為了做好指標(biāo)管理，企業(yè)可能會落地一套指標(biāo)管理系統(tǒng)以解決問題，但實(shí)際上，指標(biāo)管理系統(tǒng)想做好可能并不如想象中的那么容易，這其中有很多坑需要我們提前避開。這篇文章里，作者就做了解讀，一起來看看吧。

假如你所在的企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，在強(qiáng)調(diào)用好數(shù)據(jù)的當(dāng)下，如果沒有好用的系統(tǒng)，肯定都會逐漸碰到如下問題：

1. 不知道有啥：企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)多如牛毛，但知道和找到對的數(shù)據(jù)卻困難重重；
2. 需求滿足慢：搞清楚自己該要啥該找啥，你會發(fā)現(xiàn)公司業(yè)務(wù)多變化快，需求多，取數(shù)人力不足；
3. 指標(biāo)對不齊：數(shù)據(jù)變更快，變更記錄不及時，數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)處理人員多、口徑多，多份數(shù)據(jù)對不齊；
4. 問題排查慢：系統(tǒng)數(shù)據(jù)出問題，數(shù)據(jù)加工鏈路長，碰到人員流動和交接，問題排查慢，修復(fù)耗時長。

發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題，定位數(shù)據(jù)問題，解決數(shù)據(jù)問題，經(jīng)常搞得基層員工焦頭爛額（如果你在基層干過，真的而是叫天天不應(yīng)叫地地不靈）。千里之堤潰于蟻穴，這些看似不起眼的小問題，慢慢就會積攢成大問題，甚至?xí)?yán)重影響到整個組織的日常工作、戰(zhàn)術(shù)目標(biāo)達(dá)成、戰(zhàn)略愿景的實(shí)現(xiàn)，落后的生產(chǎn)力和需求嚴(yán)重不匹配時，當(dāng)非技術(shù)出身的管理層、領(lǐng)導(dǎo)層都能感受到問題的嚴(yán)重性時，于是，就可以從上而下開展轟轟烈烈的優(yōu)化治理專項(xiàng)。

這種企業(yè)信息化升級，往大了說，可以說是數(shù)據(jù)治理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。一般來說，大家說的都是構(gòu)建高效智能的數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)治理可能也提上了日程。數(shù)據(jù)治理的核心是什么？核心是統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑。數(shù)據(jù)口徑的抓手就是【指標(biāo)】。

從產(chǎn)品的視角來看，指標(biāo)管理最終的目標(biāo)是：讓大家能清楚看到、方便用到。

一、前期規(guī)劃

市面上關(guān)于【如何建立指標(biāo)體系】的方法論一搜一大堆，相對而言，講如何構(gòu)建指標(biāo)管理系統(tǒng)的少了不少，不過只要耐心搜尋，大廠的競品就等著你發(fā)掘，而且文檔還比較全。等你擁有了這些參考信息，系統(tǒng)就實(shí)現(xiàn)了80%了，因?yàn)楣δ芎徒缑娼换ザ己芎贸?，就差工程師幫你把系統(tǒng)開發(fā)出來了。

但其實(shí)指標(biāo)管理系統(tǒng)想做好并不容易，因?yàn)榭赡茏鐾晗到y(tǒng)，進(jìn)行指標(biāo)管理落地時，更多問題會凸顯出來，尤其是在業(yè)務(wù)已經(jīng)發(fā)展起來的階段。

作為一個有很多失敗經(jīng)驗(yàn)的老產(chǎn)品，接下來給你分享一些微不足道的經(jīng)驗(yàn)。

第一，你要定位問題。

你要搞清楚，這個系統(tǒng)到底要解決什么問題，現(xiàn)狀是怎么樣的。誰在推動做指標(biāo)管理、指標(biāo)治理這件事情。

很多時候，推動這件事情的人，是帶有研發(fā)背景、數(shù)據(jù)分析背景的領(lǐng)導(dǎo)，而這些領(lǐng)導(dǎo)規(guī)劃做這件事，也不是很清楚呢。或許是因?yàn)榭戳艘粓銎渌械姆窒?，被案例里的故事給說服了，然后開始未雨綢繆提前規(guī)劃這件事情。但是，在你規(guī)劃系統(tǒng)去解決問題之前，問題真的被定位了嗎？可能也不好定量描述問題有多嚴(yán)重，當(dāng)前的損耗有多大，那是否有人定性地進(jìn)行了描述呢？

