如何解决数据指标口径不统一的问题?

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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。

本文由人人都是产品经理作者【数据干饭人】,微信公众号:【数据干饭人】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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  1. 调研业务规则,明确不一致,建立映射,清洗数据

    来自江苏 回复