指標體系與指標平臺：方法與實踐

第1章 指標驅動的數字化運營 1、指標是一種抽象定義的數值，用於度量一個對象的特定維度的數量特徵。 2、指標一般由對象、維度、限定、值4個元素組成。 (1)對象：指標衡量的主體。例如，GMV這一指標衡量的對象是商品交易總額。 (2)維度：指標可供分析的細分類型。例如，GMV這一指標可供分析的維度包括時間維度（分鐘、小時、日、周、月、季、年）、地理維度（LBS商圈、城市、省份、國家）、渠道維度（自營、第三方；B2C、B2B）、類型（促銷、平價；實物商品、虛擬商品）等。 (3)限定：爲了清晰描述指標口徑、避免理解上的二義性而添加的修飾詞，是表示明確包含或者排除定用語。 (4)值：指標的具體數字，是衡量的一個結果 3、指標體系通常是一系列互相關聯的單個指標的集合。構建企業指標體系的過程，實際上就是拆解企業經營邏輯的過程。 4、指標是業務邏輯的凝練，是業務對象的數字孿生，是管理決策的指引，是管理協同的窗口。企業開展數字化經營，指標是重要的驅動力，而數字化經營的成果也會第一時間反映到指標上。 ● 設計企業的數字孿生指標體系。要用指標來構建一套企業的數字孿生指標體系，可以基於企業的業務價值流程來構建企業的指標體系，用這套指標體系來客觀反映企業當前的業務進展和數字化水平。 ● 達成數字化戰略共識和明確北極星指標體系。要基於企業的業務戰略來設計企業的數字化戰略並達成共識，明確企業未來一年和數年要打的數字化建設必贏之戰，以及日常要推進的數字化經營專題。達成戰略共識後，極爲關鍵的一步是將這些關鍵目標落實到企業的北極星指標體系，並用其指引企業的數字化經營。 ● 構建以指標爲核心的經營分析體系。要建立起一套基於科學指標體系的經營分析體系，來助力和督促數字化經營模式的落地，帶動和培育指標化經營的意識以及全員看數用數的文化思維。經營分析體系的落地過程，其實就是數字化經營模式深入具體業務單元的過程，也是推動組織的各個部門甚至各個毛細血管級的業務末梢變革、向數字化體系靠攏的過程。 第2章 指標體系設計方法 1、指標體系設計的目標： 第一，支撐業務戰略目標落地。設計衡量業務戰略目標達成情況的戰略指標，並將戰略指標層層拆解到可落地的業務過程指標，形成指標體系骨架，支撐從戰略制定到執行的閉環。 第二，形成一致的業務衡量標準。搭建系統的指標體系，確定一致的指標口徑，爲業務發展提供全面、準確的量化標準，促進業務有序增長。 第三，指導業務日常運營。指標體系作爲數據分析決策的基礎，幫助企業發現和診斷業務問題，並做出基於事實和數據的業務決策，而不僅僅依靠主觀判斷或經驗。 第四，牽引企業數據底座建設。根據業務需要的指標體系來設計數據倉庫模型，讓數據底座建設更好地落地，更快地產出業務價值。 2、從指標體系的定義和設計目標出發，好的指標體系需要滿足以下幾個標準： ● 業務好理解，具備實際的業務意義 ● 各指標不是孤立存在的，相互間存在業務關聯，構成指標體系，可以系統反映業務邏輯 ● 不只包含結果指標，還包含很多可以通過業務操作直接影響的過程指標，從而可以指導業務執行 ● 包含的指標是技術人員可以根據從業務系統中獲取的數據開發出來的。 3、指標體系設計整體分爲自上而下的指標拆解和自下而上的指標收集 1⃣️從上而下：北極星指標設計->指標拆解->過程指標設計 2⃣️從下而上：指標收集及口技梳理->指標規範性定義 第3章 指標平臺的產品設計 1、指標平臺的必要性：通過指標平臺能夠提供標準化的指標定義、豐富的指標口徑開發模式和統一靈活的指標服務 2、作爲統一的指標管理和指標服務平臺，構建指標平臺的目標： ● 使指標的創建與管理更加便捷：通過提供一種低代碼配置或低門檻的描述性語言框架，降低開發門檻和重複工作。因爲可以在一個集中式的平臺中定義指標，就不需要在多個報表、看板或取數任務中重複開發同樣的邏輯了。 ● 提高數據質量與一致性：所有數據分析人員都使用同一套定義好的指標標準，確保報告中的數據一致，減少錯誤。 ● 提升效率：指標標準在每個地方都能夠一致和重新使用，數據團隊不必重複創建相同的指標邏輯，從而節省時間和減少編碼工作。 ● 增強數據治理：集中定義和管理指標可以在組織內推動更好的數據治理實踐和標準化。 3、指標平臺的“四位一體”方法論：定標準、易加工、強管理和靈活用 4、指標平臺的架構跟功能：如圖 第4章 指標平臺的技術架構：如圖