領(lǐng)導(dǎo)對這塊問題的認(rèn)知是什么，如果沒啥認(rèn)知，讓我們解決的問題是什么呢？你可以把這些問題拋出來，問那個任命你來做這件事的人。這個問題是否在更高的層面拉通了認(rèn)知，能爭取到多少解決問題的時間窗口，多少資源。

世人都曉神仙好，惟有功名忘不了?！白龊脭?shù)據(jù)治理，科學(xué)管理指標(biāo)，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)”，大家都會喊口號，為的是做成之后拿好處，可是真正能落實(shí)的人，并不多。很多時候，我們不敢提問，不敢拋出問題，組織讓我們做什么，我們就一股腦去做了。當(dāng)這些問題并未暴露出來，我們都不清楚價值、意義就貿(mào)貿(mào)然開始做，那最后誰來認(rèn)可咱們解決問題的價值呢？

第二，你要有抓手。

當(dāng)你搞定了第一個問題定義和價值問題，你準(zhǔn)備開始做了。而真正想要落地，你必須從全局出發(fā)，做一步，腦子要往后多推演幾步。你要思考：假如我們要按照敏捷迭代的方式去做，第一個版本MVP應(yīng)該是什么樣子，我們要針對什么樣的問題場景交付什么內(nèi)容，用戶能做什么樣的應(yīng)用。做這個系統(tǒng)的價值到底應(yīng)該如何體現(xiàn)。

內(nèi)容層面，你要考慮，應(yīng)該將哪些指標(biāo)納入管理范圍，這些指標(biāo)怎么用起來？指標(biāo)數(shù)據(jù)從何而來。應(yīng)用層面，應(yīng)用的場景是什么？ 單純地看指標(biāo)的口徑，還是說要快速地取指標(biāo)數(shù)據(jù)？價值層面，如何評判這些指標(biāo)真的被業(yè)務(wù)用起來了？ 用戶查詢了多少次，用來做了多少次報表？我們要對自己掌握的信息有個把握。當(dāng)下我們現(xiàn)在掌握了哪些信息，比如，現(xiàn)在，已經(jīng)有哪些指標(biāo)做成了看板了，哪些指標(biāo)還沒有。其次，還想掌握哪些信息？對于未來也要有所考量，公司的戰(zhàn)略層面還有哪些業(yè)務(wù)，粗略情況如何，是否需要指標(biāo)分析，這塊我們只能基于業(yè)務(wù)情況進(jìn)行粗淺的預(yù)估。

總的來說，動手之前，花個1-3天時間，深度搜集信息，制定策略，謀定而后動。

二、準(zhǔn)備工作

作為一名數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，你要面對的是關(guān)注數(shù)據(jù)結(jié)果及其呈現(xiàn)形式、但不懂技術(shù)或者沒空關(guān)心技術(shù)的業(yè)務(wù)方。99%的人，尤其是做業(yè)務(wù)的人，不會關(guān)注數(shù)據(jù)怎么來的、數(shù)據(jù)怎么加工的，大家只會關(guān)注數(shù)據(jù)結(jié)果，取結(jié)果若碰到問題，直接會把問題拋出來讓技術(shù)人員解決。

當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)在線表格已經(jīng)無法滿足公司管理需要時，我們開始規(guī)劃指標(biāo)管理系統(tǒng)。你要做幾點(diǎn)：

