如何進行指標質量治理——指標系統（提質篇）

指標名稱填什麼

作者介紹

@小風

資料中臺產品負責人；

UBDC全域大資料峰會“燈塔人物”；

擅長埋點模型、指標治理，數倉架構等；

“資料人創作者聯盟”成員。

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指標質量治理概述

指標質量治理主要分為兩個部分：提質與增效。

可以簡單從字面進行理解，提質就是提升指標質量，主要是針對指標本身而言，保障指標在應用的過程中不會出現歧義、誤解，並且指導數倉的規範化建設，而增效則是增加指標的效益，主要是針對指標與企業的關係而言，讓指標在企業的業務活動中，能更高效、更準確地反映出企業的內在情況與業務問題，為企業的發展方向提供指導。

本文主要是指標提質為主，指標增效部分擇日再續。

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指標提質的工作主要分為兩個階段

A、面對已存在的、混亂的舊指標現狀，進行全業務的指標梳理與重建；

B、約束新指標需求，規範化指標開發流程。

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指標提質需要達到的目標

A階段：

1、輸出全域性指標字典：用於相關使用人員檢索、查詢、確認；

2、調整指標的呈現：從數倉欄位到報表、資料產品的功能上，對梳理後的指標進行最佳化、重整；

3、指導數倉的重構：重新規劃數倉分層與資料加工流程。

B階段：

1、制定指標需求稽核流程；

2、輸出指標作業手冊，從指標的變更、動議到方案、執行，制定嚴格的流程；

3、研發指標系統，規範化指標開發流程，並最終將指標落地到指標字典。

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針對指標進行前提的調研

指標混亂的原因主要有以下 7 個方面（4 個不一致，3 個不清晰）：

1、相同指標名稱，口徑不一致

如對於 “新使用者” 的定義：

運營部的口徑是：首次下單並完成支付的使用者。

產品部的口徑是：當日新增註冊的使用者。

兩者描述的是不同的目標使用者群，但由於命名上相同，所以在使用上容易讓人混淆。

2、相同口徑，不同指標名稱

如 “優惠券” 的相關指標：

衡量企業日常經營活動的健康度：優惠券抵扣金額。

衡量市場活動效果：優惠券消耗金額。

兩者都是衡量優惠券抵扣的金額，但由於不同名，所以導致認知上出現了偏差。

3、限定詞不同，但業務事實相同的兩個指標，描述事實部分的口徑不一致

如涉及到 “購買” 這個業務事實的相關指標：

白金會員的支付使用者數中，“支付使用者數” 的口徑定義是：統計週期內下單並且成功支付的去重使用者數。

黃金會員的支付使用者數中，“支付使用者數” 的口徑定義是：統計週期內下單並且支付成功，並排除退單的去重使用者數。

兩者描述的都是 “使用者支付商品訂單” 的這個業務過程，記錄都是 “支付” 這個事實，區別在於，一個限定詞是白金會員，另外一個是黃金會員。但根據一致性原則，雖然這兩個指標不同，但是“支付”這個事實是相同的，所以“支付使用者數”這個指標的業務口徑、計算邏輯應該是一致的。

4、指標口徑與計算邏輯不一致

這個問題的根本是指標的需求方或開發人員對於指標的認識不清晰，導致指標在開發邏輯上產生了錯誤導致。如 “近 7 日 UV” 這個指標：

正確的定義是：最近 7 天內，有登入過的去重使用者數。但是在實際應用場景中，有的會定義成：“7 日日均 UV” 也就是近 7 日，每日的 UV 相加除以 7 取平均值。

這個問題在梳理的過程中是比較難發現的，因為它涉及到計算邏輯跟口徑之間的校準，所以需要更仔細地梳理指標開發邏輯。

5、指標口徑不清晰

部分指標口徑的描述比較籠統，或者部分名詞具有多義性。

如描述籠統的 “關單金額” 的口徑描述是 “關閉訂單的金額”，但關閉訂單會有兩種理解，1 是支付後退款，2 是支付前取消；

名詞多義性的：“地址” 這個維度，有多種涵義，如戶籍地址、常住地地址、IP地址、GPS 地址等；

指標描述不清晰，就會讓使用者產生誤解，所以在記錄的時候，必須對這些容易產生誤解的地方進行標註。

6、指標命名不清晰

在實際的業務操作過程中，因為各業務部門只著眼於自己的業務，沒有進行全域性的設計，所以有很多指標在自己的部門內部使用是沒有問題，但是跟其他部門溝通時就會產生歧義，如 ROI、銷售額、支付人數等。這些詞都是普通名詞（也即原子指標），是沒有一個具體的指稱的，所以必須將這些普通名詞都加上具體指稱的業務物件（也即指標的聚合粒度），變成專有名詞，如：

xx渠道 ROI，或是xx活動 ROI；

xx專題銷售額，或是全平臺銷售額；

xx課程支付人數，或是xx專題支付人數。

除此之外，所有的指標都包含了一定的統計週期，只要涉及到具體的數值，就必然要加上統計週期，所有的指標，也都是在最小粒度上去累加出來的，如近一個月xx專題支付人數，是 sum 了 30 個近一天xx專題支付人數，而近一天xx專題支付人數，是 sum 了 24 個近一小時xx專題支付人數，然後到分、到秒。具體需要聚合到什麼粒度，根據具體的需求來設計，所以上述的指標需要調整成：

近一週xx渠道 ROI；

近一月xx專題銷售額；

近一年xx課程支付人數。

7、指標來源和計算邏輯不清晰

這個問題主要出現在一個指標可以透過多個數據源，不同的計算邏輯分別統計得出。比如：某個課程的銷售額，既可以從課程的角度，對單個課程的銷售金額進行累加；也可以從使用者的角度，對購買過該課程的使用者的子單的支付金額進行計算。

如果指標有多個來源，就需要進行來源統一，否則，如果來源不清楚，一旦指標發生問題，很難去溯源定位。另外，有些指標的計算邏輯比較複雜，僅僅憑藉業務口徑一段描述，使用指標的人還是無法理解這個指標的計算邏輯，這個時候就需要有一些偽碼或者 SQL 描述。

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具體的實施步驟

1、由資料產品牽頭，各業務線資料分析師輔助，成立攻堅小組，進行全域性指標的梳理；

2、明確梳理計劃，進行全業務的指標收集（以下模版供參考）；

3、對於收集到的指標，進行初步討論去重，口徑相同的進行合併，並與業務方進行確認；

4、將剩餘指標進行歸集，明確主題域、業務過程；

5、區分指標型別，拆分原子指標與派生指標，對於派生指標，要定義統計的實體、業務修飾詞、統計週期等；

6、輸出全域性統一的指標字典；

7、根據指標字典，拆分出的原子指標、派生指標、主題域、業務修飾詞等內容，指導資料倉庫的重構；

8、進行指標系統的搭建，元件化新指標的開發流程。

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寫在最後

指標提質的最終成果，就是要形成一個包含生產自動化、開發邏輯規範化、口徑一致化的指標系統。它既包含指標的開發工具，可以讓各部門業務人員自行組裝指標，也提供全域性業務口徑一致的指標字典，方便使用人員快速瞭解指標的業務含義和計算邏輯，避免對指標的口徑產生歧義。