统计指标体系（统计指标体系的例子） 编辑导语：指标体系的建立，能够驱动业务或公司更好地前进，同时也有助于利用指标体系评判业务状态，发现有异常的指标并予以修正 。本文作者从自己实际工作实践出发，总结分享了搭建指标体系的相关经验，希望对大家有所帮助 。
你对越刷越上瘾的抖音又爱又恨，对千人千面淘宝智能推荐的心仪商品满心欢喜，对踏足一个陌生城市因为有了地图、共享出行以及众多 App 的攻略而不再感到未知和害怕，互联网和城市数字化带来的变革，不仅仅是更便捷，还有人与人之间边界的拉近 。
这一切，依赖于海量数据的线上化，基于大数据和人工智能技术的价值挖掘 。正如王坚博士的《在线》书中所言：数据量大不重要，让数据在线才重要 。

文章插图
无论是企业还是个体，我们都在逐渐成为这规模不可及数据富矿的一份子 。不管是原生互联网企业，还是不断进化中的传统企业，今天的企业正在逐步进化成数据企业 。“数据是核心竞争力”成为了主流观点，而数字化转型的本质是为了提高生产力，将数据变为生产资料 。
这一切，都是为了实现精细化运营从而达到降本增效的目的 。正所谓：数据最了不起的地方，就是靠最小的成本撬动更大的价值 。
01 数据与中台
互联网最典型的特征是将用户行为和触点线上化，积累着海量级别数据 。
行为分析、运营触达、用户画像、智能推荐、千人千面 。一个个看似简单的词语，背后是海量数据驱动的结果 。首先需要对用户的行为进行量化并收集，用户行为数据、交易数据又或者产品数据，都是企业数字资产极其核心的内容 。而这些数据，往往会散落在企业的不同业务线，不同数据库，被分为若干个数据集合单元，无法形成数据闭环 。
“如果无法衡量，那么就无法管理” 。
为了连接这些信息孤岛的数据，可以借助中台的理念，即沉淀和去重业务线的数据，将不同系统中的数据进行全面汇集和管理，提高信息传递效率 。中台的输出形式为标准化的 API，数据中台可以简单理解为包含数仓体系和数据应用集的结合 。
数据的利用可以分为四个阶段：采集、存储、分析、展示 。，也对应着以上为数仓体系不同模块 。包含了数据底层（采集和存储）、数据分析和数据展示 。
数据底层主要负责管理数据，包括数据采集、数据 ETL、数据仓库构建等环节，提供数据基础；数据分析主要是利用SQL查询、OLAP 分析、数据挖掘以及可视化等方法抽取数据仓库中的数据，形成数据价值 。
其中，数据分析和展示是堪比砂砾淘金的壮举，将数据转化为有价值的信息，减少主观决策 。然而口号容易，落地难 。
无论是营销活动，还是产品迭代，又或者是商业智能，做到数据决策的第一步，是搭建一套符合业务事实的指标体系 。
02 指标与指标体系
指标是什么呢？我们为什么又需要指标体系 。
无论是公司，还是产品又或者是服务，最终都会有使用对象 。“自嗨”是大忌，“反馈”是必然，根据使用者的声音和行为数据不段地调整产品迭代方向，才是一个良性循环 。
指标的作用，则是将业务变的可描述、可度量、可拆解，通过将业务单元细分量化后，形成一个个统计的标准 。而指标体系，则是将互相关联而又相对独立的指标组织分类，更好的以全局视野“以面看点”，分层次管理单个业务单元 。
按照百度百科的介绍：“在统计研究中，如果要说明总体全貌，那么只使用一个指标往往是不够的，因为它只能反映总体某一方面的数量特征 。”

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