你好，我是郭忆。
上一节课，我讲到了各种类型的元数据，这些元数据有什么用？跟我们的数据中台又有什么关系呢？ 其实，元数据在指标管理、模型设计、数据质量和成本治理四个领域都发挥着作用，而这些领域构成了数据中台OneData 数据体系。从今天开始，我将带你逐一了解元数据在上述领域的应用，首先是指标管理。
指标是一种特定类型的元数据，公司的运营会围绕它进行工作，可以说，它是业务和数据的交汇点。指标数据能不能用，会影响他们的日常工作。来看一件我身边发生的事儿。
在电商业务中，新用户销售额是考核市场活动拉新效果的重要指标。马漂亮（化名）是市场部门的数据分析师，某一天，她要给CEO提供一份数据报告，报告中有一项指标是“新用户销售额”。孙美丽（化名）是会员中心的运营，她每天都会给CEO提供每日的新用户销售额数据。
结果有一天，CEO看了这两份报告后发现，同一日的新用户销售额数值相差很大，他判断数据出了问题，责令两个部门的负责人进行排查。排查后发现，市场部门对新用户口径的定义和会员中心不一样：
也就是说，市场部门认定的新用户中，可能有之前注册但是没有下过单的客户；而会员中心只包括当日注册并完成下单支付的用户。其实，在日常工作中还有很多类似的问题。
造成上述问题的根源是因为指标口径不一致，而你要构建全局一致的指标口径，输出企业的指标字典。
从2018年年末开始，网易电商数据中台团队对电商业务的核心指标进行了全面的盘点和梳理，为的就是解决指标口径不一致的问题。原先800个指标，最终梳理完成427个指标，在梳理过程中，我总结了7个常见的指标问题，希望你能对照着看一下，自己是否也存在类似的情况。
你可以编个口诀记忆一下，比如：
同名不同径，同径不同名。
口径不清晰，口径有错误。
命名难理解，计算不易懂。
来源不清晰，同部不同径。
第一，相同指标名称，口径定义不同。
我开篇说的就是这个问题，不同的部门对相同的“新用户销售额”，因为口径定义的差别，导致指标数值的不一致。而这种情况是指标管理中最容易出现的情况。口径不一致，数据也就没办法横向对比，失去了数据辅助商业决策的意义。
第二，相同口径，指标名称不一样。
这种情况与上面相反，比如发放优惠券是电商常见的促销手段，现在你有两个数据产品：
其实，两者的口径定义并没有区别，但是指标名称不同，这会让使用指标的人疑惑，是不是同一个指标，计算逻辑是否一致？数据是否可以横向对比？
第三，不同限定词，描述相同事实过程的两个指标，相同事实部分口径不一致。
这个问题该如何理解呢？ 来看一个例子。
黑卡会员购买用户和非会员购买用户数，它们描述的都是用户下单购买商品的相同业务过程，记录的都是购买商品的事实，只是一个限定词是黑卡会员，一个限定词是非会员。
按照一致性原则，虽然是两个指标，但是对于购买用户数这个相同的事实部分，业务口径、计算逻辑应该是一致的，但是现实情况却可能不是这样：
你能看到，对于购买用户数，这两个指标的口径是不一致的，一个包含关单，一个不包含关单。
第四，指标口径描述不清晰。
在梳理过程中，我们还发现，有些报表上的指标口径描述的比较笼统。比如“关单金额”，口径描述“关闭订单的金额”。不同人的理解可能不一样，有的人会认为是支付成功后关闭订单；也有可能是支付完成前，取消订单。描述不清晰，就会让人们对数据的理解产生歧义。
第五，指标口径描述错误。
在流量分析数据产品中，有“7日uv”这个指标，口径的定义是7日内日均uv。根据口径描述的计算逻辑，应该是最近7日，每日uv相加除以7取平均值。显然，这个定义在业务场景中是有问题的，正确的7日uv的口径定义应该是7日内有登录过，去重的用户数。
第六，指标命名难于理解。
我们在梳理促销业务过程的指标时，有一个数据产品的指标名称是“ROI”，口径定义优惠券销售额/优惠券成本。ROI其实是投资回报率的简称，在电商业务场景中，除了优惠劵，商品降价促销都可以计算ROI，所以比较好的命名应该是（商品|类目|通用）优惠劵ROI。所以，指标命名不规范的话，从指标名称中很难看出指标描述的业务过程。
最后，指标数据来源和计算逻辑不清晰。
如果指标数据来源不清楚，一旦这个指标数据异常，就很难去做溯源。另外，有些指标的计算逻辑比较复杂，仅仅凭借业务口径一段描述，使用指标的人还是无法理解这个指标的计算逻辑，这个时候就需要有一些伪码或者SQL描述。
那么如果你面临这些问题，该如何规范化定义指标呢？我提供给你一些经验，希望你能从中学习到如何高效、规范化的管理指标。
首先，面向主题域管理。
为了提高指标管理的效率，你需要按照业务线、主题域和业务过程三级目录方式管理指标（业务线是顶级目录）。
在网易，电商、游戏、音乐、传媒、教育都是不同的业务线。在业务线之下，是主题域，指标中的主题域与数仓中的概念是一致的，划分标准最好是跟数仓保持一致（数仓主题域的划分，我会在06讲详细讲述）。在主题域下面还有细分的业务过程，比如对于交易域，细分的业务过程有加入购物车、下单、支付。
