為什么要搭建指標體系
我們提到過為什么要搭建指標體系，相信大家在看數據相關招聘崗位簡介的時候，也經常看到有關搭建指標體系的要求，因此這里簡單的給出兩點做指標體系的重要性。

搭建穩定的數據觀測體系（維度指標體系），讓數據從生產到使用的整個流程更加標準、可靠；

穩定的數據觀測體系，不僅能夠讓數據加工、使用的效率提升，還有利于統一認知，規范數據建設者的工作方法，解決數據維度/指標膨脹，數據不一致的問題，從而拉升內部的相關人員整體的數據專業水平。

怎么搭建指標體系
我們先思考簡單的數據問題，這是我作為校招面試官經常會同大家溝通的一個案例。

如果你現在成為一個產品項目的負責人，你想看到哪些數據指標，為什么要分析這些數據指標？

我們現在聚焦一下，從剛才列出的數據指標序列中選出x個指標，怎么選，為什么？

第1題考察點

互聯網行業是否熟悉，能夠對行業的數據指標有多深的了解；

基本的度量和效果評估意識，構建數據和商業業務的關系抽象能力。

備注：相信我，很多候選人連像樣的指標都回答不上幾個，更無法洞察數據和商業之間的關系。

第2題考察點

有限的選擇下，是否有判斷主次的邏輯能力，針對自身的觀點和知識能否自我革新升華；

更深層次的思考，為什么要以更少的數據指標去判斷商業行為。

這個題目對于處于職場實際工作中的同行來說同樣具有考察需要，我們評估一個產品項目所需要的指標是越多越好，還是會存在其中一個適度的分界點（投入產出比的最大化）。

話題回到正題，怎么搭建指標體系？

首先任何沒有管理或是數據指標系統的組織中，數據指標的需求形式都類似于第1題的樣式存在，團隊中不同的人擁有不同的度量單位和評估體系（即使這個人認識到第2題問題的存在，他自身的指標體系依然處于第1題）。

數據指標體系必須是搭建于組織或者一個團體的共識，讓整個組織和團體內的度量單位和評估體系，第1題是缺乏管理，肆意生產的野蠻方式。讓整個組織和團隊提升到第2題的水平達成一致才是數據指標體系。

數據指標體系不是收集指標匯總起來，也不是將所有數據需求全覆蓋；

數據指標體系是以最小的投入搭建科學的效果評估指標，讓組織和團隊達到統一認知的事情；

指標體系的評估標準
指標體系除了有科學的方法搭建，還會存在很多主觀的判斷。我們在搭建指標體系的時候，經常遇到的問題是為什么大家要遵循這套指標體系，它的權威性怎么得到保障。

指標體系的搭建非常依賴領導的背書和強勢認可

指標體系的搭建相對于提升團隊的全員水平，所以這不是簡單事

指標體系也有生命周期，不斷的產品項目階段需要的指標體系不同

基于以上的幾點，指標體系的搭建方法論就很明確了，首先做到領導的認可（指標體系相當于和領導之間的一種協議），其次指標體系的宣貫傳播工作不可或缺，其次指標體系的內容需要長期的維護。從這三點我們可以梳理出一個目標的觀測值：

基于領導的認可，指標體系是否解決領導提出的問題，問題的量化目標就是指標體系的目標

提高全員的水平怎么證明，問卷、考試、需求文檔的質量或引用、指標體系內容的訪問數據

指標體系內容的更新頻次、更新數量，內容匯報

指標體系的管理內容
數據指標的概念我們很多同學聽過，并且也經?？吹秸衅嘎毼簧系囊?。但究竟指標體系的怎么落地，包含什么內容相信很少有人真實有過經歷。

我對指標體系的理解總體有這個幾個觀點：

不同組織或者團體期望指標體系解決的問題一致，但落地的指標體系內容不同

指標體系落地產物強依賴于業務，不同的業務存在不同的玩法

指標體系多數情況下連同管理工具一起落地

我認為當前的指標體系，均不能很高效的解決期望問題，我自己目前較為理想的方案也未實際執行

指標體系的管理工具
管理指標體系內容搭建的管理工具，我們通常將其和元數據管理放在一起。也可以看出元數據管理和指標體系管理很類似（元數據的管也存在指標體系同樣的問題），在管理指標體系內容的時候，基本涉及以下下幾塊內容：

數據倉庫表管理 // 一般只涉及應用層數據

數據指標管理? // 管理上面提到的指標內容，新增，編輯，刪除，狀態等

數據維度管理? // 類似指標內容，新增，編輯，刪除，狀態等

數據模型管理? // 管理指標或者數據表頭計算的模型，新增，編輯，刪除，狀態等

數據應用服務管理? // 支持數據可視化，或者數據服務的方式，接口等

數據權限管理? // 管理工具的權限運營維護