干数据这行二十多年，我见过太多企业的困境：手里握着一堆数据，业务系统里的交易记录、数据仓库里的明细、API 接的外部信息…… 可这些数据没法快速变成业务能用上的指标，更别说支撑精准决策了。

其实问题根源不复杂，就是没摸透科学的指标搭建流程。这些年我们总结出 “梳理指标 - 获取数据 - 定义指标” 这三步标准化流程，不用搞复杂开发，目的是让企业真正把数据 “用起来”，帮业务增长添把力。

Part 01

先梳理，把 “模糊需求” 变成 “清晰指标”

指标搭建的第一步，就是把 “模糊需求” 拆解成 “可衡量、可定义” 的具体指标，也就是遵循“先理后建” 原则。

比如在梳理 “客户分析” 相关指标时，不能只停留在 “客户数量” 层面，而是要拆解出 “期末客户总数”“普通客户数”“高级客户数”“VIP 客户数” 等派生指标，同时明确 “净新增客户数”“环比增速”“同比增速” 等组合指标；还要确定分析维度，像时间周期（月度、季度）、客户所属区域等，形成清晰的指标库与维度库。

指标梳理示意

Part 02

再取数，让 “分散数据” 变成 “可用资源”

梳理好指标后，下一步就是把分散在各个系统里的数据 “聚起来”。很多企业的痛点是：业务数据在业务系统、明细数据在数据仓库、外部数据在 API 接口，数据孤岛导致指标计算 “无米下锅”，就算勉强取数，也容易出现数据不一致。

我们做的数据指标平台，正是为了解决这个问题。不管是企业前端的业务系统，还是数据仓库里的贴源层（ODS 层）、公共层（DWD 层、DIM 层），再或者是外部的 API 数据，都能一键接进来，不用重构现有的数据架构。接进来之后，平台会把数据加工成干净、完整的事实表和维度表，为后面算指标打牢基础。

更关键的是，取数据的整个过程是可控的。数据从哪来、多久同步一次、怎么清洗的，都有明确记录。万一后面数据出了问题，能快速追到源头，不用再像以前那样 “东翻西找” 浪费时间。

数据获取示意

Part 03

定指标，让 “业务人员” 也能 “自主用数”

以前做指标，最大的麻烦是 “技术门槛太高”。要写 SQL、懂代码，业务人员想做个新指标，只能排队等 IT 团队安排，等排到了，业务需求可能都变了。其实用 “分层定义、零代码组装” 的方式，就能把这个门槛降下来。

我们把指标分成四类，让技术和业务人员能配合着用：

基础指标：像 “订单总量”“产品销量” 这种，基于数据简单汇总就能来，业务人员不用学技术，直接就能用；

派生指标：业务人员可以拿基础指标，加上分析维度和统计周期自己拼，比如想算 “2024 年 10 月电力行业销售额”，自己动手很快就能做出来，不用麻烦 IT；

SQL 指标：遇到复杂需求，技术人员写好半自动化的 SQL 定义好，后面业务人员直接用就行，不用重复开发；

组合指标：比如算 “毛利率”，就用 “（销售额 - 成本）/ 销售额” 这个公式，业务人员把公式输进去，平台自动就算出来了。

这样一来，技术人员专心搭数据模型、定基础指标和 SQL 指标，业务人员聚焦拼派生指标和组合指标，各个干擅长的事，效率能提不少。

指标定义示意

说到底，这三步流程核心本质是让指标搭建 “从技术驱动转向业务驱动”。不用纠结怎么写代码、怎么搞开发，重点放在业务需求上，最终目的就是把数据用好。

当业务人员能自主搭建指标，不用再等 IT 排期；当全公司用同一套指标口径，不用担心数据对不上；当数据波动能通过平台快速定位原因，不用再盲目决策 —— 这时，数据才不是 “躺平的资源”，而是真正能驱动决策的 “引擎”，企业的数字化也才能落到每一个具体的业务场景里，而非只喊喊口号。