分析的数据指标体系

数据指标体系就是将各类数据指标系统性的关联起来，从而将产品业务的各个环节通过数据表现出来，也通过数据反映出业务环节之间本来的联系。并按照具体业务，将指标按照其不同的属性及维度进行分类分层。

数据指标的用途是评价产品业务的好坏。通过对数据指标的拆解分析能够得出产品、策略、运营等各方面可能存在的问题，从而得出优化方向。

通过数据反映产品业务各环节之间的联系和情况，并评价其优劣，正是体系化的重要性。非体系化的指标通常是单点分析，无法串联更多关联指标进行全局的分析评估，而体系化的指标则可以综合不同的指标不同的维度串联起来进行全面的分析。一套好的数据指标体系，再加以数据产品化，往往可以覆盖日常工作中80%以上的数据需求。

分析业务、梳理流程

数据指标体系要反应产品、业务整体的状况，这就需要清楚产品、业务的流程。运营、市场、用户使用的业务都有其各自的流程。对于制造业来说，其产品本身还具有更复杂的生产过程中的业务流程，产品机械、电子工作上的业务流程。

要想构建数据指标首先就需要梳理所有的业务流程，明确业务是什么，每个业务环节的目标是什么。这样才能根据需要数据反映的业务内涵，设计基本的数据指标。

基于业务的关联性，关注于数据的连续性、数据流动转换的过程，形成最终的指标体系。

同时，还应该注意根据业务性质和属性对数据指标进行归类。并尽可能地找到可以反映流程节点情况的指标，作为关键评价指标。

在指标的设计和分类过程中，一定要与业务部门进行深入沟通，结合业务部门的工作经验和工作需要，收集与设计有价值的指标。专业的事情交给专业的人来做。

其实数字化经济，数字化运营，数字化生产等等概念，很大程度上就是要结合传统工作方式下的经验，将业务流程进行数字量化，指标化。在量上和范围上扩大数字化规模，尤其是在从前的技术条件下难以获取和存储的信息。依赖于强大的数据采集与处理能力，从中发现大规模的内在规律，发掘实时情报，指导生产运营。增强工作人员的职业触觉，扩大范围，紧跟时效。

确认可行的数据采集方案和存储逻辑

数据指标体系的实施则离不开采集和存储，要从实际层面考虑可行性和效率。

要尽可能全面地找出可采集的数据。根据指标设计，与业务人员沟通，确认能用于计算指标的数据采集维度、粒度。确认数据的重要性，并确保高重要性的数据的质量，同时要注意数据的时效性问题。

存储方面，要根据指标分类明确每个指标字段从哪里获取，每张表涵盖哪些维度。数据仓库的设计要实现高效的数据输出。

在一切就绪后，就可以按照梳理的逻辑，进行指标计算，输出，以及报表开发了。同时要定期进行数据质量的检测，确保数据系统正常，报表结果正确。

指标运用和优化

数据指标建立好后，只是一些数值而已，只有真正被利用起来，才能发挥数据价值。要通过报表、可视化展示、数据监控辅助业务人员的管理和决策。指标体系的构建和实施，就是为了保证基础数据的可获得性，使得分析人员能够随时得到自己需要的数据，高效地开展分析工作。

同时也要不断地在业务实践中完善指标体系。随着业务的调整发展，也作出相应的变动来满足新的业务需求。