在数据管理领域，我们通常将数据分为：主数据、交易数据、参考数据、元数据和统计分析数据（指标）， 指标是BI里面核心的概念，是一个企业数据运营关注的核心数据，一般以KPI和报表的形式体现。
从实践来看，一个企业要进行数据治理，涉及了架构、安全等诸多层面，但最迫切的是提升数据质量，其中指标质量则是重中之重，一般业务上90%以上关于数据的疑问都从指标的质疑开始，只要你从事数据相关工作，就应该深有体会。
“这个指标好像跟业务发展实际不符，快去查查”，估计这是报表取数人员听到的最多的一句话了。
下文就来谈谈如何从根本上去提升指标的数据质量，即实现指标的标准化，作为一个数据管理人员，不管你有多少能力，曾经解决了多少问题，当过多少回救火英雄，都应该从更为长远的角度来思考这个问题。
指标标准化的核心价值在于实现“书同文，车同轨”，即通过针对指标的一系列管理过程，去提升指标准确性、一致性、敏捷性及开放性。
DAMA将数据治理放到核心地位，指标的标准化就是个典型的数据治理问题，治标是容易的，治本的代价则太高，但如果要实现进阶，还是要站的高一点，多思考一下，想想是否有更好的方法，就从笔者多年前做过的指标标准化项目开始吧，分为组织保障、报表梳理、指标整合、实现方式、功能架构、可视化引擎及管理流程等七个方面。
1、组织保障
指标库这类数据管理项目，或称BI项目，一般业务部门参与的力度是不大的，这是大多BI项目实施效果不佳的一个深层次原因。
DAMA提到要实施数据治理活动，跨部门的数据治理委员会等是关键的组织，的确是这样，指标跟全公司每个单位都相关，对于其进行规范化改造当然应该获得大家的一致同意。
可惜的是，大多企业没有这个理想条件，也不会有数据治理委员会，在数据还未成为真正的实质性资产前，比如纳入财务部的资产目录，很少有企业会设立这个数据组织，因为效益不明显，因此，哪个企业都不大可能为指标出一个规范并且通令全公司贯彻执行，对于数据管理人员，指标库这个事情也许意义不小，但对于全公司意义则小了，这是现状。
在没有公司层面的组织保障前，数据管理人员或BI部门大多得靠自己，通过自己来推动事情往前走， 这是应有的态度，你不提，公司也没有任何人会提，毕竟你是最大受益者，实施指标库这个事情非常复杂，谁都没有成功的把握，秉持小步快跑，试点探索的原则是不错的。
笔者的这个指标库项目获得了分管领导的强力支持，这是项目能进行的现实组织保障，其实这类管理项目设立之初，很难让业务部门和一线人员马上认识到其价值并充分参与进来，这个沟通管理成本太高了，但无论如何，一个数据治理项目能否成功，公司的支持是第一要务，不仅仅是IT部门的事情，DAMA的很早就在《DAMA数据管理知识体系指南》明确了数据治理的组织要点，以下是DAMA的数据治理组织架构图，非常超前：
当然我觉得现实的组织演进也许如下图更合适，但道理是一样的，相关利益方需要对这个事情达成共识：
2、报表梳理
指标的主要表现形式是报表，因此第一要务就是报表梳理，公司的报表浩如烟海，因此这个项目设立之初就限制了范围，主要针对一线市场部经理、终端管理、流量管理三类核心角色，共梳理了相关的39个彩信、48份邮件通报及数据集市上的733张报表。（笔者所在公司为某运营商）
3、指标整合
各类报表及相关指标表达各不相同，梳理前应该给出一个描述指标的标准框架，包括指标大类、子类、维度、周期、归属、命名规范等等，曾经由于框架漏了一些要素导致返工现象，这个顶层设计一定要做好，以下是示例：
命名规范：业务限定词+业务名称+量值限定词+量值描述（量、收、用）
举例1：两网有效用户到达数
举例2：自建有线宽带出账用户数
下图列出了大致的梳理步骤，主要以省公司报表和彩信KPI为基础确定基准指标，各地市指标剔除个性指标后，合并到省公司的基准指标中，形成本次的最终指标范围。
全省指标共计6841个（未剔重），经过归并整合，得到基础共性指标2306个，如下图所示：
此项工作耗时巨大，以下是成果的示意：
4、实现方式
根据指标性质不同可以分为3类，即基础指标1046个、计算指标652个和通用营销类指标303个。
5、功能架构
为了支撑指标快速，标准化实现，通过增强数据管理平台来实现指标的快速开发、部署和管理，主要包括指标信息维护、指标开发、运维管理、指标质量管理等功能。
比如指标库每月需要新增超过9. 5亿行的数据，存储周期按12+1，即123亿行，以传统关系型数据库的查询能力无法支撑，这里就采用Hbase架构支撑海量指标的快速查询。
6、可视化引擎
为了支撑指标组装报表与配置报表的快速开发，使用数据可视化引擎产品，主要包括指标组装、报表开发、报表展现功能，现在的这类产品很多了，但定制化给予一个创新性项目更大的自由度。
指标组装报表工具是区别传统基于SQL配置报表的灵活度更高的报表配置方式，主要提供基于指标选择组装生成报表。
7、管理流程
指标的建设只是走完了数据治理的第一步，为了确保指标库长期可用，必须要有一套针对的指标管理机制和流程，否则建设的结束就是混乱的开始，理想的做法当然是发布一套公司级别的指标管理规范，但这个时候时机往往并不成熟，比如系统可用性到底如何，因此，我们当时就确立了一个简单原则，一条开发铁律：不重复开发，能用指标实现的不允许单独开发报表，当然这非常考验数据管理的艺术，极大依赖于团队的业务和数据能力，但有主见的数据管理团队一定要懂得如何与业务人员进行博弈，记得你才是全公司数据的管理者，而不仅仅是个开发者。
笔者在关于指标库的实现简要谈完了，但我对于大多企业搞指标库却是持悲观态度的，传统BI部门面对浩海的数据需求时，往往是没有管理原则的，因为公司对你的数据管理授权是不明确的，我们不得不以牺牲长远来满足当前，其实BI每接收一个不规范（比如胡乱的指标命名和定义）的报表需求就要承担由此带来的管理成本，而不仅仅是开发成本，这为后续数据管理的混乱埋下了祸根。
但存在的又是合理的，因为搞个指标库在开始的时候，无论是管理及运维成本都不低，关键是短期来看效益还不明显，这也许是成功案例不多的一个原因。
因此，当我们在抱怨业务指标口径一塌糊涂的时候，要记得是企业没有数据管理的原则导致了这个现象，也是你的不作为导致了这个现象，这跟公司的文化、机制及流程是息息相关的，顶层设计没解决，也许只能将就了，或者，你就要付出百倍的努力去改变或优化这个设计吧，这需要巨大的决心和毅力。
DAMA谈数据治理首当其冲谈组织设置，显然是非常睿智的，奇怪的是在知乎上关于DAMA数据治理的讨论几乎没有，这倒是值得思考的问题。
编辑于 2017-6-16 12:11
编辑于 2017-6-16 12:22
编辑于 2017-6-16 12:22
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