這本書太過“形而上”了，概念多、落地少，沒經驗的不知所云、想落地也沒有具體路徑。如果能夠基於某種DAP產品的指標管理模塊展開來講會很有效，或者，如果以要開發獨立的“指標管理模塊”爲目標，stepbystep的把全過程闡述出來，會有價值的多。

如果B2B/B2B2C企業的經營指標體系這麼簡單，所有BC、S&OP、Pricing等等崗位可以集體消失了。另，廣告太多了。

這本書，適合一些第一次接觸指標、指標平臺，數據繼承的相關人士看，更像是一本掃盲書。書中能發現一些普適性的內容。適合掃盲，沒錯。

未來很長一段時間裏都要頻繁打開的書

作爲製造業從業人員，最近在搭建內部的一些運營系統，偶然看到此書。 前面3章確實開了眼，原來數據指標也值得建一個平臺去管理。 還有就是感應指標的量化，可以通過量化感性元素產生的影響，來量化感應指標，確實長見識。 後面就有點車軲轆話反覆講了，也有一些廣告成分。 總體上來說，前面可以看，後邊翻一翻就算了。

推薦閱讀前4章節，清晰的介紹了指標體系搭建的方法論。後面的章節是不同行業中的案例介紹，核心內容和前面是相近的，有興趣的可以快速看下。讀完還是有收穫的，未來選型的時候，有了基線參考👏

整本書大篇幅廣告， 我就問，這麼多廣告，能退我書錢不？ 總結下，3個沒講透： 業務端沒講透：特別是北極星指標與KPI的關係，而且許多行業並不使用北極星指標，指標在業務端如何拆解，也沒講透，講的例子是toC的，沒toB的。B端各行各業的指標，哪有書中講得那麼簡單。 技術端沒講透：指標如何加工形成，數倉、數據模型、集市或數據服務，都沒講透。其實技術的實現，遠不如書中那麼簡單。 產品端也沒講透：幾個功能模塊幾個截圖，並不代表產品形態都講明白了。而且，這些截圖並不通喫所有行業，特別是toB行業，大概念不匹配。 另外，書中對於衍生指標與複合指標，傻傻沒分清，也許是同一概念，也許是不同概念。

指標體系平臺是一個用於構建、管理、分析和監控業務指標的核心工具，包括指標體系管理、指標倉庫管理、指標服務管理三個功能模塊，實現各業務專題統一納管、業務指標統一共享。 (1）指標體系管理主要包括專題管理、指標管理、指標分享管理功能。 (2）指標倉庫管理主要包括資源門戶、指標畫像功能。 (3）指標服務管理主要包括數據接入、指標開放、專題開放、指數開放四個功能。

前半部分不錯知識體系是很全面，後面案例給的不夠透徹。感覺只是前文的複寫，參考意義有些，但不大