前段時間和一個正在做數字化轉型的傳統企業交流時，他們提到目前最大的痛點是數據指標不統一的問題，問我們在這么多年大數據實踐過程中有沒有可以借鑒的好的方法。剛工作是作為數據產品經理給業務部門做數據報表，那個時候數據產品做好指標口徑的統一基本上就能解決問題了，數據中臺做久了發現，其實想在公司層面做到數據指標口徑的完全統一，非常困難，且不大現實。

一、指標口徑不統一，是真痛點還是偽需求?

數據口徑不一致，幾乎是每個數據人都會遇到的老生常談的問題。比如，公司的月度經營會上，產品部門、用戶增長部門都向老板匯報產品的新客數指標，產品部門按照新增的注冊用戶賬號統計，而用戶增長部門按照新激活的設備去重統計，雖然都是叫新客數，但是數據卻不一致，給老板帶來困惑，誰的數據更準?

指標口徑不統一的問題真的可以徹底解決嗎?很難，或者肯定地說無法解決。因為你沒辦法掌控數據被使用者拿到后，他是如何使用的，即使同一個指標，不同層級的人員、不同場景下關注的數據維度也是不一樣的，通過數據產品找到了所需的數據之后，進行了二次加工、處理，輸出了一個分析報告，就沒法保證數據的一致性了。

二、統一標準和效率天然存在矛盾和對立的關系

早期的時候，產品、運營等業務人員數據獲取和分析強依賴于數據產品或者數據團隊的取數，可以利用指標生產流程規范、指標管理平臺，來保證在數據團隊層面，數據指標是相對統一的。這種方式面臨很大的效率和研發人力成本的問題，春節活動業務部門新上了一個營銷活動，需要盡快監控活動效果數據，相關埋點規則都是新增的，已有的數據產品或者數據報表是很難覆蓋到這種粒度，等著數據團隊的排期開發?報表上線活動結束了。

在中臺思想之下，更加強調的是數據能力的快速輸出，通過自助BI工具、低代碼配置化的產品，以更低的成本、更簡單的方式讓業務人員更高效地把數據用起來，人人都可數據分析了，效率大幅提升，想做到指標口徑的統一，是不是更難了?

所以，規范和效率天然地存在矛盾和對立的關系，一味的追求指標口徑的統一性，數據的處理全權掌控在數據團隊手中，勢必會帶來響應不及時影響業務決策的問題。

三、統一數據指標，我們能做的是什么?

1.更強調底層資產的統一，而非末端的數據結果

數據輸出后每個人的應用方式和分析維度不一樣這是無法避免的，但是在數據加工處理的環節，要做到資產層面的統一。同是流量相關的數據，那就統一構建通用的流量模型，避免每個業務應用caseby case地進行數據清洗，在數據源層面統一，至少能夠做到本是同根生。

2.指標管理平臺可以有，但是不要追求徹底解決統一問題

指標管理平臺主要是將業務指標的生產流程產品化，通過指標的業務邏輯和數據邏輯配置，構建一個可以直接輸出API接口或者數據結果的指標生產工具。對于需要定制化開發的可視化報表產品，可以節省接口開發人員，直接由數據開發清洗好指標邏輯后，前端接入就可以了。在數據產品層面，是可以幫助做到指標的統一輸出的。比如，一些電商商家端后臺，平臺側為商家搭建好數據化運營的數據分析體系。而基于BI產品或者用戶行為分析系統的業務自助式分析，更多的是直接基于模型和可視化配置能力，進行Dashboard的構建，這個場景下，指標管理系統就鞭長莫及了。

3.數據的追根溯源是關鍵

很多時候指標口徑不一致，帶來最大的問題多方是一起校對數據邏輯耗時長，需要翻代碼逐層排查，最終確定各自的數據源以及指標的計算邏輯。利用數據血緣和計算邏輯的透明化，提供快捷的數據追根溯源的問題，即使數據不一致又怎樣，你有你的計算標準，我有我的計算方式，業務場景不一樣，數據結果不同又有何不可呢?

四、小結

指標口徑不統一的問題回歸到本質，能夠解決的是數據清洗和資產建設層面，基于完善的統一的數據資產讓業務可以更靈活、快捷的把數據用起來。指標管理平臺可以幫助在數據產品層面做到指標的統一化，邏輯變更時，只需要在指標層面統一調整即可，無需針對每個頁面、每個指標進行處理，主要是可以提升定制化開發的數據可視化產品。基于數據血緣鏈路，提供快捷的數據追根溯源、邏輯條件的能力是解決應用端數據不一致問題的關鍵。