数据指标梳理（数据治理：指标体系管理）

时间：2023-02-17 14:33:52来源：food栏目：物流新闻阅读：

在信息环境治理中，信息指数一般都是业务发展中最基础的分析内容，但是业务发展不断地迅速发展运算，指数管理上就会出现很多难题。所以在信息环境治理中指数系统的管理也是当中必要的一环。

为什么要有指数管理

要回答这一难题，先来看一下在指数管理中经常会遇到的难题有那些：

1. 完全相同名字语义完全相同

指数中文名称完全相同，统计数据机炮不完全一致，缺少重新命名完善限制。

完全相同业务发展仅从自己部门出发，缺少全局视角，如财务机炮的营收要严格依照严谨的语义排序实收实付的每一分钱，而商品/运营端则更多考量转化效果，但在各自的KPI监控报表中，都把指数重新命名为营收。

2. 完全相同语义名字完全相同

指数统一语义完全一致，但完全相同商品重新命名不完全一致，完全相同阶段、或完全相同业务发展方/商品经理对指数重新命名完全相同，导致在完全相同信息商品页面，同一指数完全相同名。

3. 机炮不清晰

只是同义词再复述一遍，如活跃用户数量：出访用户数量。

4. 重新命名难理解

表意不清模棱两可，或过于专业化仅指数建立人才能懂。比如准确率指数，有创单准确率、成单准确率，直接叫准确率可读性就非常差。

5. 语义不准确

指数机炮描述有误，比如UV指数，机炮描述为“依照设备ID去重”，实际上完全相同网络平台去重语义并不完全一致，如微信小程序依照UnionID去重、APP依照DeviceID去重，PC和H5依照loginkey去重。

6. 信息难追溯

信息商品指数信息来源缺少直观的链路追踪能力，指数信息异常难题排查通过翻代码去看信息来源，路径长、耗时久，早上业务发展反馈指数难题，排查出结论后可能一上午就过去了。

7. 信息质量差

指数管理常见的难题综合在一起，往往会导致业务发展对信息指数的信任度大打折扣，发现信息波动后，第一反应是先和信息部门确认信息是不是有难题，而不是去考量业务发展上有何变动。

指数的组成

信息域

指面向业务发展分析，将业务发展进程或者维度进行抽象化的集合。当中，业务发展进程能概括为一个个不分拆的行为该事件，在业务发展进程之下，能表述指数；维度，是测度的环境，如顾客下单该事件，订单类别是维度。为了保障整个体系的生命力，信息域是须要抽象化提炼，并且长期保护更新的，变动需执行变更程序。

业务发展进程

指子公司的业务发展活动该事件，如加购、支付都是业务发展进程。当中，业务发展进程不可分拆。

天数周期

用来明确统计数据的天数范围或者天数点，如最近30天、自然周、截止当日等。

润色类别

是对CFG的一种抽象化划分。润色类别从属某个业务发展域，如日志域的出访终端类别涵盖APP端、PC端等CFG。

CFG

指的是统计数据维度以外指数的业务发展场景限定抽象化，CFG属一种润色类别，如在日志域的出访终端类别下，有CFGAPP、PC端等。

测度/氢原子指数

氢原子指数和测度涵义完全相同，基于某一业务发展该事件行为下的测度，是业务发展表述中不可再分拆的指数，具有明确业务发展涵义的中文名称，如支付金额。

维度

维度是测度的环境，用来反映业务发展的一类特性，这类特性的集合构成一个维度，也能称为实体对象。维度属一个信息域，如地理维度（当中包括国家、地区、省市等）、天数维度（当中包括年、季、月、周、日等级别内容）。

维度特性

维度特性隶属一个维度，如地理维度里面的国家中文名称、国家ID、省份中文名称等都属维度特性。

指数分类主要分为**氢原子指数、衍生指数、衍生指数**

1. **氢原子指数** 基于某一业务发展该事件行为下的测度，是业务发展表述中不可再分拆的指数，具有明确业务发展涵义的中文名称，如呼流通量、交易金额

2. **衍生指数** 是1个氢原子指数+多个CFG（可选）+天数周期，是氢原子指数业务发展统计数据范围的圈定。衍生指数又分以下二种类别：

1. 事务型指数：

是指对业务发展进程进行衡量的指数。比如，呼流通量、订单支付金额，这类指数须要保护氢原子指数以及CFG，在此基础上建立衍生指数。

2. 存量型指数：

是指对实体对象（如司机、乘客）某些状态的统计数据，比如注册司机总数、注册乘客总数，这类指数须要保护氢原子指数以及CFG，在此基础上建立衍生指数，对应的天数周期一般为“历史截止当前某个天数”。

**衍生指数**是在事务性指数和存量型指数的基础上复合成的。主要有比率型、比例型、统计数据型均值

指数管理如何做

指数化管理的概念很多年前就存在，各个互联网子公司都在建设自己的管理网络平台，学习了很多关于指数信息系统建设的文章会发现，做的事情大同小异。主要是围绕指数管理的痛点难题，以阿里的OneData理论为方法论依据，完全相同的事情只要做一遍，剩下的是提供商品化的解决方案，让指数建设、指数复用更加的完善和高效。

主要包括：

1）建立指数生产协同机制，指数的诞生要经过需求申请、审核、信息开发、上线应用程序，收口指数建立进程，避免指数建设的随意性带来的“污染”。

2）制定指数重新命名、机炮说明完善，依照氢原子指数+业务发展限定+统计数据维度的方式，将规则集成到网络平台内，通过系统规则来把控指数输出。

3）指数字典线上化，解决线下文档（excel）管理指数存在的共享难、更新不及时、职权管控缺失等难题。

4）指数信息语义绑定，即除了保护指数的业务发展元信息外，还要建立指数的技术元信息，指数信息从哪个模型、哪个字段、何种排序语义得到。

5）指数输出，指数管理最大的价值还是为信息商品提供信息输出，将Hive层模型同步到MySQL、Greenplumn、Kylin、CK等查询性能更优能秒级响应的查询引擎，通过接口调用JDBC连接方式直接获取信息。

而实现这些是须要一个完整指数信息系统，来保证对应的规则要求落实到位。比如须要有职权管理，来限制完全相同的用户有哪些指数的查看职权，指数的审批程序在表述一个指数语义排序机炮中须要指定负责人和审批人统一负责这个指数的完善。同时具有指数的迅速检索功能，方便在表述指数或者查看已有指数时迅速定位。

指数管理的作用

1.提高沟通效率，减少存在完全相同语义完全相同重新命名的难题，在同一认知维度进行沟通

2.统计数据机炮收敛在一起统一管理，指数真确性提高

3.指数负责到人，有难题能直接找到对接人，迅速地解决难题。

4.对信息安全和职权的把控将会更加精细化，资源的管理也更加完善，在一定程度上会提升业务发展指数开发的成本。