其次，拆分原子指标和派生指标。
为了解决前面提到的，“黑卡购买用户数”和“非会员购买用户数”，这两个指标对购买用户数口径定义不一致的问题，我们需要引入原子指标和派生指标的管理方式。那么什么是原子指标，什么是派生指标呢？
统计周期、统计粒度、业务限定、原子指标，组成派生指标，所以原子指标可以定义为不能够按照上述规则进一步拆分的指标。
在例子中，你可以这样理解：
这样30天内，商品维度的黑卡会员购买用户数和30天内商品维度的非会员购买用户数就作为两个派生指标存在，但是他们继承自同一个原子指标。
除此之外，还需要指标命名规范。
指标命名规范要遵循两个基本的原则：
除此之外，指标应该有指标名称和指标标识（或者叫英文名）。
对于原子指标，指标名称适合用“动作+度量”的命名方式（比如注册用户数、购买用户数），标识的命名用英文简写或者汉语拼音缩写比较好。
对于派生指标，指标名称应该严格遵循“时间周期+统计粒度+修饰词+原子指标”的命名方式，标识命名要用“修饰词_原子指标_时间周期”的方式。
第四，关联的应用和可分析维度。
对于使用指标的人（运营、分析师）了解了这个指标的口径定义之后，下一步就是要看指标的数值。所以，在全局的指标字典中，还应该有指标被哪些应用使用，这样方便去对应的数据产品或者报表上查看指标的数值。除此之外，还应该有指标的可分析维度，方便分析师从不同的维度分析指标的变化趋势。
最后一个是分等级管理。
那这么多指标，数据中台管的过来么？是的，确实管不过来，因为不仅仅是数据中台会产出一些公共核心指标，业务部门也会创建一些专属业务部门内的指标。那面对这么多指标，如何管理呢？以我的经验，你可以按照以下原则区分等级，来管理指标。
不同等级的指标意味着管理方式不同：
现在你了解如何管理指标了吗？ 我建议你在学完这部分知识以后，结合自己所在的业务，找一些指标，试着按照上面的方法实践一下，这样掌握得会加更深刻。
在了解如何管理指标之后，我们还需要一款好用的工具，帮助我们落实管理方法。我观察到，很多公司喜欢用Excel管理指标，觉得Excel 上手容易，编辑比较方便。在我看来，Excel并不是一个适合指标管理的工具，有这样几个原因：
所以，我们需要一个面向指标的管理系统。
指标系统是基于元数据中心构建的一个指标管理工具，它从元数据中心自动同步数仓的主题域和业务过程，按照规范化定义创建指标。
新创建的指标同时会以特定类型的标签，下沉到元数据中心对应的表和字段上，这样在数据地图上就可以搜索到表关联的指标。
指标系统还提供了按照指标名称、标识、业务口径的检索功能。
既然指标系统能够实现指标的规范化定义，帮你解决“如何系统化、规范化定义指标”的问题，那接下来我们的重点就是如何基于指标系统构建全局的指标字典，因为这是指标治理的最终结果。
指标治理的最终结果，就是要形成一个全局业务口径一致的指标字典。让使用指标的人，可以通过指标字典，快速了解指标的业务含义和计算过程，不会对指标口径产生歧义。
数据中台团队必须要有一个专门负责指标管理的人或者小组（一般不超过3个人），最好是数据产品经理来负责，如果你的公司没有这个职位，也可以让分析师承担（前提是分析师必须属于中台团队）。
构建全局的指标字典分为两个场景：
先来看第一个场景。
这个图详细地描述了新建指标的流程，流程中参与的各个角色。我在这里想强调几点：
指标需求评审，需要需求方、数据开发、应用开发都参加。评审首先要确认这是不是一个新的指标，并明确它是原子指标还是派生指标。评审的目的就是要大家达成一致。
评审的结果一种是不需要开发，是一个已经存在的指标，直接可以通过设计逻辑模型（具体我会在数据服务章节讲），发布接口，获取数据。第二种就是需要开发。前者交付时间短，后者需要排期，交付时间长。
上面我提到指标有一级和二级之分，这个流程适用于一级指标，对于二级指标，可以不需要评审，当然开发也是由业务方开发和发布上线。
接下来，我们来看第二个场景。
除了新建指标的流程，对于很多公司，已经有一定的大数据业务，但是还不能算是一个中台，那这部分公司该如何进行一次全局的指标梳理呢？我认为应该有以下几个步骤：
通过全局的梳理和新建指标流程的管控，你就可以构建一个全局一致的指标字典了。
本节课，我带你了解了如何构建全局一致的指标字典，通过系统+规范的方法，帮你解决了数据中台指标一致性管理的难题，我想再强调几个点：
在课程的最后，还是留给你一个思考题。在一个企业的指标字典中，你觉得应该原子指标多，还是派生指标多？原因是什么呢？欢迎在留言区留言。
最后，感谢你的阅读，如果这篇文章让你有所收获，也欢迎你将它分享给更多的朋友。
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