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如何进行指标质量治理:指标系统(提质篇)

释放双眼,带上耳机,听听看~!

01、指标质量治理概述

指标质量治理主要分为两个部分:提质与增效。

可以简单从字面进行理解,提质就是提升指标质量,主要是针对指标本身而言,保障指标在应用的过程中不会出现歧义、误解,并且指导数仓的规范化建设,而增效则是增加指标的效益,主要是针对指标与企业的关系而言,让指标在企业的业务活动中,能更高效、更准确地反映出企业的内在情况与业务问题,为企业的发展方向提供指导。

本文主要是指标提质为主,指标增效部分择日再续。

02、指标提质的工作主要分为两个阶段

A、面对已存在的、混乱的旧指标现状,进行全业务的指标梳理与重建;

B、约束新指标需求,规范化指标开发流程。

03、指标提质需要达到的目标

A阶段:

1、输出全局指标字典:用于相关使用人员检索、查询、确认;

2、调整指标的呈现:从数仓字段到报表、数据产品的功能上,对梳理后的指标进行优化、重整;

3、指导数仓的重构:重新规划数仓分层与数据加工流程。

B阶段:

1、制定指标需求审核流程;

2、输出指标作业手册,从指标的变更、动议到方案、执行,制定严格的流程;

3、研发指标系统,规范化指标开发流程,并最终将指标落地到指标字典。

04、针对指标进行前提的调研

指标混乱的原因主要有以下 7 个方面(4 个不一致,3 个不清晰):

1、相同指标名称,口径不一致

如对于 “新用户” 的定义:

运营部的口径是:首次下单并完成支付的用户。

产品部的口径是:当日新增注册的用户。

两者描述的是不同的目标用户群,但由于命名上相同,所以在使用上容易让人混淆。

2、相同口径,不同指标名称

如 “优惠券” 的相关指标:

衡量企业日常经营活动的健康度:优惠券抵扣金额。

衡量市场活动效果:优惠券消耗金额。

两者都是衡量优惠券抵扣的金额,但由于不同名,所以导致认知上出现了偏差。

3、限定词不同,但业务事实相同的两个指标,描述事实部分的口径不一致

如涉及到 “购买” 这个业务事实的相关指标:

白金会员的支付用户数中,“支付用户数” 的口径定义是:统计周期内下单并且成功支付的去重用户数。

黄金会员的支付用户数中,“支付用户数” 的口径定义是:统计周期内下单并且支付成功,并排除退单的去重用户数。

两者描述的都是 “用户支付商品订单” 的这个业务过程,记录都是 “支付” 这个事实,区别在于,一个限定词是白金会员,另外一个是黄金会员。但根据一致性原则,虽然这两个指标不同,但是“支付”这个事实是相同的,所以“支付用户数”这个指标的业务口径、计算逻辑应该是一致的。

4、指标口径与计算逻辑不一致

这个问题的根本是指标的需求方或开发人员对于指标的认识不清晰,导致指标在开发逻辑上产生了错误导致。如 “近 7 日 UV” 这个指标:

正确的定义是:最近 7 天内,有登录过的去重用户数。但是在实际应用场景中,有的会定义成:“7 日日均 UV” 也就是近 7 日,每日的 UV 相加除以 7 取平均值。

这个问题在梳理的过程中是比较难发现的,因为它涉及到计算逻辑跟口径之间的校准,所以需要更仔细地梳理指标开发逻辑。

5、指标口径不清晰

部分指标口径的描述比较笼统,或者部分名词具有多义性。

如描述笼统的 “关单金额” 的口径描述是 “关闭订单的金额”,但关闭订单会有两种理解,1 是支付后退款,2 是支付前取消;

名词多义性的:“地址” 这个维度,有多种涵义,如户籍地址、常住地地址、IP地址、GPS 地址等;

指标描述不清晰,就会让使用者产生误解,所以在记录的时候,必须对这些容易产生误解的地方进行标注。

6、指标命名不清晰

在实际的业务操作过程中,因为各业务部门只着眼于自己的业务,没有进行全局的设计,所以有很多指标在自己的部门内部使用是没有问题,但是跟其他部门沟通时就会产生歧义,如 ROI、销售额、支付人数等。这些词都是普通名词(也即原子指标),是没有一个具体的指称的,所以必须将这些普通名词都加上具体指称的业务对象(也即指标的聚合粒度),变成专有名词,如:

  • xx渠道 ROI,或是xx活动 ROI;
  • xx专题销售额,或是全平台销售额;
  • xx课程支付人数,或是xx专题支付人数。

除此之外,所有的指标都包含了一定的统计周期,只要涉及到具体的数值,就必然要加上统计周期,所有的指标,也都是在最小粒度上去累加出来的,如近一个月xx专题支付人数,是 sum 了 30 个近一天xx专题支付人数,而近一天xx专题支付人数,是 sum 了 24 个近一小时xx专题支付人数,然后到分、到秒。具体需要聚合到什么粒度,根据具体的需求来设计,所以上述的指标需要调整成:

  • 近一周xx渠道 ROI;
  • 近一月xx专题销售额;
  • 近一年xx课程支付人数。

7、指标来源和计算逻辑不清晰

这个问题主要出现在一个指标可以通过多个数据源,不同的计算逻辑分别统计得出。比如:某个课程的销售额,既可以从课程的角度,对单个课程的销售金额进行累加;也可以从用户的角度,对购买过该课程的用户的子单的支付金额进行计算。

如果指标有多个来源,就需要进行来源统一,否则,如果来源不清楚,一旦指标发生问题,很难去溯源定位。另外,有些指标的计算逻辑比较复杂,仅仅凭借业务口径一段描述,使用指标的人还是无法理解这个指标的计算逻辑,这个时候就需要有一些伪码或者 SQL 描述。

05、具体的实施步骤

1、由数据产品牵头,各业务线数据分析师辅助,成立攻坚小组,进行全局指标的梳理;

2、明确梳理计划,进行全业务的指标收集(以下模版供参考);

如何进行指标质量治理:指标系统(提质篇)

3、对于收集到的指标,进行初步讨论去重,口径相同的进行合并,并与业务方进行确认;

4、将剩余指标进行归集,明确主题域、业务过程;

5、区分指标类型,拆分原子指标与派生指标,对于派生指标,要定义统计的实体、业务修饰词、统计周期等;

如何进行指标质量治理:指标系统(提质篇)

6、输出全局统一的指标字典;

7、根据指标字典,拆分出的原子指标、派生指标、主题域、业务修饰词等内容,指导数据仓库的重构;

8、进行指标系统的搭建,组件化新指标的开发流程。

如何进行指标质量治理:指标系统(提质篇)

如何进行指标质量治理:指标系统(提质篇)

06、写在最后

指标提质的最终成果,就是要形成一个包含生产自动化、开发逻辑规范化、口径一致化的指标系统。它既包含指标的开发工具,可以让各部门业务人员自行组装指标,也提供全局业务口径一致的指标字典,方便使用人员快速了解指标的业务含义和计算逻辑,避免对指标的口径产生歧义。

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2021-8-12 13:10:55

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