如何解决数据指标口径不统一的问题?
创作时间:
作者:
@小白创作中心
如何解决数据指标口径不统一的问题?
引用
人人都是产品经理
1.
https://www.woshipm.com/data-analysis/6045531.html
在数据产品的面试过程中,数据对不上、指标不一致是数据化运营过程绕不过的坎,这个问题很容易考察候选人是否真的有实践经验了。具体如何解决?请看作者的分享。
数据产品面试时,指标体系、指标口径是一个非常高频的问题,主要是因为数据指标是数据驱动分析的核心应用场景,而数据对不上、指标不一致是数据化运营过程绕不过的坎,这个问题很容易考察候选人是否真的有实践经验了。
一、首先认可指标口径不统一的客观存在
数据在分析应用的过程中,经常会因为命名规范、数据处理逻辑、业务定义、统计方法等各种原因导致数据对不上的情况,包括:
- 同名不同义,指标名称相同,统计口径不一致,缺少命名规范限制,不同业务仅从自己部门出发,缺少全局视角,如财务口径的营收要严格按照严谨的逻辑计算实收实付的每一分钱,而产品/运营端则更多考虑转化效果,但在各自的KPI监控报表中,都把指标命名为营收
- 同义不同名,指标统一逻辑一致,但不同产品命名不不一致,不同阶段、或不同业务方/产品经理对指标命名不同,导致在不同数据产品页面,同一指标不同名
- 口径不清晰,只是同义词再复述一遍,如活跃用户数:访问用户数
- 命名难理解,表意不清模棱两可,或过于专业化仅指标创建人才可以懂。例如转化率指标,有创单转化率、成单转化率,直接叫转化率可读性就非常差。
- 逻辑不准确,指标口径描述有误,例如UV指标,口径描述为“按照设备ID去重”,实际上不同平台去重逻辑并不一致,如微信小程序按照UnionID去重、APP按照DeviceID去重,PC和H5按照loginkey去重。
- 数据难追溯,数据产品指标数据来源缺少直观的链路追踪能力,指标数据异常问题排查通过翻代码去看数据来源,路径长,耗时久,早上业务反馈指标问题,排查出结论后可能一上午就过去了。
- 数据质量差,指标管理常见的问题综合在一起,往往会导致业务对数据指标的信任度大打折扣,发现数据波动后,第一反应是先和数据部门确认数据是不是有问题,而不是去考虑业务上有何变动。
二、分析问题产生的原因
数据指标口径不统一的问题主要源于以下几个原因:
- 组织结构和职能分工:不同组织或部门可能有不同的职能和任务,这导致它们对数据的需求和关注点有所不同,比如产品部门关注App下载、激活、转化,运营部门关注用户活跃度、交易量,市场部门关注广告投放链路追踪等,因此可能使用不同的指标和定义来衡量绩效。
- 缺乏统一规范:每个部门都有自己的数据分析需求,如果缺少统一的数据归口部门,各自为政,导致缺乏统一规范,经常出现同名不同义或指标口径有二义性的现象,导致使用者错误使用指标。
- 人为误差:在数据处理和分析过程中,人为误差也可能导致指标口径不一致,例如数据清洗和转换过程中可能会出现错误,统计方法的选择可能存在偏差等,不同数据开发人员开发的指标、不同阶段进行的逻辑变更都会导致数据对不上的情况。
三、解决问题的思路和方法
指标体系建设与管理:围绕业务整体战略目标和经营计划,逐步建立全面反映业务健康度的指标体系,包括核心指标、指标统计逻辑等,确保所有业务线条都遵循相同的指标定义和口径,并建立指标生产的SOP流程
数据标准建设:明确业务认可的指标口径,制定数据标准以描述企业需要遵守的属性层数据的含义和业务规则,确保人们对同一数据的共同理解和遵守。
确认数据来源和处理方式:在进行数据处理和分析之前,需要确认数据来源和处理方式是否一致。如果不一致,需要进行相应的调整和修正。
检查数据口径:在进行数据处理和分析时,需要检查不同业务线条使用的数据口径是否一致,确保指标口径的统一性。
指标管理系统化:指标化管理的概念很多年前就存在,各个互联网公司都在建设自己的管理平台,学习了很多关于指标管理系统建设的文章会发现,做的事情大同小异。主要是围绕指标管理的痛点问题,以阿里的OneData理论为方法论依据,相同的事情只要做一遍,剩下的是提供产品化的解决方案,让指标建设、指标复用更加的规范和高效。主要包括:
- 建立指标生产协同机制,指标的诞生要经过需求申请、审核、数据开发、上线应用流程,收口指标创建过程,避免指标建设的随意性带来的“污染”
- 制定指标命名、口径说明规范,按照原子指标+业务限定+统计维度的方式,将规则集成到平台内,通过系统规则来把控指标输出
- 指标字典线上化,解决线下文档(excel)管理指标存在的共享难、更新不及时、权限管控缺失等问题
- 指标数据逻辑绑定,即除了维护指标的业务元数据外,还要建立指标的技术元数据,指标数据从哪个模型、哪个字段、何种计算逻辑得到
- 指标输出,指标管理最大的价值还是为数据产品提供数据输出,将Hive层模型同步到MySQL、Greenplumn、Kylin、CK等查询性能更优可以秒级响应的查询引擎,通过接口调用JDBC连接方式直接获取数据。
培训和沟通:加强不同业务线条之间的沟通和培训,确保大家对数据指标口径有共同的理解和认识,减少误解和歧义。
热门推荐
工地受伤证据怎么找
《大唐国库》——从国库看唐朝
宠物饮水新招,让爱宠爱上喝水!
唤醒白茶之魂,掌握冲泡技巧,品味生活之美
希望采用KPI+360度反馈组合绩效的企业,建议多关注这7大类冲突点……
一年级数学必考:破十法、平十法,怎么理解,计算步骤才不出错?
如何处理团队的短板
健康科普丨胃肠无阻,一路“肠”通—带您了解肠梗阻
地球32亿年前被“肥料炸弹”陨石砸中,掀起惊涛骇浪,却成了生命催化剂?
2025煤化工技术专业就业前景及方向:好找工作吗?
【实证营养学】枸杞功效全新统整!明星护眼草本植物?
新手必知:自动挡汽车的五个主要挡位及其功能
春季新菜!芹菜木耳火腿肠,简单美味,解馋开胃,给家人露一手!
肾病都会变尿毒症吗?不一定!出现这些症状,及时就医!
精神分裂症饮食应注意什么
起诉不知道对方信息怎么办
一城一菜,感受贵州不同城市的独特风味
房间贴吸音棉效果好吗,室内噪音治理的妙招
细说汉字:马
购买力平价理论:汇率决定的重要理论
国行NS停服前的福利:免费领取游戏全攻略
紫微斗数详解:北斗七星中的武曲星
英超前瞻:阿森纳近3次对战诺丁汉森林皆获胜,枪手锋线缺兵少将期待救世主
带GPU的服务器如何挖矿
加油卡的使用方法和注意事项有哪些?如何确保加油卡的便捷和安全使用?
跑步不只是运动,更是天然的"整容术"
龙珠:7种超级赛亚人形态
猴票为什么值钱?这种邮票在收藏市场中有什么特殊价值?
目前最流畅的手机系统是什么?用户体验如何?
耳聋患者如何选择助听器