【实操干货】如何搭建属于 “数据业务”的指标体系？

文章摘要

文章介绍了作者@子曰的背景，包括其在北京大学信管系毕业，拥有10年数据分析与数据治理经验，曾服务于互联网大厂、央企总部和领先的2B IT公司，担任数据团队负责人，并且是数据人创作者联盟成员。

在年底工作总结的背景下，作者强调数据团队也需要明确可量化的KPI，并持续进行PDCA循环（计划-执行-检查-行动），同时应用OSM、UJM、原子指标、派生指标等概念于工作之中。作者指出，数据团队在自身业务的量化管理、过程监控和价值验证方面往往不足。

文章接着提出了一套《数据业务的指标体系建设方法》，旨在通过建立数据业务的指标体系实现价值闭环和能力提升。该方法包括了五个步骤：

1. 定义战略 - 明确数据团队的核心目标，并根据不同类型的团队定位和目标。
2. 取得共识 - 与上级部门、团队成员和业务部门达成共识。
3. 设计指标 - 设计合理的指标来判断目标是否达成，如采用BSC平衡记分卡模型。
4. 指标落地 - 结合日常业务流程，确保指标在实际操作中得到执行。
5. 监测和反馈 - 定期报告测评情况，明确改进方向和行动举措，并根据业务调整目标。

文章最后引用大鱼老师的话，强调数据团队应先学会用数据驱动自身，再驱动业务，并推荐了《数据产品经理修炼手册: 从零基础到大数据产品实践》一书。