途家指标治理平台分析

前言

       文章从指标管理问题和业务过程两个角度出发阐述如何构建指标管理体系和指标管理系统。问题角度首先阐述实践过程中指标管理遇到的问题，然后提出几项准则说明什么样的指标管理体系是“合格的”，之后针对复杂繁多的指标提出“分类+层次化”的指标管理方法，最后结合指标管理的实践来说明一个指标管理系统应该具备功能，以及结合系统如何梳理和管理存量和增量指标。从业务过程角度阐述如何构建指标体系，之后引出指标管理系统应该具备的功能。最后对文章中出现的概念进行解释和举例。文章主要内容参考《数据中台实践课》，结合途家数据仓库治理过程中自己的一些理解。

为什么做指标管理

工作中经常使用、开发各种指标，即使指标数量不大，如果不进行系统的管理，仍会出现各种各样的问题。以下梳理了工作中碰到的一些问题：

• 命名难以理解：好的指标命名是可以推断出其包含的业务过程的，但工作中总会碰到一些指标，很难判断这个指标是描述什么业务的。
• 计算口径问题：有些指标的计算口径不同的人会有不同的理解方式，导致使用者对这一指标理解产生歧义。
• 数据来源、计算逻辑不清晰：之前工作中经常会碰到这类问题，当指标出现问题时需要去查代码才能找到指标使用了哪些表中的数据。而有些计算逻辑比较复杂的指标很难用语言描述清楚，即使能够描述清楚也会需要大段文字。指标开发人员很清楚其中的计算逻辑，使用者用起来是一头雾水。
• 指标重复：由于没有统一的指标管理体系，导致很多指标重复开发，不同指标名称背后很可能是相同的计算逻辑和统计口径；
• 指标冲突：指标名称相同，计算逻辑、统计口径、数据源等不一样，这种情况非常让人费解。
• 指标使用问题：由于指标命名不规范、指标描述不清晰等问题，使用者不知道如何使用、分析这一指标。
• 指标过度开发：工作中有时要开发一些由于“某些原因”必须开发的指标，而这些指标很多时候只使用一次。

要解决的问题

在讨论如何管理指标之前，先从“管理、计算、使用”三个角度阐述一下什么样的指标管理方法是“合格的”：

• 指标体系化管理。业务发展初期可能指标数量比较少，粗放的进行指标管理可能还能过得去。但随着指标数量增多，再使用粗放的管理方法会非常耗费精力。因此指标体系化管理非常重要，这一点也是个人认为最重要的。
• 指标计算逻辑、计算口径、数据源表述清晰。
• 指标命名规范、描述清晰且含义明确，方便其他人员或系统使用。
• 明确指标的使用方式和使用系统。
• 指标全局统一管理
  以上五点是个人基于工作提出的一些观点，如有缺失或者不当之处欢迎补充。

指标管理方法

a.指标体系化管理

常用的指标分类体系如下：

为了提高指标管理效率，一般会按照业务线、主题域、业务过程三级目录的方式管理指标，如果业务线条之间交叉较多，也可直接按照主题域划分。例如电商行业划分仓储、配送、零售、客服等主题域，都是为电商业务服务等，仓储主题域下面又划分为拣选、复核、打包等业务过程。

把业务过程中的若干指标分为原子指标和派生指标，目的是解决描述同一事实时口径定义不一致的问题。例如今日生产订单量有多种统计口径：拣选完成且未取消的订单、拣选完成的订单等等。那么什么是原子指标，什么是派生指标呢？给出如下公式：

派生指标统计周期统计粒度业务限定原子指标派生指标=统计周期+统计粒度+业务限定+原子指标

原子指标可以简单理解为不能按照上述公式分解的指标。例如已拣选订单量是原子指标，口径定义为：计算周期内去重的，已经拣选完成订单数量，订单是否取消可以认为是业务限定词，如果有一个指标表示已拣选但是被取消的订单量，则该指标继承自已拣选订单量（例子可能不太准确）。
上述分类方式基于业务，还可以按照使用者、重要程度分类，两种分类方式可以结合使用，实现精细化管理。对重要指标（使用者比较重要，使用量较多）的指标需要重点监控其数据流转情况。具体怎么分类需要结合公司具体情况，比如数据部门产出的核心指标、原子指标、多部门使用的指标可以标记为一级指标，基于原子指标由业务部门创建的派生指标定义为二级指标等，敏感/非敏感指标等。

b. 指标命名规范

指标命名和代码命名差不多，都需要看到名称基本可以判断属于哪个业务过程。此外上一小节中提到指标之间存在派生关系，派生指标应当和所继承的原子指标命名一致。
好的命名方式如下（参考数据中台实践课-05）：

• 原子指标：指标名称适合用“动作+度量”的命名方式，标识的命名用英文简称或者汉语拼音缩写比较好。
• 派生指标：指标名称应严格遵循“时间周期+统计粒度+业务限定+原子指标”的命名方式，标识命名要用“业务限定_原子指标_时间周期”的方式。

c. 明确指标使用方式及使用情况

从指标使用角度考虑，使用者需要找到所需指标、了解指标定义、了解指标使用方式，最后找到指标数据进行后续分析。从指标开发者角度考虑，需要了解到指标都被哪些系统使用，使用频率如何等等，也需要了解指标的定义、计算逻辑、统计口径、数据源等内容，便于数据核验和知识共享。

指标管理系统

基于上述指标管理方法，可以抽象出一个合格的指标管理系统应当具备哪些功能：

• 系统应当能按照指标管理体系进行多维度分类
• 能够清晰的描述指标名称（中英文）、业务口径、计算逻辑等；
• 能够较为便利的管理指标，进行添加、删除、修改等操作。
• 指标能够关联应用系统
• 指标应该和能数仓中的数据模型动态关联，即指标能够关联到表和字段上，以便使用者能够深入了解指标的计算过程，开发者能够较为便捷的定位数据源
• 系统应该和元数据管理系统关联，否则指标无法关联表和字段
• 应当能够同步数仓的主题域和业务过程，并按照命名规范创建指标
• 提供指标检索功能

目的

建立一个全面而简洁、可操作性高、与战略目标相一致的指标体系，对于企业的长期发展具有重要意义。Aloudata CAN 自动化指标平台作为拥有完整数据指标体系的典型平台，正是在为了解决长期困扰数据团队的指标口径不一致的问题下而诞生的。平台采用近几年国外火热的“Headless BI”架构方案，基于强大的语义建模和规范化指标定义，避免关联、聚合、过滤等口径重复定义，能够真正使企业实现指标口径的一致性。