在數(shù)據(jù)產(chǎn)品的面試過程中，數(shù)據(jù)對不上、指標不一致是數(shù)據(jù)化運營過程繞不過的坎，這個問題很容易考察候選人是否真的有實踐經(jīng)驗了。具體如何解決？請看作者的分享。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品面試時，指標體系、指標口徑是一個非常高頻的問題，主要是因為數(shù)據(jù)指標是數(shù)據(jù)驅動分析的核心應用場景，而數(shù)據(jù)對不上、指標不一致是數(shù)據(jù)化運營過程繞不過的坎，這個問題很容易考察候選人是否真的有實踐經(jīng)驗了。

一、首先認可指標口徑不統(tǒng)一的客觀存在

數(shù)據(jù)在分析應用的過程中，經(jīng)常會因為命名規(guī)范、數(shù)據(jù)處理邏輯、業(yè)務定義、統(tǒng)計方法等各種原因導致數(shù)據(jù)對不上的情況，包括：

• 同名不同義，指標名稱相同，統(tǒng)計口徑不一致，缺少命名規(guī)范限制，不同業(yè)務僅從自己部門出發(fā)，缺少全局視角，如財務口徑的營收要嚴格按照嚴謹?shù)倪壿嬘嬎銓嵤諏嵏兜拿恳环皱X，而產(chǎn)品/運營端則更多考慮轉化效果，但在各自的KPI監(jiān)控報表中，都把指標命名為營收
• 同義不同名，指標統(tǒng)一邏輯一致，但不同產(chǎn)品命名不一致，不同階段、或不同業(yè)務方/產(chǎn)品經(jīng)理對指標命名不同，導致在不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品頁面，同一指標不同名
• 口徑不清晰，只是同義詞再復述一遍，如活躍用戶數(shù)：訪問用戶數(shù)
• 命名難理解，表意不清模棱兩可，或過于專業(yè)化僅指標創(chuàng)建人才可以懂。例如轉化率指標，有創(chuàng)單轉化率、成單轉化率，直接叫轉化率可讀性就非常差。
• 邏輯不準確，指標口徑描述有誤，例如UV指標，口徑描述為“按照設備ID去重”，實際上不同平臺去重邏輯并不一致，如微信小程序按照UnionID去重、APP按照DeviceID去重，PC和H5按照loginkey去重。
• 數(shù)據(jù)難追溯，數(shù)據(jù)產(chǎn)品指標數(shù)據(jù)來源缺少直觀的鏈路追蹤能力，指標數(shù)據(jù)異常問題排查通過翻代碼去看數(shù)據(jù)來源，路徑長，耗時久，早上業(yè)務反饋指標問題，排查出結論后可能一上午就過去了。
• 數(shù)據(jù)質量差，指標管理常見的問題綜合在一起，往往會導致業(yè)務對數(shù)據(jù)指標的信任度大打折扣，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)波動后，第一反應是先和數(shù)據(jù)部門確認數(shù)據(jù)是不是有問題，而不是去考慮業(yè)務上有何變動。

二、分析問題產(chǎn)生的原因

數(shù)據(jù)指標口徑不統(tǒng)一的問題主要源于以下幾個原因：

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• 組織結構和職能分工：不同組織或部門可能有不同的職能和任務，這導致它們對數(shù)據(jù)的需求和關注點有所不同，比如產(chǎn)品部門關注App下載、激活、轉化，運營部門關注用戶活躍度、交易量，市場部門關注廣告投放鏈路追蹤等，因此可能使用不同的指標和定義來衡量績效。
• 缺乏統(tǒng)一規(guī)范：每個部門都有自己的數(shù)據(jù)分析需求，如果缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)歸口部門，各自為政，導致缺乏統(tǒng)一規(guī)范，經(jīng)常出現(xiàn)同名不同義或指標口徑有二義性的現(xiàn)象，導致使用者錯誤使用指標。
• 人為誤差：在數(shù)據(jù)處理和分析過程中，人為誤差也可能導致指標口徑不一致，例如數(shù)據(jù)清洗和轉換過程中可能會出現(xiàn)錯誤，統(tǒng)計方法的選擇可能存在偏差等，不同數(shù)據(jù)開發(fā)人員開發(fā)的指標、不同階段進行的邏輯變更都會導致數(shù)據(jù)對不上的情況。

三、解決問題的思路和方法

指標體系建設與管理：圍繞業(yè)務整體戰(zhàn)略目標和經(jīng)營計劃，逐步建立全面反映業(yè)務健康度的指標體系，包括核心指標、指標統(tǒng)計邏輯等，確保所有業(yè)務線條都遵循相同的指標定義和口徑，并建立指標生產(chǎn)的SOP流程

數(shù)據(jù)標準建設：明確業(yè)務認可的指標口徑，制定數(shù)據(jù)標準以描述企業(yè)需要遵守的屬性層數(shù)據(jù)的含義和業(yè)務規(guī)則，確保人們對同一數(shù)據(jù)的共同理解和遵守。

確認數(shù)據(jù)來源和處理方式：在進行數(shù)據(jù)處理和分析之前，需要確認數(shù)據(jù)來源和處理方式是否一致。如果不一致，需要進行相應的調整和修正。

檢查數(shù)據(jù)口徑：在進行數(shù)據(jù)處理和分析時，需要檢查不同業(yè)務線條使用的數(shù)據(jù)口徑是否一致，確保指標口徑的統(tǒng)一性。

指標管理系統(tǒng)化：指標化管理的概念很多年前就存在，各個互聯(lián)網(wǎng)公司都在建設自己的管理平臺，學習了很多關于指標管理系統(tǒng)建設的文章會發(fā)現(xiàn)，做的事情大同小異。主要是圍繞指標管理的痛點問題，以阿里的OneData理論為方法論依據(jù)，相同的事情只要做一遍，剩下的是提供產(chǎn)品化的解決方案，讓指標建設、指標復用更加的規(guī)范和高效。主要包括：

• 建立指標生產(chǎn)協(xié)同機制，指標的誕生要經(jīng)過需求申請、審核、數(shù)據(jù)開發(fā)、上線應用流程，收口指標創(chuàng)建過程，避免指標建設的隨意性帶來的“污染”
• 制定指標命名、口徑說明規(guī)范，按照原子指標+業(yè)務限定+統(tǒng)計維度的方式，將規(guī)則集成到平臺內，通過系統(tǒng)規(guī)則來把控指標輸出
• 指標字典線上化，解決線下文檔（excel）管理指標存在的共享難、更新不及時、權限管控缺失等問題
• 指標數(shù)據(jù)邏輯綁定，即除了維護指標的業(yè)務元數(shù)據(jù)外，還要建立指標的技術元數(shù)據(jù)，指標數(shù)據(jù)從哪個模型、哪個字段、何種計算邏輯得到
• 指標輸出，指標管理最大的價值還是為數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供數(shù)據(jù)輸出，將Hive層模型同步到MySQL、Greenplumn、Kylin、CK等查詢性能更優(yōu)可以秒級響應的查詢引擎，通過接口調用JDBC連接方式直接獲取數(shù)據(jù)。

培訓和溝通：加強不同業(yè)務線條之間的溝通和培訓，確保大家對數(shù)據(jù)指標口徑有共同的理解和認識，減少誤解和歧義。