導讀：數據類、BI類、分析類項目實施中前期是要準備多個很多關鍵文檔的，指標維度矩陣是必須具備的之一，本文對之總體描述十分到位的，推薦收藏研讀。

透過調研，我們將業務過程理解、OKR績效管理通過業務過程矩陣、業務績效矩陣落地。這些內容，指導數倉建設、BI業務方案的設計，包括指標體系、可視化、數據等，最終通過技術將這些方案在技術工具中實現。其中：

指標體系是數據分析的腰，是數據分析的核心；

可視化體系是數據分析的臉，負責準確的表達分析的內容；

數據體系是數據分析的腳，負責穩定的站在數據源上，支撐數據分析體系。

指標體系包含具體的管理要求、分析內容，是數據分析的腰，承上啟下的關鍵環節。呈上承接決策的方向、管理的思路，啟下具體的可視化應用體系和數據體系的落地。

指標體系主要由清單和關系矩陣構成：

指標清單記錄所有的管理指標的定義、管理閾值、計算邏輯、取數邏輯等，比如銷售額、環比增長率、同比增長額等。可以按照業務模塊等角度劃分類別，便于管理。

維度清單是對指標的觀察角度，和指標清單類似，也包含維度的定義、維度的層次、數據邏輯、取數邏輯等。比如時間維度包含年、季、月、周、日、時；

清單的主要內容包括：

基本信息：這里記錄指標的名稱，主題分類等。和前面的業務過程、業務績效中的分類等對應。

分析理解：主要理解指標的含義、特性、主要的分析維度等，通過這個能夠深刻認識指標的價值。

樣式：指標的數據樣式，是具象化的指標信息，包括示例、單位、精度等。

處理邏輯是實現指標所需要掌握的信息。處理邏輯包括閾值、計算公式、條件篩選、更新頻率等，這個部分是指標工作量最大的部分、也是最容易發現問題的部分。

數據源包括數據來源的數據庫、表、字段，以及記錄數據量，用以技術方案判斷相應的性能要求。

指標維度矩陣：記錄指標和維度的關系，各類管理指標主要通過何種維度來觀察。從業務上用于了解觀察的角度和內容，從技術上用于構建可視化結構以及數據結構。按照指標/維度布局矩陣結構，仔細分析指標維度矩陣，將指標按照業務流程排序，將維度按照通用到專用排序。

步驟：

在理解業務過程之前充分理解指標的含義、結構，以及整理方法，以便于理解業務時不遺漏指標的信息。

將業務調研過程中搜集到的報表信息整理到指標體系說明書中，并做好清洗的工作；

將業務績效地圖中的指標內容按照結構沉淀到指標體系說明書中，和前期指標信息整合，梳理重要性、優先級。

待指標名稱等核心信息清晰后，逐個完善每個指標的數據詳細、計算邏輯、控制閾值，數據源等詳細信息。調整過程中，按照主題分批分步驟細化，各個角色都參與進來，排好任務計劃。

定期醞釀梳理、查缺補漏、回顧復盤。確保指標體系和業務實際保持同步。

技巧：

指標定義應全局一致、統一口徑。指標名稱一名多義、多名一義的信息混淆，造成大量的無效溝通成本甚至錯誤。同一個指標應該在企業內部盡量保持唯一，盡量不要出現銷售額（A事業部），銷售額（B事業部），這些一名多義的方式會從下到上對業務分析造成困擾。若實在由于各事業部間的同一指標的口徑難以統一，那就要做好不合并、分開統計分析的準備。這類事項要在兩個事業部之上的權力單位確定。

指標計算邏輯應盡量簡化。企業中關注的重要指標有時會隨著不同部門的要求持續修改定義，或者不斷更新計算的數據范圍，造成指標計算邏輯、取數范圍越來越復雜，最終導致計算成本過高甚至無法計算。比如計算銷售額時要排除取消訂單，但是某個區域的取消訂單還需保留、某種類型的訂單需要排除等復雜邏輯，最終將指標計算公式變得異常復雜，極大增加了計算的成本，且導致計算困難和錯誤。這類局部視角的管理思路放到統一的平臺上來落地，會是管理的噩夢，不僅對項目造成影響，更多的是增加了管理的復雜度，降低了管理效率。

指標內容較多，先整體后局部。先梳理指標條目，再梳理指標的詳細內容。這里的詳細內容可以根據實際情況有所取舍。

指標體系是數據資產的關鍵組成，是數據目錄的信息基礎。數據目錄核心就是對于數據指標體系的結構化展現，合理化管理，便捷化應用。我們推薦在建設初期就引入數據資產目錄，利用此工具來實施和維護BI的指標體系，一來實施時更加高效，二來縮短學習曲線，能夠減少維護成本，提高維護效率。

指標體系要關注建設，更要關注維護。指標體系在BI建設初期梳理，且會隨著業務發展持續變化。比如隨著市場的變化、領導的變更等原因，指標定義、計算邏輯和管理要求會隨之變化等。要能夠持續維護指標體系，確保指標體系能夠及時、準確、完整的反應業務的情況。這也是確保BI能持續發展的關鍵。

指標體系將指導數據可視化、數據方案的落地。

對于指標體系，無論怎么強調重要性都不為過。指標體系是業務模式在數據世界的映射，反應的是業務的執行和管理的水平。指標體系，需要客戶和分析師的共同努力，也需要領導者有清晰且長遠的眼光，來設計好、建設好、維護好。