指标体系与指标平台：方法与实践

第1章 指标驱动的数字化运营 1、指标是一种抽象定义的数值，用于度量一个对象的特定维度的数量特征。 2、指标一般由对象、维度、限定、值4个元素组成。 (1)对象：指标衡量的主体。例如，GMV这一指标衡量的对象是商品交易总额。 (2)维度：指标可供分析的细分类型。例如，GMV这一指标可供分析的维度包括时间维度（分钟、小时、日、周、月、季、年）、地理维度（LBS商圈、城市、省份、国家）、渠道维度（自营、第三方；B2C、B2B）、类型（促销、平价；实物商品、虚拟商品）等。 (3)限定：为了清晰描述指标口径、避免理解上的二义性而添加的修饰词，是表示明确包含或者排除定用语。 (4)值：指标的具体数字，是衡量的一个结果 3、指标体系通常是一系列互相关联的单个指标的集合。构建企业指标体系的过程，实际上就是拆解企业经营逻辑的过程。 4、指标是业务逻辑的凝练，是业务对象的数字孪生，是管理决策的指引，是管理协同的窗口。企业开展数字化经营，指标是重要的驱动力，而数字化经营的成果也会第一时间反映到指标上。 ● 设计企业的数字孪生指标体系。要用指标来构建一套企业的数字孪生指标体系，可以基于企业的业务价值流程来构建企业的指标体系，用这套指标体系来客观反映企业当前的业务进展和数字化水平。 ● 达成数字化战略共识和明确北极星指标体系。要基于企业的业务战略来设计企业的数字化战略并达成共识，明确企业未来一年和数年要打的数字化建设必赢之战，以及日常要推进的数字化经营专题。达成战略共识后，极为关键的一步是将这些关键目标落实到企业的北极星指标体系，并用其指引企业的数字化经营。 ● 构建以指标为核心的经营分析体系。要建立起一套基于科学指标体系的经营分析体系，来助力和督促数字化经营模式的落地，带动和培育指标化经营的意识以及全员看数用数的文化思维。经营分析体系的落地过程，其实就是数字化经营模式深入具体业务单元的过程，也是推动组织的各个部门甚至各个毛细血管级的业务末梢变革、向数字化体系靠拢的过程。 第2章 指标体系设计方法 1、指标体系设计的目标： 第一，支撑业务战略目标落地。设计衡量业务战略目标达成情况的战略指标，并将战略指标层层拆解到可落地的业务过程指标，形成指标体系骨架，支撑从战略制定到执行的闭环。 第二，形成一致的业务衡量标准。搭建系统的指标体系，确定一致的指标口径，为业务发展提供全面、准确的量化标准，促进业务有序增长。 第三，指导业务日常运营。指标体系作为数据分析决策的基础，帮助企业发现和诊断业务问题，并做出基于事实和数据的业务决策，而不仅仅依靠主观判断或经验。 第四，牵引企业数据底座建设。根据业务需要的指标体系来设计数据仓库模型，让数据底座建设更好地落地，更快地产出业务价值。 2、从指标体系的定义和设计目标出发，好的指标体系需要满足以下几个标准： ● 业务好理解，具备实际的业务意义 ● 各指标不是孤立存在的，相互间存在业务关联，构成指标体系，可以系统反映业务逻辑 ● 不只包含结果指标，还包含很多可以通过业务操作直接影响的过程指标，从而可以指导业务执行 ● 包含的指标是技术人员可以根据从业务系统中获取的数据开发出来的。 3、指标体系设计整体分为自上而下的指标拆解和自下而上的指标收集 1⃣️从上而下：北极星指标设计->指标拆解->过程指标设计 2⃣️从下而上：指标收集及口技梳理->指标规范性定义 第3章 指标平台的产品设计 1、指标平台的必要性：通过指标平台能够提供标准化的指标定义、丰富的指标口径开发模式和统一灵活的指标服务 2、作为统一的指标管理和指标服务平台，构建指标平台的目标： ● 使指标的创建与管理更加便捷：通过提供一种低代码配置或低门槛的描述性语言框架，降低开发门槛和重复工作。因为可以在一个集中式的平台中定义指标，就不需要在多个报表、看板或取数任务中重复开发同样的逻辑了。 ● 提高数据质量与一致性：所有数据分析人员都使用同一套定义好的指标标准，确保报告中的数据一致，减少错误。 ● 提升效率：指标标准在每个地方都能够一致和重新使用，数据团队不必重复创建相同的指标逻辑，从而节省时间和减少编码工作。 ● 增强数据治理：集中定义和管理指标可以在组织内推动更好的数据治理实践和标准化。 3、指标平台的“四位一体”方法论：定标准、易加工、强管理和灵活用 4、指标平台的架构跟功能：如图 第4章 指标平台的技术架构：如图

这本书太过“形而上”了，概念多、落地少，没经验的不知所云、想落地也没有具体路径。如果能够基于某种DAP产品的指标管理模块展开来讲会很有效，或者，如果以要开发独立的“指标管理模块”为目标，stepbystep的把全过程阐述出来，会有价值的多。

如果B2B/B2B2C企业的经营指标体系这么简单，所有BC、S&OP、Pricing等等岗位可以集体消失了。另，广告太多了。

这本书，适合一些第一次接触指标、指标平台，数据继承的相关人士看，更像是一本扫盲书。书中能发现一些普适性的内容。适合扫盲，没错。

未来很长一段时间里都要频繁打开的书

作为制造业从业人员，最近在搭建内部的一些运营系统，偶然看到此书。 前面3章确实开了眼，原来数据指标也值得建一个平台去管理。 还有就是感应指标的量化，可以通过量化感性元素产生的影响，来量化感应指标，确实长见识。 后面就有点车轱辘话反复讲了，也有一些广告成分。 总体上来说，前面可以看，后边翻一翻就算了。

推荐阅读前4章节，清晰的介绍了指标体系搭建的方法论。后面的章节是不同行业中的案例介绍，核心内容和前面是相近的，有兴趣的可以快速看下。读完还是有收获的，未来选型的时候，有了基线参考👏

整本书大篇幅广告， 我就问，这么多广告，能退我书钱不？ 总结下，3个没讲透： 业务端没讲透：特别是北极星指标与KPI的关系，而且许多行业并不使用北极星指标，指标在业务端如何拆解，也没讲透，讲的例子是toC的，没toB的。B端各行各业的指标，哪有书中讲得那么简单。 技术端没讲透：指标如何加工形成，数仓、数据模型、集市或数据服务，都没讲透。其实技术的实现，远不如书中那么简单。 产品端也没讲透：几个功能模块几个截图，并不代表产品形态都讲明白了。而且，这些截图并不通吃所有行业，特别是toB行业，大概念不匹配。 另外，书中对于衍生指标与复合指标，傻傻没分清，也许是同一概念，也许是不同概念。

指标体系平台是一个用于构建、管理、分析和监控业务指标的核心工具，包括指标体系管理、指标仓库管理、指标服务管理三个功能模块，实现各业务专题统一纳管、业务指标统一共享。 (1）指标体系管理主要包括专题管理、指标管理、指标分享管理功能。 (2）指标仓库管理主要包括资源门户、指标画像功能。 (3）指标服务管理主要包括数据接入、指标开放、专题开放、指数开放四个功能。

前半部分不错知识体系是很全面，后面案例给的不够透彻。感觉只是前文的复写，参考意义有些，但不大