指标
数据标准，可以规范业务统计分析语言，帮助企业提升分析应用和监管报送的
数据质量，进而提高企业数据质量和
数据资产价值。指标定义为反映企业经营管理在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等的概念和数值。指标数据标准是为满足内部分析管理需要和外部监管要求，对基础类数据加工而产生的指标数据标准化规范。
指标体系不完整的问题
1、指标口径不统一
在企业管理和业务活动中，经常存在指标数据的名称相同，但统计口径、计算方法却有较大差异的情形；或者反过来，指标数据的计算方式相同，但名称却各异。定义不统一的指标会带来极大的沟通障碍，让沟通效率降低，甚至“差之毫厘，谬以千里”。
2、指标体系不完整
企业各部门根据自身业务需求，都有一部分的量化指标，但不够全面，也缺乏方法论指导，对于企业整体
数据分析应用能力提升的指导作用有限，且在使用过程中孤立强调某些指标的趋势，而忽略综合分析、长期跟踪与定期比对指标的重要性。缺乏整体考量而设置的指标体系，以及错误的指标分析方法，会产生错误的分析结果，进而影响运营层面、产品改进方面的决策。
3、指标问题追溯难
指标数据大多经过多重计算得到，有些指标需要经过很长的加工过程才能得出，如无法追溯指标的加工过程，就不知道指标所用的数据来源，无法快速找出指标出错的原因和对应的责任部门。指标的一致性、完整性、准确性和可追溯性得不到保证，出现问题时各部门间相互推诿的情况时有发生，导致指标问题难以得到解决。
如何制定指标数据标准
指标数据标准体系的构建，一方面需要梳理内部管理与外部监管统计的需求，细化形成对业务属性、技术属性的要求；另一方面需要自下而上整理行内信息系统中的数据现状，两者结合形成指标标准的业务属性和技术属性，制定有效合理的指标数据规范要求。
指标数据标准的作用
指标数据标准能够保障各业务部门对指标在不同应用场景下业务口径有直观、清晰的理解。提升指标在不同应用场景下的准确度，降低由于口径理解不一致造成的统计差异。
同时，指标数据标准作为分析应用的基础，通过配合使用指标标准中的维度和维值，可以实现业务部门的自主分析，即灵活使用这些指标进行业务分析。
标准化的指标体系建设可以对数据快速、准确地分析应用，为企业带来巨大的数据资产价值提升。因此，企业在
数据治理过程中需要高度重视指标数据标准的制定和落实。
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