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【定义】

指标定义為(wèi)反映企业经营管理(lǐ)在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等的概念和数值。

指标数据标准是為(wèi)满足内部分(fēn)析管理(lǐ)需要和外部监管要求，对基础类数据加工而产生的指标数据标准化规范。指标数据标准通过基础属性、业務(wù)属性、技术属性和管理(lǐ)属性来描述指标数据规范化要求。例如，在基础属性中需要定义标准名称，明确指标分(fēn)类；在业務(wù)属性中需要明确指标的业務(wù)含义、业務(wù)口径和指标维度等；在技术属性中需明确指标取数范围、指标取数方式、指标条件、指标数据类型、長(cháng)度和精度等。為(wèi)确保指标数据标准定义的完整与严谨，我们形成了一整套指标数据标准的信息项属性架构：

以“拨备覆盖率”指标為(wèi)例，从数据标准化的角度来看，首先需要定义其业務(wù)含义，以明确其定位和用(yòng)途，统一业務(wù)解释；同时通过技术属性明确其指标技术口径和取数规则等，确保指标数据计算结果的一致性。这样，在整个企业层面，统一了“拨备覆盖率”的业務(wù)口径和技术口径，最终确立了其使用(yòng)规范。

由此可(kě)见，指标数据标准确立的是指标数据全公司层级统一使用(yòng)的规范，為(wèi)内部数据分(fēn)析应用(yòng)与外部监管指标报送提供指导性、规范性要求。

【指标数据应用(yòng)和管理(lǐ)中的问题】

1、指标口径不统一

在企业管理(lǐ)和业務(wù)活动中，经常存在指标数据的名称相同，但统计口径、计算方法却有(yǒu)较大差异的情形；或者反过来，指标数据的计算方式相同，但名称却各异。定义不统一的指标会带来极大的沟通障碍，让沟通效率降低，甚至“差之毫厘，谬以千里”。

2、指标體(tǐ)系不完整

企业各部门根据自身业務(wù)需求，都有(yǒu)一部分(fēn)的量化指标，但不够全面，也缺乏方法论指导，对于企业整體(tǐ)数据分(fēn)析应用(yòng)能(néng)力提升的指导作用(yòng)有(yǒu)限，且在使用(yòng)过程中孤立强调某些指标的趋势，而忽略综合分(fēn)析、長(cháng)期跟踪与定期比对指标的重要性。缺乏整體(tǐ)考量而设置的指标體(tǐ)系，以及错误的指标分(fēn)析方法，会产生错误的分(fēn)析结果，进而影响运营层面、产品改进方面的决策。

3、指标问题追溯难

指标数据大多(duō)经过多(duō)重计算得到，有(yǒu)些指标需要经过很(hěn)長(cháng)的加工过程才能(néng)得出，如无法追溯指标的加工过程，就不知道指标所用(yòng)的数据来源，无法快速找出指标出错的原因和对应的责任部门。

4、数据质量差

指标的一致性、完整性、准确性和可(kě)追溯性得不到保证，出现问题时各部门间相互推诿的情况时有(yǒu)发生，导致指标问题难以得到解决。

【谁来制定指标数据标准】

类似企业基础数据标准的管理(lǐ)，在指标数据标准管理(lǐ)工作中，同样需要数据治理(lǐ)归口管理(lǐ)部门来牵头指标数据标准的制定工作，并建立业務(wù)归口部门与技术主管部门的协作机制。

数据治理(lǐ)归口管理(lǐ)部门：对于指标数据标准管理(lǐ)工作而言，数据治理(lǐ)归口管理(lǐ)部门是作為(wèi)牵头者的角色，需要做到组织数据治理(lǐ)小(xiǎo)组，将技术管理(lǐ)与业務(wù)管理(lǐ)的相关人员协同起来，完成指标数据标准制定工作，并提供资源协调、统筹安排等便利。

指标标准业務(wù)归口部门：指标标准业務(wù)归口部门作為(wèi)指标所属领域的业務(wù)主管部门对指标数据标准进行归口管理(lǐ)。业務(wù)涉及多(duō)个板块的，以指标产生部门对数据标准进行归口管理(lǐ)；多(duō)个部门同时计算的，以业務(wù)牵头主管部门进行归口管理(lǐ)。其职责主要包括，确定指标数据的使用(yòng)部门、基础属性、业務(wù)含义和业務(wù)口径等标准，并对指标的技术口径的统计结果进行测试和确认。

