在业务发展过程中，会产生大量的数据，单看数据是没有价值的，只有和业务相结合转化为信息，再经过处理才能体现其价值。可以说，我们所需要的并不是数据，而是数据背后映射的洞察。业务数据的维度与指标，构成了我们数据分析的基础。
一、数据指标体系的价值
通过指标体系，企业可以监测业务发展的状况，最大的价值就是高效利用时间，把时间花在解决问题上，而不是寻找问题上，从而提高整体的效率，节省成本。因此，数据指标体系的价值主要有三点：
1、在业务发展出现问题时能够快速定位问题所在；
2、高效地为团队提供数据支持；
3、成体系化的指标监控系统，能够从多维度了解业务发展的现状；
二、指标体系的评估标准
一级指标：公司战略层面指标。可以直接指引公司的战略目标，衡量公司的业务达成情况。比如公司的销售额，或者社交产品的活跃度。
二级指标：业务策略层面指标，是一级指标的路径指标，通过查看二级指标，能够快速定位一级指标发生变化的原因所在。比如通过客单价、转化率、uv，可以快速定位销售额降低的原因。
三级指标：业务执行层面指标，是二级指标的过程性指标。三级指标基于历史经验对二级指标进行拆解，可以高效定位波动的原因，并快速做出相应的动作。
三、如何建立数据指标体系
1、选择数据指标
选取数据指标是需要有方向性的，需要针对业务现状选取最能代表业务发展状态的指标，可以根据OSM模型来选取指标。OSM模型分别代表业务目标、业务策略、业务度量。
O：包括产品需满足用户的需求，业务的核心目标以及用户使用产品的目标等；
S：达成上述目标需要采取的策略；
M：策略带来的数据指标变化；
2、划分数据指标层级
基于所选择的数据指标，进行层级划分，帮助公司搭建一套完整的数据监控指标体系，从而及时发现业绩的升高或降低，以及产生的原因，提高寻找问题效率。
3、寻找数据
指标定好之后，分类取数，利用数据来计算指标值。数据来源可分为以下几种：购买数据、自行/委托第三方调研数据、政府/第三方公开数据、自有产品/经营数据。
4、搭建体系
给指标及指标的变动之间提供逻辑解释，能够以单个或多个指标的组合来给出对现实情况的解释。例如，本月“购买数量”指标有下降且幅度较大，通过其他指标可进行如下分析：是否是因为品牌认知的人数变少、用户群体数量是否减少、购买的转化率是否下降等。