1. 洞察業(yè)務(wù)需求、目標(biāo)用戶習(xí)慣、明確系統(tǒng)價值；
2. 了解組織的管理要求，設(shè)計(jì)人機(jī)交互和底層數(shù)據(jù)系統(tǒng)；
3. 協(xié)調(diào)技術(shù)人員，傳遞需求場景，完成系統(tǒng)建設(shè)；
4. 切入業(yè)務(wù)場景、運(yùn)營和推廣系統(tǒng)，并最終讓業(yè)務(wù)用起來。

這里，提醒一下：在MVP階段，甚至可以不做用于增刪改查的后臺管理，只需要做好數(shù)據(jù)初始化即可，也就是直接批量將數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫的方式。因?yàn)镸VP階段，一定是先讓數(shù)據(jù)能用起來，而不是做一個非常完善的管理后臺。

三、系統(tǒng)模塊劃分

兩個模塊之下，系統(tǒng)可以分為2個模塊：面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的功能、用于后臺管理的功能。

1. 面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的功能

當(dāng)中核心包含2塊：

1. 自助指標(biāo)取數(shù)；
2. 指標(biāo)查詢。

指標(biāo)取數(shù)和指標(biāo)查詢兩者互為因果。因?yàn)橄肴?shù)，要知道有什么指標(biāo)；因?yàn)橹烙惺裁粗笜?biāo)，才知道如何取數(shù)。

早期，如果業(yè)務(wù)很單一，不用考慮復(fù)雜的業(yè)務(wù)域、數(shù)據(jù)域。也不用考慮指標(biāo)體系。甚至，壓根就不要做指標(biāo)取數(shù)系統(tǒng)，因?yàn)檎覕?shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)研發(fā)做一些SQL模板，在不同的情況下，換下輸入的條件參數(shù)，執(zhí)行下就OK了。當(dāng)組織人數(shù)達(dá)到一定程度，研發(fā)人員已經(jīng)無法快速響應(yīng)業(yè)務(wù)各種復(fù)雜的看數(shù)需求，有了一定的復(fù)用性，組織架構(gòu)也開始進(jìn)行劃分，數(shù)據(jù)權(quán)限也開始劃分。指標(biāo)取數(shù)是看數(shù)需求處理流程的SOP化、自動化。

2. 用于后臺管理的功能

當(dāng)中包括5個模塊，分別是：

1. 原子指標(biāo)管理；
2. 衍生/復(fù)合指標(biāo)管理；
3. 維度管理；
4. 修飾詞、修飾詞類型管理；
5. 業(yè)務(wù)域、數(shù)據(jù)域管理。

里面的第3、第5點(diǎn)，跟數(shù)據(jù)倉庫建模是可以公用的，因?yàn)橹笜?biāo)體系和基于業(yè)務(wù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫表是密不可分的。再次強(qiáng)調(diào)，如果沒有復(fù)雜的業(yè)務(wù)，沒有非常多的指標(biāo)需要從業(yè)務(wù)、技術(shù)、運(yùn)維層面進(jìn)行統(tǒng)一的管理，那真的是不需要構(gòu)建指標(biāo)管理系統(tǒng)。

四、功能詳解

1. 面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的功能

1）指標(biāo)取數(shù)

① 指標(biāo)取數(shù)場景分析

以下兩個場景，哪個更加適合用指標(biāo)取數(shù)來解決呢？

場景A：產(chǎn)品設(shè)計(jì)了一個新功能，想看看這個新功能的曝光點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化效果等數(shù)據(jù)。

場景B：運(yùn)營新挖了一個主播來平臺直播，想看看這個主播、直播間的各種情況。

我個人認(rèn)為，B更適合。A場景，其實(shí)要從功能規(guī)劃階段就要規(guī)劃埋點(diǎn)，到上線之后能夠通過點(diǎn)位、事件進(jìn)行指標(biāo)查看。針對功能的事件分析場景，一般來說，指標(biāo)相對固定，人數(shù)、次數(shù)、比率。

