01背景和目標

背景：

數據業務缺乏KPI量化管理；

數據工作缺乏過程監控管理；

數據工作缺乏價值驗證和價值閉環。

目標：

通過建立數據業務的指標體系，實現“數據業務”自身的價值閉環和能力提升，通過指標體系總結過去，監測現在，預測未來，指導行動。

02指標體系建設過程

數據業務指標體系建設，與我們為其他業務構建指標體系的方法、工具和底層邏輯是相通的，只不過，數據工作有自己獨特的業務目標、業務范圍和業務流程，因此在指標選擇和行動方案上區別較大。指標體系通常分為5步驟。

1.定義戰略

每個數據團隊都有自己的核心目標；每個數據從業者都應十分清楚當前自己所在團隊的核心目標是什么。

在大企業，數據工作切割比較細，偏分析的團隊目標通常是支持業務增長、降本增效；偏技術團隊的目標通常是構建堅實的數據基礎建設；偏治理團隊的目標通常為實現數據資產安全高質量運營。大數據部、或小企業全能型數據小團隊可能涵蓋上述所有目標。

需要注意的是，數據團隊的最終目標，應該都是客戶成功和業務成功。可參考我在上一篇文章《以業務成功為核心——在數據團隊構建「鐵三角」的思考》中的建議。

示例：比如A數據團隊，定位為職能部門，服務對象為內部客戶，base在IT部門，工作范圍是BI報表交付為核心的數據產品和運營，其戰略目標可為“為公司管理層和各業務線提供BI報表、數據分析、數據培訓，開展數據化解決方案的設計和實施落地，助力業務成功，實現決策智能、降本增效”。

2.取得共識

上述目標，需橫向和縱向和相關方取得一致。縱向：和上級部門、團隊成員達成一致。橫向：確保支持的業務部門明確并共識你的定位和目標。

示例：上述A團隊和上級組織、內部成員、以及服務對象的業務部門逐一做溝通，包括但不限于戰略部、市場部、財務部、人力部、銷售部、服務部、產品部、供應鏈部等。讓他們明白A團隊能給他們做什么，不能做什么，并識別關鍵客戶、最終客戶、利益相關方等。

3.設計指標（重點）

明確和共識目標后，接下來就是設計判斷這些目標是否達成對應的合理指標。指標必須能準確反映每一個特定的目標。這里可以用多個框架模型。如OSM，UJM，或BSC（平衡記分卡）等。

示例：基于A團隊的定位和目標，采用了BSC平衡記分卡模型構建指標體系，從財務、客戶、內部運營、學習與成長四個方面切分目標。

1）客戶層面：A團隊作為內部乙方，業務成功是最主要目標。內部客戶關注快速決策、降本增效、風險降低等，并希望A團隊在數據化能力上給以賦能支持。一方面，數據對收入、風險的價值通常比較間接，也難以精確量化測算（除非A/B test），考慮用定量指標，用訪談、問卷；另一方面，效率提升可量化，考慮用定量指標。“客戶”層面指標體系可以建立如下。

2）內部運營層面：所謂內部運營，關注的是“數據業務”的運營，不是其他業務的運營。除了統計需求數量、報表數量、項目數量這些“苦勞”，數據團隊更需要關注交付的質量和效率。這里建議用“BI”給自己也做個運營看板，統計用戶行為、監測相關指標。

3）學習成長：關注的是“數據團隊”成員的成長，主要是輸出和輸入兩個層面。輸出，要看沉淀了多少方法論、工具、模板，不斷總結經驗；輸入層面，要通過KPI引導大家堅持學習、與時俱進。

4）財務：數據團隊通常是成本中心，如果沒有做內部市場化的話，收入通常很難計算，但是investment成本投入卻通常是剛性而明確的。作為團隊負責人，在團隊擴大、爭取資源或面臨裁撤時候，這筆賬必須拎得清。

4.指標落地

指標建立后，不能停留在一個文檔中，需將指標和數據日常業務流程相結合。

示例：A團隊在完成指標構建后，明確了每個數據需求落地后，都要進行價值驗證環節，規定好什么時候做訪談？如何做統計計算；并在BI和其他數據產品中進行對應的埋點等。如此，將指標的數據收集工作落實到了日常運營動作中。

5.監測和反饋

每隔一定時間，數據團隊要向縱向負責人、橫向相關方，報告BSC的測評情況，明確改進方向和行動舉措。

在已經達到目標、或者業務戰略、數據戰略、團隊定位、團隊業務范圍有調整時，還要及時調整目標。

指標監測結果，應被用作數據戰略規劃、目標制定以及資源配置的依據之一。