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一、指标治理背景介绍
大数据时代数字化转型背景下，企业所须要的往往不单单是数据，而是数据背地映射的业务洞察，相比拟数据咱们更加关怀的是其体现的业务价值以及笼罩的业务场景。
宏大的数据只有和业务相结合转化为信息，通过解决出现能力真正体现他们的价值。指标作为数据计算的后果，是间接反映掂量业务成果的根据，利用在企业的方方面面，如数据报表、剖析平台及日常取数等。
数据指标作为数据计算的后果，是企业数据价值的直观体现，在业务扩张、指标计算需要的暴增背景下，随之而来的指标治理问题也越来越多，例如指标治理不对立、指标口径不统一、指标流程不标准等，这些问题造成指标管理混乱，数据价值未失去充分发挥。
要解决以上问题，帮忙企业建设指标体系，咱们须要充以下三个方面动手：
● 指标平台
建设对立的指标治理平台，集中管理数据指标，积淀指标资产
● 指标体系
有一套标准规范的指标搭建方法论，搭建企业级数据指标体系
● 流程治理
搭载对立的流程管制机制，全面把控数据指标的生命周期
二、指标体系建设方法论
如何帮忙企业搭建指标体系，咱们次要从以下五步骤动手，从 0 到 1 帮忙搭建指标体系
搭建指标
搭建指标体系的第一步就是明确搭建指标，大部分企业因为指标不清晰造成指标管理混乱，通过指标体系的搭建，咱们要实现“一个指标、一个口径、一次加工、屡次应用”，做到对立指标口径，缩小反复工作，后果对立输入。
● 对立要害指标
创立公司级对立的要害指标，帮忙企业通过对立的指标框架来助力业务业务扩张。
● 缩小反复工作
为每一个成员提供对立的平台来协同，理解企业整体数据业务状况，缩小数据团队重复性工作和工夫破费
● 后果对立输入
针对指标后果，提供一套能将指标和下层利用联合起来的输入形式，施展数据指标最大的价值
需要剖析
明确指标之后，咱们开始着手去构建指标体系，在设计指标之前，咱们首先要进行需要剖析。
同一个企业，不同的业务线、不同的部门，甚至是同一部门的不同人员，提出来的指标计算需要都会有所不同。所以在需要剖析的阶段，咱们要做到基于不同行业的业务状况，剖析数据指标需要，正当划分主题，能力更好地为后续指标设计提供业务撑持。
指标设计
明确需要后，咱们要进行指标体系构建的外围——指标设计，指标设计可分为根底、组成、分类、落地这四个方面，上面咱们就来具体介绍：
● 指标设计根底
针对业务需要现状，明确指标的使用者，建设指标分层意识，依照从上往下的形式建设三层指标，层层合成，业务溯源。
● 指标设计组成
指标设计的组成蕴含维度、度量、统计周期及过滤条件。
● 指标设计分类
指标可分为原子指标、派生指标、合乎指标和自定义指标。
● 指标设计落地
最终咱们基于下面的方法论，将业务数据指标进行残缺地布局落地。
指标开发
设计明确后，咱们就要进行指标的开发工作，真正将咱们设计的指标逻辑落实到实处，有输入有利用。指标开发整体包含开发指标和日常运维两局部。
指标出现
指标开发完就是指标的下层利用出现了，也就是上文提到的【屡次应用】，一个业务指标，能够依据不同的利用场景，出现在业务应用的方方面面。
三、指标体系案例解析
在上文中咱们介绍了指标体系建设的方法论，接下来咱们将结合实际的我的项目来为大家分享指标体系建设如何在理论的我的项目中落地。首先咱们为大家介绍下指标治理产品：
一站式指标综合开发治理平台（EasyIndex），笼罩了指标标准定义到开发落地的过程，同时提供下层的综合查问、共享服务、取数剖析等利用。打消数据的二义性，升高业务和技术的沟通老本，搭建企业级数据指标体系，积淀企业指标资产，撑持业务场景剖析，精准辅助决策。
接下来咱们以某银行客户的案例，来为大家介绍指标体系建设的理论利用。
某银行客户在初期已实现底层数仓表的建设，但因为业务扩张，数据体量扩充，存在各种大量的数据计算，长期取数的场景，同时存在一些零散的业务指标，须要基于不同的业务场景正当布局芜杂的指标内容
● 客户痛点
1、指标体系：指标定义凌乱，没有残缺的指标布局体系，存在同名不同义、同义不同名等状况
2、指标开发：业务取数需要频繁，数据开发每天须要做大量的长期取数工作，开发资源缓和，开发门槛高，过程不可视
3、指标运维：数据计算工作独自保护，无奈保障计算结果
4、指标治理：不同部门的指标扩散治理，反复建设，指标之间的关系不清晰无奈溯源等
● 建设计划
1、构建欠缺的指标体系，正当布局现有指标内容
2、提供一个便捷低开发门槛的开发方式，进步指标开发效率
3、提供一个对立串起来的调度运维入口
4、提供一个对立的指标开放平台，可能看到以后所有的指标资产
● 建设流程
1、需要分析阶段
业务需要调研，理解指标搭建的具体业务应用场景，和业务就整体的搭建思路进行沟通
2、指标设计阶段
围绕着业务场景，依照原子、派生、复合的建设方法论，进行指标的设计，评审通过后落地
3、指标开发阶段
进行数据探查和荡涤，明确指标设计对应的具体数据逻辑，对指标进行开发，落地指标计算结果
4、指标验证阶段
对于开发实现的指标进行验证，包含逻辑一致性的验证，数据准确性的验证，场景实用度的验证
5、指标上线利用
上线验证实现的指标内容，提供指标服务供业务零碎获取指标数据，在应用过程中一直迭代指标
● 业务成果
1、绩效考核指标资产积淀
4 大主题分类，包含贷款业务、贷款业务、理财业务、网络金融
5 大主题对象，围绕着账号、客户、客户经理、机构、产品五大对象进行的指标体系设计
300+ 指标资产的积淀输入
75% 的长期取数覆盖率，开释了开发资源
开发效率的进步，10 个指标的开发工夫均匀从 5 人天缩短到 1 人天，后果复用率进步
2、指标服务提供给业务零碎的指标起源
20+ 指标 API 提供服务供下层业务零碎调用获取指标信息
业务门户展现指标资产
