金現代王文獻：做好指標體系搭建，三步讓企業數據 “活” 起來
干數據這行二十多年，我見過太多企業的困境：手里握著一堆數據，業務系統里的交易記錄、數據倉庫里的明細、API 接的外部信息…… 可這些數據沒法快速變成業務能用上的指標，更別說支撐精準決策了。
其實問題根源不復雜，就是沒摸透科學的指標搭建流程。這些年我們總結出 “梳理指標 - 獲取數據 - 定義指標” 這三步標準化流程，不用搞復雜開發，目的是讓企業真正把數據 “用起來”，幫業務增長添把力。
Part 01
先梳理，把 “模糊需求” 變成 “清晰指標”
指標搭建的第一步，就是把 “模糊需求” 拆解成 “可衡量、可定義” 的具體指標，也就是遵循“先理后建” 原則。
比如在梳理 “客戶分析” 相關指標時，不能只停留在 “客戶數量” 層面，而是要拆解出 “期末客戶總數”“普通客戶數”“高級客戶數”“VIP 客戶數” 等派生指標，同時明確 “凈新增客戶數”“環比增速”“同比增速” 等組合指標；還要確定分析維度，像時間周期（月度、季度）、客戶所屬區域等，形成清晰的指標庫與維度庫。
指標梳理示意
Part 02
再取數，讓 “分散數據” 變成 “可用資源”
梳理好指標后，下一步就是把分散在各個系統里的數據 “聚起來”。很多企業的痛點是：業務數據在業務系統、明細數據在數據倉庫、外部數據在 API 接口，數據孤島導致指標計算 “無米下鍋”，就算勉強取數，也容易出現數據不一致。
我們做的數據指標平臺，正是為了解決這個問題。不管是企業前端的業務系統，還是數據倉庫里的貼源層（ODS 層）、公共層（DWD 層、DIM 層），再或者是外部的 API 數據，都能一鍵接進來，不用重構現有的數據架構。接進來之后，平臺會把數據加工成干凈、完整的事實表和維度表，為后面算指標打牢基礎。
更關鍵的是，取數據的整個過程是可控的。數據從哪來、多久同步一次、怎么清洗的，都有明確記錄。萬一后面數據出了問題，能快速追到源頭，不用再像以前那樣 “東翻西找” 浪費時間。
數據獲取示意
Part 03
定指標，讓 “業務人員” 也能 “自主用數”
以前做指標，最大的麻煩是 “技術門檻太高”。要寫 SQL、懂代碼，業務人員想做個新指標，只能排隊等 IT 團隊安排，等排到了，業務需求可能都變了。其實用 “分層定義、零代碼組裝” 的方式，就能把這個門檻降下來。
我們把指標分成四類，讓技術和業務人員能配合著用：
基礎指標：像 “訂單總量”“產品銷量” 這種，基于數據簡單匯總就能來，業務人員不用學技術，直接就能用；
派生指標：業務人員可以拿基礎指標，加上分析維度和統計周期自己拼，比如想算 “2024 年 10 月電力行業銷售額”，自己動手很快就能做出來，不用麻煩 IT；
SQL 指標：遇到復雜需求，技術人員寫好半自動化的 SQL 定義好，后面業務人員直接用就行，不用重復開發；
組合指標：比如算 “毛利率”，就用 “（銷售額 - 成本）/ 銷售額” 這個公式，業務人員把公式輸進去，平臺自動就算出來了。
這樣一來，技術人員專心搭數據模型、定基礎指標和 SQL 指標，業務人員聚焦拼派生指標和組合指標，各個干擅長的事，效率能提不少。
指標定義示意
說到底，這三步流程核心本質是讓指標搭建 “從技術驅動轉向業務驅動”。不用糾結怎么寫代碼、怎么搞開發，重點放在業務需求上，最終目的就是把數據用好。
當業務人員能自主搭建指標，不用再等 IT 排期；當全公司用同一套指標口徑，不用擔心數據對不上；當數據波動能通過平臺快速定位原因，不用再盲目決策 —— 這時，數據才不是 “躺平的資源”，而是真正能驅動決策的 “引擎”，企業的數字化也才能落到每一個具體的業務場景里，而非只喊喊口號。