指標(biāo)取數(shù)，跟完全自助的探索分析是不同的，而更像是有固定指標(biāo)目標(biāo)，而只是單純修改某些維度變量，里面對指標(biāo)的覆蓋就可以更廣（可以來源于埋點(diǎn)的指標(biāo)，也可以來源于業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)）

② 指標(biāo)取數(shù)流程分析

當(dāng)業(yè)務(wù)提了如下需求：我想查看xxx直播間的活躍情況，DAU，還有新增用戶、拉活用戶。取數(shù)的一般流程是怎么樣的呢？

a. 確認(rèn)指標(biāo)口徑（維度、修飾詞）

比如，業(yè)務(wù)說，我想看DAU，數(shù)據(jù)分析師會問：是整個平臺，還是分端？（WEB端、移動端）。業(yè)務(wù)反饋想看新增用戶數(shù)，數(shù)據(jù)分析師會基于實(shí)際情況反饋：目前新增用戶包括了信息流（抖音、快手等）、非信息流（手機(jī)廠商應(yīng)用商店），哪些渠道沒接入，如果是新渠道，需要等渠道回傳數(shù)據(jù)接入才能看。第一步，要確認(rèn)指標(biāo)的口徑，一般就是維度和修飾詞。

b. 確認(rèn)數(shù)據(jù)及時性、數(shù)據(jù)范圍

口徑確認(rèn)后，要確認(rèn)數(shù)據(jù)的及時性（是實(shí)時還是離線，離線的級別是怎么樣，小時、天、周？）除此以外，還會確認(rèn)時間周期，看多長時間范圍的數(shù)據(jù)，近1天、近7天、近30天、歷史截止當(dāng)前？

c. 確認(rèn)結(jié)果交付方式和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式

確認(rèn)好數(shù)據(jù)后，接下來就是以什么方式來交付。到底是人工取數(shù)后導(dǎo)出Excel，比如，也就是日報、周報匯報給老板，還是說要支持自動化的自助查看，比如做成數(shù)據(jù)自動刷新的看板，還是做成支持用戶輸入?yún)?shù)的取數(shù)模板？

② 指標(biāo)取數(shù)產(chǎn)品化

一般來說，當(dāng)數(shù)據(jù)同事建設(shè)好了數(shù)倉底表，建設(shè)好了維度、修飾詞，那就可以做自助指標(biāo)取數(shù)就可以系統(tǒng)化、產(chǎn)品化了。交互流程可以參考如下：

業(yè)務(wù)可以組合各種維度、修飾詞、時間周期，自己設(shè)置查詢條件。指標(biāo)取數(shù)核心功能：能支持用戶基于維度進(jìn)行指標(biāo)的挑選，然后進(jìn)行即系查詢，并能下載指標(biāo)結(jié)果。后臺系統(tǒng)需要做的就是，管控這些用戶對應(yīng)的維度、修飾詞、時間周期的使用權(quán)限。

選擇指標(biāo)的界面可以參考如下：

選擇完維度和指標(biāo)后，可以在取數(shù)界面點(diǎn)擊查詢進(jìn)行取數(shù)。

指標(biāo)取數(shù)的產(chǎn)出結(jié)果案例如下：

如果還能跟BI系統(tǒng)打通，支持各種關(guān)聯(lián)分析，比如，針對某個指標(biāo)，制作折線圖、柱狀圖，如果還能加上趨勢預(yù)測等等自動分析功能，那就更好了。

對比指標(biāo)取數(shù)，標(biāo)簽取數(shù)的道理是相同的。不過，標(biāo)簽取數(shù)的結(jié)果，都是人數(shù)。我們需要針對這群人，再進(jìn)行下鉆分析（后面再講）

2）指標(biāo)查詢

指標(biāo)查詢，可以理解為一個商場的指引臺。

當(dāng)你到了一個大商場，你會不知道目標(biāo)店鋪在哪里，當(dāng)你轉(zhuǎn)得暈頭轉(zhuǎn)向的時候，有個向?qū)Ц嬖V我們目標(biāo)店鋪在哪一層，哪個方向（左拐、右拐、直行，別講什么東南西北）

