如何建设数据指标中心.docx

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1、如何建设数据指标中心前言2L数据指标中心的定位22 .数据指标中心设计21. 1定义指标并归集到对应的主题域22. 2拆分原子指标与派生指标33. 3定义原子指标与派生指标的生产逻辑44. 4通过指标管理平台对指标进行规范生产6规范化指标命名6规范化统计口径7规范化指标等级83 .数据指标中心最终呈现是怎么样8前言在我们日常的数据工作中，指标的重要性毋庸置疑，指标来源于业务的场景化呈现，业务也通过指标来透视出问题，但也正因为如此重要，使用如此频繁，所以导致指标也出现各种混乱、难用、难找等等问题。所以我们必须有一套合理合规的指标治理方法，并将这套方法转化成工具，通过固定流程去约束原本不可控的行为

2、。指标治理的有那些方法论？以及这些方法是如何设计成系统，也就是我们说的一一数据指标中心1 .数据指标中心的定位数据指标中心是规范化开发指标并对其进行管理维护的系统，将指标的组成部分解耦拆分开来，并在逻辑表中进行规范性的定义，在此基础上，后续可以按照一定规则进行自由拼装，实现自定义指标的功能。2 .数据指标中心设计2.1 定义指标并归集到对应的主题域指标的本质是量化了的目标，比如常见的例子：我们要把用户的盘子做大，那对应的量化指标就是已注册用户数；我们要统计今天的销售额，那对应的量化指标就是总支付金额；我们要衡量一次活动的效果，那对应的量化指标就是下单率。从上面的例子我们可以看到，我们比较常用的

3、几个类型的指标就是，存量型指标（已注册用户数）、事务型指标（支付金额）、转化型指标（下单率），其它还有比例型、统计型、排名型等，这些比较不常用，就不在此赘述了。这些不同类型的指标，分散在我们产品中的不同功能模块中，所以为了更好地规范与管理，我们需要将这些指标也按照主题域的方式归集起来。主题域在“仓库模型中心”进行创建与定义，在这里只需要将对应的指标划归到对应的主题域就行了。主题域业务指标会员域升级用户数、试用用户数、升级率商品域发布个数、上颦个数、下架个数、库存商品数互动域爆光次数、浏览用户数、点击用户数交易域下单次数、支付次数、退款人数用户域注册用户数、登录用户数、退出用户数活动域报名用户数

4、、参加用户数、转化率2. 2拆分原子指标与派生指标先来看看原子指标跟派生指标这两个概念具体是什么？原子指标：是事实表中，某一个字段的统计值（sum、count、max、minavg）,如下单用户数，下单金额等；派生指标：是基于原子指标，进行维度组合后产生的指标，如近1天商城下单用户数，本周商城黄金会员下单金额等。原子指标无业务意义，它只是预定义的代码片段而已。业务中用到的指标基本都是派生指标。2. 3定义原子指标与派生指标的生产逻辑在本章的开头有提到这样一句话：”将指标的组成部分解耦拆分开来，并在逻辑表中进行规范性的定义”，这个解耦跟定义的过程，就是把一个派生指标拆解成原子指标、时间周期、限定

5、维度、聚合粒度，然后再重新拼装，生成新的派生指标的过程：数据指标中心三公师字典e把派生播后n Q 0 X1AOA在上面这个例子中可以这样来理解:统计周期是这个原子指标进行统计运算的时间范围，在这里是本周；聚合粒度是指标的主体，即按照哪个维度来来进行聚合，这里是黄金会员；限定维度是限制原子指标的计算范围，这里限定在商城，即只计算商城相关的数据；原子指标则是预定义的某个字段计算规则。在这里是下单金额的累加。数据指标中心三Q Q X1AOA公 *5e SffFa创建派生指标昭确限定堆度URtS维度值向城Sm_usef type =i更多I更多i更多I 更多2. 4通过指标管理平台对指标进行规范生产规

