在当今信息化社会，数据已经成为企业决策的重要依据。为了更好地利用数据，企业需要制定一套完整的数据标准，其中包括指标类数据标准的制定。然而，在制定这些标准时，我们需要考虑两个重要的因素：数据的可采集性和可操作性。

首先，我们需要明确什么是指标类数据。指标类数据是用于衡量企业运营状况、财务状况、市场状况等关键业务指标的数据。这些数据可以帮助企业了解自身的优势和劣势，从而制定更有效的战略。因此，指标类数据标准的制定对于企业来说至关重要。

然而，在制定这些标准时，我们需要考虑的第一个因素是数据的可采集性。数据的可采集性是指我们能否从各种渠道获取到所需的数据。如果一个指标的数据无法被采集，那么这个指标就无法被使用，因此在制定标准时，我们需要确保所有的指标都有可靠的数据来源。

例如，如果我们想要衡量企业的市场份额，我们需要收集到所有竞争对手的销售数据。然而，这些数据可能无法从公开渠道获取，或者获取成本过高。在这种情况下，我们可能需要重新考虑这个指标的可行性。

此外，我们还需要考虑数据的可操作性。数据的可操作性是指我们是否能够通过现有的技术和资源对数据进行处理和分析。如果一个指标的数据无法被处理，那么这个指标也无法被使用。

例如，如果我们想要衡量企业的客户满意度，我们可能需要收集到大量的客户反馈数据。然而，这些数据可能包含大量的非结构化信息，如客户的语音记录或文字描述。如果我们没有合适的工具和技术来处理这些信息，那么我们可能无法从中提取出有用的信息。

因此，在制定指标类数据标准时，我们需要同时考虑数据的可采集性和可操作性。我们需要确保所有的指标都有可靠的数据来源，同时也需要确保我们有足够的技术和资源来处理这些数据。

为了实现这一目标，我们可以采取以下几种策略：

1. 选择具有高可采集性和可操作性的指标。我们可以选择那些可以从公开渠道获取的数据作为指标，或者选择那些可以通过现有技术和资源处理的数据作为指标。

2. 建立数据采集和处理系统。我们可以建立一个数据采集系统来自动收集所需的数据，同时也可以建立一个数据处理系统来自动处理这些数据。

3. 提供培训和支持。我们可以为员工提供相关的培训和支持，帮助他们更好地理解和使用这些数据。

总的来说，制定指标类数据标准是一个复杂的过程，需要考虑许多因素。然而，只要我们充分考虑数据的可采集性和可操作性，我们就可以制定出一套有效的数据标准，从而帮助企业更好地利用数据，提高决策的效率和准确性。