指標(biāo)查詢也是如此，它能在以下幾個場景發(fā)揮作用：

• 當(dāng)你暈頭轉(zhuǎn)向時，告訴你系統(tǒng)中現(xiàn)在有哪些指標(biāo)，對應(yīng)的負(fù)責(zé)人是誰。
• 當(dāng)你沒指標(biāo)權(quán)限時，基于系統(tǒng)反饋的指標(biāo)負(fù)責(zé)人信息，你可以通過IM系統(tǒng)，找到對應(yīng)的聯(lián)系人。
• 當(dāng)你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有問題，指標(biāo)有錯誤，系統(tǒng)有故障，你可以找對口的負(fù)責(zé)人進(jìn)行排查。

比如，當(dāng)你看到近1天觀看時長這個指標(biāo)，這個時長的單位是什么呢？如果指標(biāo)的名稱上沒展示，那就可以通過指標(biāo)的詳情來了解，是小時，還是分鐘，還是秒。

再比如，人均觀看時長，分子分母分別是什么？分子是觀看時長，那分母是平臺近1天的全部活躍用戶，還是有觀看行為的用戶，還是有有效觀看的用戶呢？這也是需要解釋的。

比如，我們可以在數(shù)據(jù)地圖中，讓用戶快捷查詢指標(biāo)。

當(dāng)然，我們也可以直接在取數(shù)的界面進(jìn)行必要信息的展示和提示，這樣就不必要再到另外的界面去查詢。

對于業(yè)務(wù)來說，這種系統(tǒng)越簡單越好，需要跳轉(zhuǎn)的頁面越少越好，甚至可以結(jié)合NLP系統(tǒng)對業(yè)務(wù)使用的業(yè)務(wù)語言，轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言，然后進(jìn)行取數(shù)。

比如問，我想知道最近元夢之星的直播情況，請告訴我有哪些維度和指標(biāo)。并直接幫我取數(shù)，按照Excel的形式給出結(jié)果。然后系統(tǒng)自動判斷并執(zhí)行即系查詢操作，并按照Excel格式給出。

不過，如果系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)沒做好治理，也沒積累案例，實(shí)現(xiàn)難度比較大。更加關(guān)鍵是，中型公司落地一個模型的收益，能不能覆蓋投入的成本。

2. 用于后臺管理的功能

設(shè)計(jì)完了面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的功能，接下來，我們再考慮用于管理、支撐的后臺功能。

首先問自己一個問題：MVP階段，需要復(fù)雜的管理功能嗎？需要什么樣的數(shù)據(jù)支持呢？回答這個問題，需要有點(diǎn)技術(shù)背景，但如果你不懂技術(shù)其實(shí)也沒問題。

第一，指標(biāo)能取數(shù)，那肯定需要有數(shù)據(jù)源，第二，業(yè)務(wù)人員進(jìn)行的各種取數(shù)條件的設(shè)置，可能要能轉(zhuǎn)化為從數(shù)據(jù)源里取數(shù)的語言（取數(shù)腳本）。

這里需要兩個東西：具體的表數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)源）、以及解釋取數(shù)配置的東西（生成取數(shù)腳本的邏輯）。有了這兩項(xiàng)，只要提前在代碼里配置好，哪怕沒有管理功能，用戶在界面上的操作也能取到結(jié)果。而設(shè)計(jì)功能，當(dāng)我們的底層表、指標(biāo)、維度、修飾詞等等信息變得龐雜以后，能夠更加方便地查詢、管理。

