隨著企業業務規模的擴大，各類相關的數據量增大、數據指標也越來越多，在互聯網行業中，我們可以對指標做出更為具體的定義：指標，是反映某種事物或現象，描述在一定時間和條件下的程度、規模、結構、比例等概念，通常由指標名稱和指標數值組成。

如果缺乏指標體系就會造成難以衡量產品/活動效果、難以判斷整體業務發展狀況等問題。所以，企業應該如何建立健全數據指標體系？

一、如何建立數據指標體系

• 明確業務目的，確定核心指標

不同業務形態有不同的指標體系，想要制定符合業務需要的指標體系，離不開日積月累的深刻洞察。目標大致包括以下幾類：展現現有業務狀況、尋找當前業務問題、預測業務的發展趨勢、評估某個政策/措施/活動是否達到預期目標、找出下一步工作的方向。

• 拆解核心指標

明確業務類型和業務指標之后，我們要結合實際業務，將主要關注的指標拆解到可行動的程度。例如：DAU ≈ 日新增用戶+留存用戶+回流用戶；GMV （總消費額）≈ 用戶數 x 購買頻次 x 客單價；渠道推薦效果 ≈ 展現次數 x 點擊率 x 轉化率。選擇指標大致分為三步：首先，尋找已有的可直接用于滿足目標的指標體系，并根據目標需求，進行小幅度的修改；其次，如果無法找到直接可用的指標體系，則參考相近指標體系，構建自己的指標；最后，如果相近指標體系也沒有，就要深挖問題的根源，然后自己造指標。

• 尋找數據

指標定好之后，分類取數，利用數據來計算指標值。數據來源可分為以下幾種：政府/第三方公開數據、自有產品/經營數據、購買數據、自行/委托第三方調研數據。

• 搭建體系

給指標及指標的變動之間提供邏輯解釋，能夠以單個或多個指標的組合來給出對現實情況的解釋。例如，本月“購買數量”指標有下降且幅度較大，通過其他指標可進行如下分析：購買的轉化率是否下降、用戶群體數量是否減少、是否是因為品牌認知的人數變少等。

二、指標體系的評估標準

數據分析按照時間流程大致可分為事前分析、事中分析和事后分析。所有的這些數據分析的基礎，都是事先建立好的數據指標體系。
賬號體系產品評估標準：注冊量、留存/流失、MAU、人均好友數/會話數/消息數；
工具性產品評估標準：場景數、交互效率、性能、異常流；
內容型產品評估標準：內容豐富度、分類運營、推薦、榜單、搜索；
社交型產品評估標準：趣味性、發表數、互動率；
電商型產品評估標準：流量、主流程及分步驟轉化率、成交量、客單價、復購率。

    EsDataStandard是億信華辰旗下的一款數據標準管理平臺產品，該產品建立規范的數據應用標準，消除數據的不一致性，從根本上改善和解決系統的數據質量問題，實現數據有效共享，并為后續質量檢查提供依據。該產品具備以下優勢：

• 智能、靈活生成標準編號

數據標準管理可以靈活定義編碼規則，智能生成統一、規范的標準編號，更便捷、有效、規范的實現標準的制定。

• 獨特的標準分類與展現

對于不同主題和類別的數據標準，通過樹形層級展示各級數據標準信息，特有的標準鏈接圖譜功能，以圖形展示的方式清晰展現數據標準之間的引用關系。

• 全方位、多角度評估分析

智能落標，形成的數據標準和業務數據雙向評估，從標準和業務數據的維度了解標準的落地情況，為后續數據質量檢查、數據安全管理等提供標準依據。

• 全生命周期標準管理

數據標準管理提供數據標準從制定、審批、修訂、發布、執行、維護、停用和廢止全生命周期的標準管理，全面管控各時期所有業務系統的標準化建設，實現標準的全面持續管理。