数据指标口径不统一，真的能彻底解决吗?

前段时间和一个正在做数字化转型的传统企业交流时，他们提到目前最大的痛点是数据指标不统一的问题，问我们在这么多年大数据实践过程中有没有可以借鉴的好的方法。刚工作是作为数据产品经理给业务部门做数据报表，那个时候数据产品做好指标口径的统一基本上就能解决问题了，数据中台做久了发现，其实想在公司层面做到数据指标口径的完全统一，非常困难，且不大现实。

一、指标口径不统一，是真痛点还是伪需求?

数据口径不一致，几乎是每个数据人都会遇到的老生常谈的问题。比如，公司的月度经营会上，产品部门、用户增长部门都向老板汇报产品的新客数指标，产品部门按照新增的注册用户账号统计，而用户增长部门按照新激活的设备去重统计，虽然都是叫新客数，但是数据却不一致，给老板带来困惑，谁的数据更准?

指标口径不统一的问题真的可以彻底解决吗?很难，或者肯定地说无法解决。因为你没办法掌控数据被使用者拿到后，他是如何使用的，即使同一个指标，不同层级的人员、不同场景下关注的数据维度也是不一样的，通过数据产品找到了所需的数据之后，进行了二次加工、处理，输出了一个分析报告，就没法保证数据的一致性了。

二、统一标准和效率天然存在矛盾和对立的关系

早期的时候，产品、运营等业务人员数据获取和分析强依赖于数据产品或者数据团队的取数，可以利用指标生产流程规范、指标管理平台，来保证在数据团队层面，数据指标是相对统一的。这种方式面临很大的效率和研发人力成本的问题，春节活动业务部门新上了一个营销活动，需要尽快监控活动效果数据，相关埋点规则都是新增的，已有的数据产品或者数据报表是很难覆盖到这种粒度，等着数据团队的排期开发?报表上线活动结束了。

在中台思想之下，更加强调的是数据能力的快速输出，通过自助BI工具、低代码配置化的产品，以更低的成本、更简单的方式让业务人员更高效地把数据用起来，人人都可数据分析了，效率大幅提升，想做到指标口径的统一，是不是更难了?

所以，规范和效率天然地存在矛盾和对立的关系，一味的追求指标口径的统一性，数据的处理全权掌控在数据团队手中，势必会带来响应不及时影响业务决策的问题。

三、统一数据指标，我们能做的是什么?

1.更强调底层资产的统一，而非末端的数据结果

数据输出后每个人的应用方式和分析维度不一样这是无法避免的，但是在数据加工处理的环节，要做到资产层面的统一。同是流量相关的数据，那就统一构建通用的流量模型，避免每个业务应用caseby case地进行数据清洗，在数据源层面统一，至少能够做到本是同根生。

2.指标管理平台可以有，但是不要追求彻底解决统一问题

指标管理平台主要是将业务指标的生产流程产品化，通过指标的业务逻辑和数据逻辑配置，构建一个可以直接输出API接口或者数据结果的指标生产工具。对于需要定制化开发的可视化报表产品，可以节省接口开发人员，直接由数据开发清洗好指标逻辑后，前端接入就可以了。在数据产品层面，是可以帮助做到指标的统一输出的。比如，一些电商商家端后台，平台侧为商家搭建好数据化运营的数据分析体系。而基于BI产品或者用户行为分析系统的业务自助式分析，更多的是直接基于模型和可视化配置能力，进行Dashboard的构建，这个场景下，指标管理系统就鞭长莫及了。

3.数据的追根溯源是关键

很多时候指标口径不一致，带来最大的问题多方是一起校对数据逻辑耗时长，需要翻代码逐层排查，最终确定各自的数据源以及指标的计算逻辑。利用数据血缘和计算逻辑的透明化，提供快捷的数据追根溯源的问题，即使数据不一致又怎样，你有你的计算标准，我有我的计算方式，业务场景不一样，数据结果不同又有何不可呢?

四、小结

指标口径不统一的问题回归到本质，能够解决的是数据清洗和资产建设层面，基于完善的统一的数据资产让业务可以更灵活、快捷的把数据用起来。指标管理平台可以帮助在数据产品层面做到指标的统一化，逻辑变更时，只需要在指标层面统一调整即可，无需针对每个页面、每个指标进行处理，主要是可以提升定制化开发的数据可视化产品。基于数据血缘链路，提供快捷的数据追根溯源、逻辑条件的能力是解决应用端数据不一致问题的关键。