怎样才能解决数据指标口径不统一的问题？

一、首次认可客观上不一致的指标口径
        在进行数据分析应用时，由于命名规范、数据处理逻辑、业务定义、统计方法等方面的原因，往往会出现数据对不上的现象。名字不一样，指标名称一样，统计口径也不一样，缺乏对名字的规范和约束，各个业务都是从自己的部门开始的，没有一个整体的角度来看。 比如说，财务口径的收入，必须要用一套非常严密的逻辑来计算实收实付的金额，而对于产品/运营来说，他们更注重的是转化的结果。 但是，他们在自己的 KPI监控报表中，都将指标命名为营收。
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        同义而无重名，指数是相同的，在逻辑上是一样的。 但是，不同的产品名称是不同的，不同的阶段，或者是不同的业务部门/产品经理，都会给这些指标起不同的名字，这就造成了在不同的数据产品页面上，同一个指标的名字并不相同。表述不清楚，只能将同义词重新重复一次，例如：活跃用户数量：接入用户人数，名称难懂，意义不明，或太专业，只有索引者能看得懂。 比如转化率，有创单转化率，成单转化率，都是很难读懂的。
        逻辑上的错误，指标的表述也是错误的，比如 UV指数，在版本中被说成是“根据设备 ID去重”，但是在实际中，各个平台的去重逻辑是不一样的，比如，微信小程序是按照统一 ID去重， APP是按照设备 ID去重，电脑和H5是按照逻辑去重的。
        数据难以溯源，数据产品指标的数据来源也缺乏一种可视化的链条可追溯性，要想查出指数中的异常情况，需要从代码中查找数据的源头，这条路很漫长，时间也很长，上午的时候，业务就会反馈到指标上，等到得出结论的时候，可能已经是一个上午的时间了。数据质量不好，是指标管理中普遍存在的问题，经常会让企业对数据指标的信任度大大降低，当发现数据出现波动时，首先要做的就是向数据部核实，看看是否有什么问题，而不是去想是否存在业务上的变化。
二、对问题成因的分析
        造成数据指标口径不一的主要原因是：组织结构与功能划分：不同的组织或部门，其功能和工作职责各不相同，因而对数据的要求与关注也各不相同，例如，产品部侧重于 App下载、激活、转化，运营部侧重于用户活跃度、交易量，市场部侧重于广告投放链路跟踪等，因而可以采用多种度量方法来度量绩效。没有统一的标准：各个部门对数据分析的要求各不相同，若没有一个统一的数据归口部门，各自为政，造成了标准的缺失，往往会产生同名异义或者指标口径有歧义的情况，造成用户对指标的误用。
三、解决问题的思想与途径
        指标体系的构建和管理：以企业的总体战略目标和经营规划为基础，逐渐构建一个包含核心指标、指标统计逻辑等在内的、能够充分体现企业健康程度的指标体系，保证各个业务线都能按照统一的指标定义和口径来进行，同时也为指标生产制定了 SOP。数据规范构建：确定商业认同的指标体系，建立数据规范，刻画企业所需遵循的属性层数据意义及商业规则，保证用户对相同的数据有共识与遵循。验证资料的来源及如何处理：在资料的处理与分析前，必须先核实资料的来源与处理方法的一致性。如有出入，则需作适当的调整与修改。检查数据口径：在对各业务线数据进行处理、分析时，应对各业务线所采用的数据口径进行统一，保证各业务线的数据口径统一。
        指标管理系统化：指标化管理的概念已经有好几年了，各大网络企业都在建立自己的管理平台，看了不少有关指标管理系统建设的文章，会发现其实都是一样的。重点是针对指标管理中的难点，按照阿里的一套数据理论，将同样的工作重复一次，接下来就是给出一个产品化的方案，让指标的构建和指标重用变得更加标准化，更加有效。其中最重要的是：
制定指标生产协作机制，要通过需求申请、审核、数据开发、上线应用等流程才能生成指标，并将指标生成的过程封闭起来，从而避免了指标构建的随意性所造成的“污染”。制定指标的命名和口径说明规范，以原子指标+业务限制+统计尺度为基础，在平台上整合了一套规则，由系统的规则来控制指标的输出。
        索引词典在线化，以解决离线文件（excel）管理指标中的共享困难，更新不及时，权限控制缺失。指标数据的逻辑捆绑，也就是在对指标的商业元数据进行维护的基础上，还需要对指标的技术元数据进行构建，指标数据是从什么模型、什么字段、什么计算逻辑中得出的。指标输出，指标管理的最大价值在于给数据产品提供数据，把 Hive层模型与查询引擎（如 MySQL, Greenplumn, Kylin, CK）等查询效率更高，可以达到秒量级的查询引擎，并通过对 JDBC连接的接口来直接获得数据。
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