接下來，我們再來看，要有哪些功能。

1）原子指標(biāo)管理

這里，基于原子指標(biāo)是否要指定來源的事實(shí)表，可以區(qū)分為兩種做法。拋開這個點(diǎn)，我們先說公共的部分。

解釋一個原子指標(biāo)，需要告訴使用者：指標(biāo)的中文名稱、英文名稱、指標(biāo)的單位、指標(biāo)的業(yè)務(wù)含義、業(yè)務(wù)的負(fù)責(zé)人。除此以外，我們還可以對指標(biāo)進(jìn)行分類，包含業(yè)務(wù)域、主題域、業(yè)務(wù)過程、數(shù)據(jù)域等。（我不建議劃分太細(xì)，劃太細(xì)其實(shí)也挺難找的）

接下來，我們再說兩種不同的做法。

第一種，原子指標(biāo)指定來源事實(shí)表。

這里，核心就是要指定指標(biāo)的字段，是基于數(shù)倉中的哪個事實(shí)表中的哪個字段進(jìn)行何種計(jì)算，最終的出來。

第二種，原子指標(biāo)不指定來源事實(shí)表。

原子指標(biāo)不記錄和表之間的關(guān)系，純粹就是做公共部分的記錄。指標(biāo)和表的綁定關(guān)系，放在衍生指標(biāo)中進(jìn)行設(shè)定。

下圖是新增原子指標(biāo)：

2）衍生/復(fù)合指標(biāo)管理

對應(yīng)的，也有兩種管理方式。還是記住那個公式：衍生指標(biāo) = 維度 + 修飾詞 + 時間周期 + 原子指標(biāo)

第一種。通過原子指標(biāo)來綁定表關(guān)系。衍生指標(biāo)核心是增加維度、修飾詞、時間周期等信息

第二種。

這里管理的核心，是將具體事實(shí)表的一些字段記錄下來，對應(yīng)的是哪些衍生/復(fù)合指標(biāo)。

既然有依賴關(guān)系，那么在衍生指標(biāo)這塊，就可以看到指標(biāo)之間的血緣了，可以進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。

指標(biāo)管理小結(jié)：

其實(shí)不管哪種方式，關(guān)鍵就是要告訴系統(tǒng)：指標(biāo)要從哪個表中的哪個字段進(jìn)行取數(shù)，也就是指標(biāo)和表之間的關(guān)系。只有記錄了這些信息，未來，才能基于這個邏輯關(guān)系去生成取數(shù)的腳本。

這里也照應(yīng)前面文章里說的：表里面沒有原子指標(biāo)。原子指標(biāo)只不過是定義指標(biāo)的最基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)含義、取數(shù)方式、哪怕指定事實(shí)表，也只是定義技術(shù)語義下的指標(biāo)口徑是什么（也就是所謂的基于SQL的計(jì)算方式定義）。

3）維度管理

維度管理的核心，是將維度的邏輯和具體的維度物理表映射起來。

比如，數(shù)倉底層建了不同的品類，有對應(yīng)的一個維度表。那么我們就可以錄入品類的維度（或者是事實(shí)表里的維度屬性字段）

用戶想要查看不同分區(qū)的直播數(shù)據(jù)，選擇了分區(qū)維度下的指標(biāo)，比如品類觀看時長，那么最終生成取數(shù)腳本的時候，會將維度屬性字段放置到group by字段中。

比如，業(yè)務(wù)在最終篩選的時候，選擇了王者榮耀和元夢之星這兩個游戲（相當(dāng)于是確定了維度的取值范圍），在 where 匹配條件里，加了匹配符，比如，where tag_id = 1 or 2。

那么，最終的結(jié)果就是：

衍生指標(biāo) = 維度 + 時間周期 + 修飾詞 + 原子指標(biāo)。

那么，當(dāng)我們構(gòu)建了衍生指標(biāo)之后，我們是能夠通過維度反向篩選有哪些可選的衍生指標(biāo)的。

4）修飾詞、修飾詞類型管理

這塊相當(dāng)于詞庫管理，修飾詞、修飾詞類型的增刪改查，然后用于構(gòu)建衍生/復(fù)合指標(biāo)的時候，進(jìn)行關(guān)聯(lián)。直播常見的修飾詞有，有效觀看、有效開播、禮物流水消費(fèi)金額里面的禮物流水。

