01  指标体系建设概念和特点

指标，是一种抽象定义的数值，是用于衡量业务的量化标准。在企业经营管理中，一般需要把零散、单点的指标以某种方法或逻辑系统地组织起来，形成指标分类及结构关系，即指标体系。指标体系是一系列相互关联的用于衡量业务发展状况的指标的集合，是描述业务内在逻辑的数据模型，可以从不同维度完整、深入地描述业务状况。

指标具备可量化、可诊断的特点:

可量化：指标作为一种通用、量化的管理语言，能够拉通各个层级、不同部门，共同开展业务分析和讨论，对齐目标，明确各自职责划分。

可诊断：针对指标所反映出来的业务问题，业务人员和管理者可以对指标进一步拆解，快速找到异常指标所指向的业务问题，并明确解决措施，以此加速PDCA循环。

采用科学全面的指标体系是现代企业管理中的先进实践。指标体系能够通过一系列指标数据，映射对应业务域的业务过程与关键结果，实现对业务的“数字孪生”，从而实现数据驱动的业务监测、诊断、预测等分析，提升经营决策质量和效率，是企业数字化经营的利器。

首先，在管理上，指标体系可以将“总利润”这个经营目标进行逐层拆解为销售额、采购成本、营销费用、履约费用等财务指标，进而关联到客户数、客单价等业务运营指标，最终落地到推广内容、产品体验、用户引导、流程设置等可运营、可执行的层级，实现从战略到执行的闭环。

其次，基于这套指标体系和数据，管理层和业务部门可以对业务经营情况进行量化的监控、诊断甚至预测，清楚业务“怎么样”和“为什么”。

最后，在此基础上，业务人员可以获取具体运营执行动作方面的指导，知道“怎么干”例如，针对客户数下降的异常情况，通过各层指标拆解，发现核心问题在于新客户激活指标，则运营工作调整可以重点放在产品体验、用户引导、流程设置等方面。

02 指标平台建设方法

为了达成指标平台建设目标，企业在进行平台建设或产品选型时，需要重点关注指标平台功能模块的完整性、指标引擎性能、指标平台易用性。

1) 指标平台功能模块完整性

从功能模块设计上，指标平台需要围绕指标全生命周期，提供从指标定义、指标开发、指标管理到指标应用的完整功能。典型的指标平台功能模块规划如下图所示，需要具备的核心功能模块包括数据集成、指标引擎、指标定义、指标开发、指标管理、指标市场、指标应用、指标服务及平台运维。

其中，为了能满足多种数据应用的需求，指标服务模块需要能以指标API、指标模型接口、SQL、MDX等多种形式提供统一的指标服务。

2)指标引擎能力

指标引擎承载着平台的指标计算与查询任务，是满足指标查询性能要求、保证良好用户体验的核心。指标引擎主要通过高性能的OLAP 引擎和计算加速引擎来提升整体指标查询性能。

OLAP 引擎需要具备较强的计算查询性能，支持 PB级数据的秒级低延迟、高并发数据处理，此外还需要考虑其稳定性、易用性、生态兼容性、弹性伸缩、成本、安全性等因素。常用的OLAP 引擎包括ClickHouse、Doris、Kylin、Greenplum、Druid、TiDB等。

在OLAP 引擎基础之上，还可以进一步采用等智能建模、预聚合计算、查询优化等智能化技术构建计算加速引擎，进一步优化性能。

3)指标平台的易用性

指标平台需要具备流畅的可视化操作界面，支持低代码、零代码、拖拉拽方式进行指标加工，支持业务用户自助使用。针对业务复杂度高的指标，需要去重聚合，使用 case when、开窗函数、分组排名、同环比等复杂处理逻辑实现时，需要支持通过工具进行快速配置。

此外，部分指标平台产品正在探索与大语言模型技术结合，提供自然语言交互、分析报告生成等能力，进一步提升指标平台的易用性、降低使用门槛。

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