什么是好的数据指标体系

在构建指标体系方面，许多数据从业者能够熟练运用OSM、UJM模型等专业名词，但面试时若只是单纯展示这些术语会让面试官感到缺乏真实理解。从数据分析和数据产品项目经验出发，本文分享了对指标体系的深入认识。

首先，企业在建立指标体系时常见的问题包括：

• 只有指标没有体系：数据团队或业务团队可能会创建大量指标，然而使用者却在这些指标中迷失，特别是侧重业务的人员。造成这一问题的原因是缺少指标的优先级排序和指标间关联关系的抽象，仅仅堆砌指标而未将分析流程融入产品中。有效的做法是构建围绕核心KPI的树状指标结构，让使用者首先关注核心指标，并在出现问题时再深入分析。
• 缺少好坏评价标准：对于指标来说，仅仅提供数据是不够的，需要有明确的评价标准来指示指标的好坏。这些标准包括与历史数据对比（如同比、环比、历史峰值、历史均值）以及目标完成度和同行业比较。这些评价标准可以为业务用户提供明确的指导。

其次，一个好的指标体系应当：

• 全面量化业务表现：指标体系应涵盖企业的各个方面，如业绩、用户、成本等，并且在指标之间设定清晰的优先级和关联关系。
• 提供清晰的好坏评价标准：指标体系需要为非数据分析背景的业务用户提供明确的判断基准，直接告知数据是否存在问题。
• 指导具体业务行动：指标应能帮助用户逐层拆解和定位问题，明确责任人以及改进措施。

最后，作者提供数据产品经理求职专业陪跑服务，包括但不限于职业规划咨询、简历项目包装，以及求职面试答疑和模拟。