5）業(yè)務(wù)域、數(shù)據(jù)域管理

這塊也相當(dāng)于詞庫管理，業(yè)務(wù)域、數(shù)據(jù)域的增刪改查，用于對指標(biāo)進(jìn)行分類。

比如，用戶在篩選時，先有大致的一個業(yè)務(wù)劃分，然后再去找維度和指標(biāo)。

3. 指標(biāo)管理功能總結(jié)

看完了這么多，感覺很復(fù)雜，是吧？化繁為簡。先拋開修飾詞、業(yè)務(wù)域、數(shù)據(jù)域，只關(guān)注指標(biāo)和維度。我建議你從SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）的角度去重新理解指標(biāo)管理。

為什么數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理要懂點(diǎn)技術(shù)，我認(rèn)為核心是要懂點(diǎn)SQL。因?yàn)槎薙QL，才能從SQL（物理模型語言）的角度去理解這些一切一切。

其實(shí)SQL也不用掌握太深，只要看懂最簡單的代碼就夠了。我們看看下面這段語句，其含義是：統(tǒng)計(jì)2023年12月12號當(dāng)天不同支付類型的訂單數(shù)量。

select dt as dt, pay_type as pay_type, count(order_id) as cnt from dwd_order where dt = 20231212 group by dt, pay_type

假如我們的支付方式有兩種：wechat和alipay，那么最終的表格會如下：

看完SQL，我們再問問問題。

在SQL里維度是什么？在哪里？維度就是對應(yīng)的group by的字段。這個字段是可以來源于事實(shí)表的主鍵，也可以是事實(shí)表關(guān)聯(lián)維度表后取得維度表得字段。

指標(biāo)是什么？在哪里？是count(order_id）嗎？不，如果你只往查詢系統(tǒng)里輸入count(order_id），系統(tǒng)是沒有執(zhí)行結(jié)果的。只有當(dāng)你指定了表，表取數(shù)的時間范圍（時間周期），指定的維度，才能取到結(jié)果。如果不指定時間范圍，那就是整個表全部的范圍（也就是從有這張表的那天起的全部數(shù)據(jù)）。如果不指定維度，那就是全維度（也就是所有的訂單總數(shù)）

如果，我們從剛剛的結(jié)果表里取數(shù)呢？指標(biāo)是什么？

我們不需要定義count(order_id)了，我們的SQL可以這樣寫：

select dt as dt ,pay_type as pay_type ,cnt as from dwd_order where dt = 20231212

這就是為什么指標(biāo)能有兩種管理辦法。因?yàn)椴还苣姆N，只要最終生成的SQL能從物理表里取到正確的結(jié)果就行了。當(dāng)你理解了SQL是如何取數(shù)，如何描述指標(biāo)，那你就能理解為什么要構(gòu)建所謂的原子指標(biāo)管理、衍生指標(biāo)管理、維度管理。

五、產(chǎn)品運(yùn)營

1. MVP階段就要考慮后續(xù)運(yùn)營

前文說到，要MVP，要基于場景、用戶需求去初始化我們的最小可用產(chǎn)品，第一個版本我們?yōu)榱丝焖佼a(chǎn)生價值，很多地方是簡陋的。但你要時刻牢記，正是因?yàn)樯釛?，我們才有獲得。

這套系統(tǒng)，相當(dāng)于是將之前的業(yè)務(wù)提需求、開發(fā)開發(fā)報表的流程，進(jìn)行了系統(tǒng)化，并且記錄了過程信息（也就是指標(biāo)、維度、事實(shí)表等等對象的元數(shù)據(jù)），當(dāng)這套管理體系和對應(yīng)的系統(tǒng)建設(shè)完成時，后續(xù)只需要進(jìn)行日常的運(yùn)營和維護(hù)。