技术主管部门：技术主管部门作為(wèi)指标标准管理(lǐ)的技术支撑，对指标的取数方式和指标条件进行确认，并统筹指标数据标准的落地实施工作。

【如何制定指标数据标准】

指标数据标准制定的原则：

名称：同一指标的中文(wén)名称和英文(wén)名称均采用(yòng)统一命名规则，标识相同业務(wù)含义的指标名称应保持一致；

定义：同一指标的业務(wù)含义和所适用(yòng)的业務(wù)场景保持一致；

口径：同一指标的业務(wù)取值范围、计算方法和编码规则等业務(wù)规则保持一致；

来源：每个指标动应有(yǒu)可(kě)信的来源系统，其他(tā)系统使用(yòng)该指标时应直接取用(yòng)权威系统结果，以保持来源一致；

参照：各指标制定标准时所参考的外部标准(包括國(guó)际标准、國(guó)家标准和行业标准)，内部业務(wù)制度和业務(wù)规范均应保持一致。

指标数据标准體(tǐ)系的构建，一方面需要梳理(lǐ)内部管理(lǐ)与外部监管部门统计的需求，细化形成对业務(wù)属性、技术属性的要求；另一方面需要自下而上整理(lǐ)行内信息系统中的数据现状，两者结合形成指标标准的业務(wù)属性和技术属性，制定有(yǒu)效合理(lǐ)的指标数据规范要求。

指标数据标准可(kě)以从维度、规则和基础指标三个方面进行定义：

1、维度

维度是对企业在业務(wù)经营过程中所涉及对象的属性进行划分(fēn)的方式。维度作為(wèi)观察事物(wù)的视角，并不孤立存在，而是通过与指标结合使用(yòng)，可(kě)以对指标的不同方面进行对比与分(fēn)析。

2、规则

规则是对指标计算统计方式给出的规范性说明，包括可(kě)复用(yòng)的公共维度和业務(wù)规则。如，基础统计类规则：当期、累计、最低值、最高值；增長(cháng)类统计规则：环比变化量、同比变化量等。

3、指标

指标具备一些基本要素信息对指标进行标准化的规范说明，基本要素信息為(wèi)指标所必须具备的信息，企业一般在基本要素信息的基础上添加管理(lǐ)要素信息以方便管理(lǐ)。指标属性包括业務(wù)属性、技术属性和管理(lǐ)属性三大属性。

【指标数据标准的应用(yòng)】

指标数据标准能(néng)够保障各业務(wù)部门对指标在不同应用(yòng)场景下业務(wù)口径有(yǒu)直观、清晰的理(lǐ)解。提升指标在不同应用(yòng)场景下的准确度，降低由于口径理(lǐ)解不一致造成的统计差异。

同时，指标数据标准體(tǐ)系作為(wèi)分(fēn)析应用(yòng)的基础，通过配合使用(yòng)指标标准中的维度和维值，可(kě)以实现业務(wù)部门的自主分(fēn)析，即灵活使用(yòng)这些指标进行业務(wù)分(fēn)析，為(wèi)企业领导层、管理(lǐ)层、基层用(yòng)户提供不同层级、不同维度的企业经营管理(lǐ)数据，实现自上而下、自内而外的统一、标准、及时、有(yǒu)效的数据，同时也可(kě)以帮忙企业实现：

1、基于市场数据、行业数据、销售数据、店(diàn)面数据、财務(wù)数据、资产数据、客户数据、采購(gòu)数据等指标标准體(tǐ)系建立，建立一个即满足企业客户需求、有(yǒu)能(néng)供企业领导决策查询、分(fēn)析统一使用(yòng)的数据平台，对数据进行统一规划、管理(lǐ)。

2、建立多(duō)维分(fēn)析指标库，提供专业的多(duō)维分(fēn)析模型和算法，满足部门经理(lǐ)、高层领导对相关业務(wù)数据的多(duō)维分(fēn)析、对比、展现，為(wèi)公司领导决策分(fēn)析提供依据。

3、建立统一的数据前端展示平台，完成现有(yǒu)业務(wù)数据、行业和市场数据的汇总、整理(lǐ)分(fēn)析，并依据用(yòng)户授权，為(wèi)不同系统用(yòng)户提供个性化的数据查询、分(fēn)析、展示，同时满足企业客户和企业决策的共同需求。

4、有(yǒu)效的為(wèi)企业进行绩效评估、投入产品、经营分(fēn)析、盈利分(fēn)析和客户关系管理(lǐ)，从而為(wèi)经营管理(lǐ)决策分(fēn)析提供准确的、一致的、量化的信息，為(wèi)企业决策提供支持。

【结束语】

数据标准化的指标體(tǐ)系建设可(kě)以对数据快速、准确地分(fēn)析应用(yòng)，实现企业数据价值化、数据资产化，為(wèi)企业带来巨大的数据资产价值提升。因此，企业在数据治理(lǐ)过程中需要高度重视指标数据标准地制定和落实。

本文(wén)分(fēn)享了指标数据标准體(tǐ)系的定义、面临的问题、解决方案以及指标应用(yòng)，后续我们还将继续為(wèi)大家分(fēn)享数据标准、数据治理(lǐ)、数据安全、数据中台在企业中的落标实践，為(wèi)企业的信息化建设保驾护航。