什么呢?如果这都没想清楚，那数据体系肯定无从下手。
是想提高用户活跃度、增加用户、增加销量，还是别的什么目标?这么一想，好像我都想要。都想要没有问题，但是会让工作的边界无限蔓延，导致事情无法推进。所以，应该从最关心的那个目标/KPI入手。
那么，什么问题才是我们最需要关心的目标呢?
对于不同领域、不同阶段的公司和不同角色的用户而言，这个问题的答案都不一样：对于很多公司老板来说，利润就是他们最关心的目标;对于非售卖产品/服务的公司或政府而言，也许客户满意度是最关心的目标;对于交易平台类公司或早期电商公司而言，利润不是重点，交易量是最关心的目标。
最关心的目标搞定了，下面是不是可以解决都想要的问题了呢?并不是这样。大数据带来的最大一个误区就是数据量和字段数越多越好。但是，在真正解决具体业务问题时，我们一定是从大数据的全集中切出相关的一个子集来使用的。
对于单人而言，无论是老板还是执行层，同时关注的目标/KPI都不宜过多。同时看几十个KPI，想象一下也知道会很晕，且耗费时间。但是，对企业而言确实有很多KPI都是非常重要的。这该怎么办?可以分解到多人，即不同角色一起协作，每个角色关注自己的目标，所有角色合在一起是公司所有目标/KPI的全集。
假设老板最关注的目标是利润，利润=收入-成本，可以将这个目标分解为由销售总监来关注收入，运营总监来关注成本。当然，并不是说老板不能看收入，而是把常规性的关注目标锁定在一个可行的范围之内。
2.分解指标
目标确定了，下一步是分解出相关的指标。
针对目标，需要哪些指标来监控或分析能达成目标呢?比如利润，相关指标就是收入和成本，当然这太粗了，收入有哪几类，成本有哪几类，都应该考虑进去。比如对于零售行业的销售额，可以分解为客流量、进店率、购买率、客单价和复购率等。
所以，分解的方式有很多种，需要遵循MECE原则(完全穷举，相互独立)。
3.细化字段
针对指标的计算公式，涉及到哪些字段，分别在哪些库的哪些表里，是否需要数据清洗，清洗规则是什么等。
比如购买率，是通过公式“购买人数/进店人数”算出来的，购买人数又是对“客户ID”进行计数计算得出来的，这些指标涉及到的字段对应到数据库里哪张表的哪个字段，需要梳理清楚，这部分就需要IT人员或数据库管理员的介入和配合了。
4.非功能需求
上述第3步完成之后，我们其实已经算是梳理完了指标体系，可以落地了，但为了让最终形成的数据系统更加完备、友好、可用，还需要一些非功能需求的梳理。
UI：偏好什么样的展示风格，这点看着无关紧要，但实际上用户每天都会与数据系统打交道，美观、体验好的系统UI会让用户更加喜欢。
页面流：哪些相关指标摆放到同一个报告页面上，页面之间的层次关系如何，用户可以在页面之间如何跳转。
权限：谁能看哪些数据范围，谁能看哪些字段和指标，需要有统一的权限控制，避免出现数据安全问题。
ETL：数据从数据源同步到分析系统的频率如何，规则如何。
集成：是否需要在界面、预警消息等层面与其它系统进行集成。
性能：看不见摸不着，但是直接决定系统可用性。如果数据量大时需要几分钟甚至几十分钟才能看到结果，相信这个系统就不会有人愿意用了。
5.系统实施
上述4项完成之后，我们就形成了《数据运营系统需求文档/实施方案》，即可落地到数据运营系统里，然后，再根据报告页面数量、数据准备复杂度等确定工作量和时间计划。
二.由下至上地实施落地到BI系统
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自上而下BI系统
1.连接数据
根据需求文档/实施方案，一步步进行系统搭建工作。这个系统有的企业称之为大数据平台，有的企业称之为BI系统。大数据平台的范畴会更广一些，但对企业数据化运营而言，BI一定是核心构成。
那么，无论是开发还是基于像永洪科技一样的第三方工具快速实施，系统搭建的第一步都是连接各个数据源，打通和各个数据源之间的通路。
在企业里，数据环境往往是异构的，数据源可能包括数据库、Hadoop系列平台、Excel文件、日志文件、NoSQL数据库、第三方接口等，需要对每种数据源都有快速友好的对接方式。
最终，我们在系统里能看到所需要的各个数据源中所有的表格和字段。
2.数据处理
数据源里的数据往往是有或多或少的不规范性存在的，比如有重复记录，比如有遗漏的空值，比如有明显不合理的异常值(比如有2020年的成交订单)，还可能有同一个事物在系统中存在多个名称的情况。
这些数据如果不做一些处理或称之为清洗的工作，是会对分析的准确性产生很大影响的，所以需要做些预处理。这个过程往往是最耗时、最枯燥的，但也是十分重要的。
作者提醒：这个环节的问题将在下一篇《大道至简的数据治理方法论》文章中再深入探讨。
3.数据建模
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数据建模数据处理好了，下一步就该做数据建模了。
一提到建模，非技术背景的用户就生畏，觉得高深不可理解。其实建出的模是个什么东西呢?简单来讲，把多张表关联到一起，就是一个数据模型。
比如，公司要做绩效分析，需要员工的工龄、学历、项目数、项目金额、项目利润率等指标，其中工龄、学历在个人信息表里，项目数、项目金额在项目表里，项目利润率在财务表里，这三张表有个共同字段“员工编号”，通过这个字段把这三张表关联起来，这就是一个数据模型，一个绩效分析主题的数据模型。
4.制作数据报告
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基于建好的数据模型，我们就可以开始制作数据报告了。
数据模型提供了基础数据和字段，按照需求将它们以公式进行组合，用合适的图表类型进行展示，将相关指标摆放到同一个报告页面上，配置好页面之间的层次关系和跳转关系。以下是基于永洪科技一站式大数据分析平台制作的Demo。数据报告
5.非功能需求实现
经过第4步之后，我们的数据系统已基本成型，剩下的就是实现上述的各个非功能需求了。这样，一个完备、友好、可用的数据运营系统就上线了。
上线并不是工作的终点，业务需求时刻都会变化或新增，需要能够快速迭代调整，数据处理、建模、制作数据报告等操作需要高度工具化，以保证灵活可配置。第三方工具对比自开发的优势也在这点上体现尤为明显。
归根结底，做数据的目的要么是为了提升管理(节流)，要么是业务创新(开源)。一个系统化的数据体系将是数据化运营的核心支柱。
编者按：由于时间关系和水平有限，文中或有不妥之处还请读者多多谅解。欢迎读者通过tylerwang@yonghongtech.com或微信号tyler_wangtong与作者取得联络，一起探讨数据分析方法论和数据体系构建方法论等相关话题。(转载文章请务必注明出处并附带这段作者信息)
End.
作者: 火将军 时间: 2024-2-12 09:19
作者: 火将军 时间: 2024-2-19 14:28
作者: 不想想名字 时间: 2024-3-8 10:43
永洪科技高级副总裁王桐说，一个系统化的数据体系将是数据化运营的核心支柱。对此，用简朴的语言告诉企业，该如何清晰地打造自己的数据体系，让我们一起看看
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