6、范化指标命名命名规范对于后期大量的指标管理来说非常重要，因为当指标多起来的时候，你要找一个指标经常需要用到检索功能，而检索的前提是你对指标有一些前置的认知。这就需要我们对指标的命名进行规范化。指标命名规范有三个重点：简洁明了，易懂：最好是只要看到指标名，不需要看注释就可以知道它的意思，归属等；格式统一：每个指标的格式都是一样的，通过组合不同模块的命名拼凑起来；生成统一：原子指标与继承自它的派生指标的规范是一致的。以商城相关的指标为例:所有业务下单跟支付指标，默认以主单为统计口径，不用带“主单”相关字眼，如商城下单次数；当统计口径为“子单”时则需要在命名中标出，如：商城子单下单次数；所有与人相关

7、指标默认以“注册用户”为统计实体，不需要带“用户”相关字眼，如访问次数；当统计主体为“游客”时则需要在命名中标出，如：游客访问次数；无指定业务范围的指标默认为平台指标，不需要带“平台”相关字眼，如近30天支付人数。如果有限定业务范围，则需要加上业务名称，如：商城-近30天支付人数；无指定时间周期的指标默认为“近1天”（但需要保存小时粒度，便于后续下钻），不需要带“时间”相关字眼，如注册人数。如果有限定时间范围，则需要加上时间周期：如：近7天注册人数。完整的命名的规范为：商城（业务板块）+用户（实体）+近7天（统计周期）+新增（业务动作）+子单（类型）+单日（间隔周期）+平均（统计运算规则）+支

8、付金额（原子指标），如：商城-用户近7天新增子单单日平均支付金额（没有的部位可留空，如：商城-汇总支付金额）。规范化统计口径当指标主体为实体（名词）：游客、用户、商品等，则只需定义单位为“人/个”即可。如：游客人数、用户人数、商品个数。当指标为业务动作（动词）：如点击、支付、下单等，单位除定义为“次数”外，还需考虑跟这个动作关联的实体的单位，如“商品”时需要定义多一个单位“笔数”；为“用户”时则需要定义多一个“人数”等；所以一个下单动作的指标，会有多个不同的统计口径：下单次数，下单人数，下单笔数，下单金额在定义指标名时需要详细列出，避免出现“下单数”这样模糊的指标。规范化指标等级我们都知道，随

9、着公司的发展，产品在不断地进行迭代，功能的增删与业务的变化势必也影响着指标的发展，一些旧的指标被不断更新或废弃，而新的指标也不断增加。这时对指标的管理也成了一个问题，哪些指标由谁开发？后续谁来维护一个比较好的解决方案就是对指标进行等级划分，可以划分为两个等级：一级指标：即原子指标与小部分全平台的核心指标，从各业务部门收集需求后，统一由数据中台来产出，有一套完整规范的开发流程：需求-评审-排期-开发-测试-验收-上线。所有维护管理工作都由中台负责；二级指标：即派生指标，由各业务部门自定通过指标中心生成，没有严格的开发流程，各业务部门根据需要自行创建，但需要遵守命名规范。所有维护管理工作由部门内部

10、负责。3.数据指标中心】:终呈现是怎么样将我们上述讲的所有方法论，内化到对应的功能，然后把功能集合到一个产品里，就是我们常说的指标管理平台，后续所有的指标申请、新建、更新、下架归档、字典等，都在这个系统里去实现，也就实现了我们指标的收口与规范化开发。三Q 0XIAOA指标字典所存指标关a 所处题域全部(54)用户域(14)活初城00)用户蝴16)商品域123)交易域(23)交互域(23)会员域(23)指标名称指标类型统计口径主题域砌更新酬a离城订单支付用户数派生指标高城支付成功的注册用户数，交易域 2020/08/20 编辑更多螃计后即去揖近一百联户下单湫3搁示蟹票爵13例所有交易域 2020/08/20锄g金酸注册用尸累计史安支付金额原子能支付成功的金额交易域 2020/08/20 编辑更多下单用户效原子指标下单成功的注册用户散交易域 2019/03/13 编相更多数据指标中心