指标治理的三个步骤及必要条件(数据质量系列之三)

(文章始发个人公众号:川术;欢迎关注)
“同名同义”、“同义同名”、“异名异义”,三个词,即是指标治理的三个步骤。“由上推下,由小及大”是内在逻辑。在展开说明之前,我们先全盘阐述数据治理的范畴和逻辑关系。

  • 数据治理的范畴和逻辑关系

指标治理-数据治理范畴.png

数据治理,即为了提升数据质量,我们需要从指标、人、工具、数据源四方面着手。在我看来,指标治理是最显性也是最优先的。以指标治理为核心(这是决策层最有体感的部分),才能形成从上至下的压力,进而将人的意识和习惯、工具的应用和维护、数据源的扩展和萃取三部分的工作可持续地做好。所谓“由上推下”。

又一个大前提需要说明:指标治理是有范围的,并不能武断地进行全公司或者全事业部的指标统一;建议是先在具体部门或者业务线中,做好指标治理工作,进而寻求更大范围统一的可能性。所谓“由小及大”。

  • 指标治理的步骤说明

有了上面的认知,我们对指标治理步骤展开说明。归纳为下图的内容。


指标治理-三步骤.png

首先,我们追求指标的同名同义。从两个方面来达成:

第一,当我们遇到两个相同名称的指标,数值却不相同时,需要做检查,若是计算错误就及时修正,若是口径不同,则将两个名称区别开,记住一定要规范命名(规范命名的方式在下一篇中会说明);

第二,当我们在做数据产品或者研究时,需要定义某种指标的时候,要优先与现有的指标进行对照,如果重叠,在不产生理解歧义的情况下,继承现有指标命名;若继承名称不合适或者不存在类似的指标,则采用规范的命名方式,将自己所使用的指标与现有的指标区别开。

当然,在同名同义阶段,有一种最讨巧而实用的方式,就是都按命名规范,先定义成与其他指标不同名字,并在产出结果中给出详细的口径说明。

接着是同义同名。在这个过程中,需要由指标治理的负责人,有规律地对各业务人员和分析师在使用的指标进行遍历检查。发现有计算口径或者业务含义相同或接近的指标,进行名称上的整合。需要非常注意,并不是所有意义相同或者相近的指标都要整合,我们千万不能一根筋做事情。比如完全处在两个业务线或者两种主题下的指标,就没有必要非得统一成一个名称。这反而导致本业务线内的指标名称体系的混乱。

最后,是追求异名异义。为什么说“追求”?因为这个状态只要去接近就可以,而没必要真的达到。我们真正要达到的是“不存在同名异义,而存在异名同义”。

  • 指标治理的必要条件

首先是人的意识。不管是管理者、决策者还是执行者,都要具备数据质量意识,在日常接触数据产出时,脑中始终有所“戒备”,养成“遇数三问”的好习惯。


指标治理-遇数三问.png

其次,需要有指标维护的工具,可成为指标平台的工具,由指定人员进行管理和维护。在这个工具上,数据使用者能方便的查阅具体指标的名称、计算口径、样例代码、负责人、变更历史等信息。

接着,指标变更需要有一定的流程,尤其是如上篇所说的“评价流”中的指标。应该有一个上至决策层的审批流程,毕竟这是决策层重要的判断依据。

最后,也是最重要的,分析师或者其他数据结果的生产者,一定要具备良好的习惯(也可以上升为职业素养):

  1. 在任何数据产出中,一定标注规范的指标名称、计算口径。
  2. 在取数代码或者分析代码中,要有清晰的注释来说明计算逻辑和字段定义。
  3. 当发现其他人的产出中,有忽视数据质量的情况时,一定要给予当事人和数据使用方提醒;必要的时候向上反馈。

下一篇,我们将仔细讨论指标命名的规范,尽情期待。

点击“原文链接”,可购买我的书《数据化运营速成手册》。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 151,511评论 1 330
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 64,495评论 1 273
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 101,595评论 0 225
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 42,558评论 0 190
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 50,715评论 3 270
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 39,672评论 1 192
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,112评论 2 291
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,837评论 0 181
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 33,417评论 0 228
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,928评论 2 232
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,316评论 1 242
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,773评论 2 234
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,253评论 3 220
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,827评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,440评论 0 180
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 34,523评论 2 249
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 34,583评论 2 249

推荐阅读更多精彩内容