《荀子》有云：“水能载舟，亦能覆舟。”在公司日常运营过程中，数据指标体系就像是水，孕育着生命，承载着万物。科学的数据指标体系能指引公司在正确的道路上不断前进，或者使平淡无常的业务焕发新生，而不合理的数据指标体系可能使得业务方无所适从。

数据指标是指用来衡量某一特定方面的数据。它们可以用来衡量某一特定方面的表现，如销售额、客户满意度、市场份额等。

数据指标是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用到的数字。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。我们在工作中会关注一些数据指标，如转化率，留存率，日活，月活等。

数据指标有别于传统意义上的统计指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象，通过埋点进行数据采集，设计一套计算规则，并通过BI和数据可视化呈现，最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

随着大数据和人工智能技术的发展，很多企业选择借助信息技术实现转型升级。在大数据时代早期，大部分数据并没有被充分地挖掘分析和利用。虽然数据规模非常大，但是却很难利用这些数据创造价值。而数据中台的提出及数据指标体系的构建，使得数据产生了实际价值。有了数据指标，人们做决策时不再是按照经验“拍脑袋”，而是看看数据是怎样呈现的，能够及时基于数据进行战略调整及决策规划。

数据指标体系的价值主要体现在全面支持决策、指导业务运营、驱动用户增长，同时统一统计口径。其中，作为压轴作用的统一统计口径对于数据指标体系而言具有战略意义。在一个整体中，如果不能统一口径，那么一切分析及对比的参考价值就会显得无意义，各方也会陷入公说公有理，婆说婆有理的尴尬局面。由此说明，对于衡量整个公司的业务价值而言，建立一套统一标准的数据指标体系的作用不言而喻。

1、全面支持决策

数据指标极具参考价值，公司的管理层为了更准确地进行战略决策，需要搭建完备的数据指标体系。一个相对全面的数据指标体系，可以让管理者对公司的发展从数据层面有一个比较客观的认知，而不是管中窥豹，这样在进行战略决策时，可以保持相对理性。而对于新业务的洞察，也可以不断融入新的数据指标，丰富指标体系，灵活且全面地把握业务发展趋势，为未来的决策提供借鉴。

2、指导业务运营

不懂数据的产品不是好运营，为了便捷地了解产品现状及业务效果，指标体系中会有很多拆解的细分指标，这些数据的变动反映的是用户对于运营情况的最新反馈，为运营的业务决策提供了数据支持。用户运营可以根据这些数据，了解用户的喜好，决定下一步的运营策略和活动开展。例如，对于阅读行业来说，内容编辑会基于自己对内容的认知，将一组有共性特征的书籍组成一个书单推送给用户，那么指标体系中也会有相应的指标反映用户对这个书单的偏好。内容编辑就可以通过这些指标，了解用户的偏好，决定下一步是否要继续尝试这种类型的专题。

3、驱动用户增长

最近最火的词莫过于用户增长，数据指标体系中的用户行为数据，可以让产品及运营人员对用户的行为路径和喜好模式有一个比较深入的理解。剖析用户的行为特征，助力用户价值的提升，让产品及运营更聚焦于产品细节的优化，更好地进行监测，提升用户留存及转化。人们在分析和挖掘用户行为的过程中，也许会发现不少新的用户增长点。体系化的指标结合了用户的场景，且多个不同的指标和维度可以串联起来进行全局分析，解决了非体系化指标无法串联的痛点。公司在深入进行数据分析后，可能会在原有业务中发现某个点潜藏着巨大商业价值，从而单独把这块业务重点推进，实现用户增长的二次腾飞。

4、统一统计口径

从技术角度来看，数据中台是为了汇总与融合企业内的全部数据，甚至外部数据，打破数据隔阂，解决数据标准与口径不一致的问题。数据指标体系化有个好处是可以实现指标的统一管理，实现统一的统计口径，避免定义模糊和逻辑混乱，影响数据质量。同时，完备的数据指标体系也可减少重复统计的问题，从而避免日志上报产生的数据冗余和重复分析产生的服务器资源浪费。