當(dāng)我們的產(chǎn)品功能上線以后，接下來就進(jìn)入新的PDCA循環(huán)了，Plan（計(jì)劃）、Do（執(zhí)行）、Check（檢查）和Act（處理）。不僅可以對系統(tǒng)的內(nèi)容（數(shù)據(jù)資產(chǎn)）進(jìn)行進(jìn)一步的豐富，在交互和用戶指引方面，也有很多工作可以做。

2. 在問題中迭代系統(tǒng)

當(dāng)然，你也會面臨一些內(nèi)容和功能層面的問題。

比如，業(yè)務(wù)方希望你能在指標(biāo)取數(shù)中增加新的指標(biāo)。而這需要開發(fā)新的底層表，錄入指標(biāo)數(shù)據(jù)，直到豐富整體的指標(biāo)體系。比如，當(dāng)指標(biāo)過多，用戶不方便進(jìn)行指標(biāo)的搜索、查詢時，要做一些必要的指標(biāo)分類、說明文檔、操作指引等。

再比如，因?yàn)楣疽?guī)劃原因，某些業(yè)務(wù)停滯，某些數(shù)據(jù)也不再需要了。如果公司對成本管控比較嚴(yán)，可以從數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用情況出發(fā)，基于指標(biāo)體系、數(shù)倉表血緣等，對不再使用的報表及其整個調(diào)度任務(wù)體系進(jìn)行下線處理。以便節(jié)約存儲和計(jì)算的成本。

總而言之，這套系統(tǒng)完善之后，能解決50%以上的規(guī)范化的取數(shù)、看數(shù)問題就不錯了。而針對特定場景的分析，還需要人工來支持。人工智能，先人工，才能智能。

當(dāng)然，問題是解決不完的，人的需求是滿足不完的~

六、總結(jié)和未來展望

1. 總結(jié)

從規(guī)劃的注意事項(xiàng)，再到落地的功能規(guī)劃和涉及介紹了很多，大致上為你描繪了指標(biāo)管理。

不過，我想提醒你，那些能夠落地指標(biāo)管理的企業(yè)，都是天選企業(yè)，它們匯聚了優(yōu)秀人才，跟隨著時代的發(fā)展，基于技術(shù)和管理的創(chuàng)新，跨過了層層考驗(yàn)，在重重磨難之中成為大業(yè)務(wù)量的企業(yè)，擁有真正的大數(shù)據(jù)，真正地利用數(shù)據(jù)發(fā)揮價值，但凡少創(chuàng)了一個關(guān)，都到不了所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的階段。

對于大多數(shù)實(shí)體業(yè)務(wù)經(jīng)營型的企業(yè)來說，科學(xué)的指標(biāo)管理是業(yè)務(wù)發(fā)展的助推器。數(shù)據(jù)和對應(yīng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的發(fā)展，離不開強(qiáng)力的業(yè)務(wù)支撐，絕對不要為了做而做，管理指標(biāo)的目標(biāo)也不僅僅是為了更好地查看數(shù)據(jù)，其目標(biāo)是做出更優(yōu)質(zhì)的決策，拿到更好的業(yè)務(wù)結(jié)果。

2. 未來展望

在生成式AI如火如荼進(jìn)行的時候，我們可不可以利用AI來做更多呢？

AI能在哪些場景嵌入現(xiàn)有的工作流，改善當(dāng)前工作流，做更加深入的落地呢？比如，業(yè)務(wù)方看完數(shù)據(jù)后，直接用語音、文字給AI發(fā)送指令，請給近30天沒在平臺消費(fèi)的用戶發(fā)送滿30減5的消費(fèi)券通知，并自動生成統(tǒng)計(jì)任務(wù)，在1小時候給我反饋通知發(fā)送的達(dá)到量、點(diǎn)擊量，消費(fèi)券的使用量，產(chǎn)生的交易金額。

人還是做主導(dǎo)，但是基于數(shù)據(jù)做決策、做動作、回收數(shù)據(jù)的整體鏈路更加高效。長路漫漫，道阻且長~

以上，感謝閱讀~