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在數據產品的面試過程中，數據對不上、指標不一致是數據化運營過程繞不過的坎，這個問題很容易考察候選人是否真的有實踐經驗了。具體如何解決？請看作者的分享。

數據產品面試時，指標體系、指標口徑是一個非常高頻的問題，主要是因為數據指標是數據驅動分析的核心應用場景，而數據對不上、指標不一致是數據化運營過程繞不過的坎，這個問題很容易考察候選人是否真的有實踐經驗了。

一、首先認可指標口徑不統一的客觀存在

數據在分析應用的過程中，經常會因為命名規范、數據處理邏輯、業務定義、統計方法等各種原因導致數據對不上的情況，包括：

• 同名不同義，指標名稱相同，統計口徑不一致，缺少命名規范限制，不同業務僅從自己部門出發，缺少全局視角，如財務口徑的營收要嚴格按照嚴謹的邏輯計算實收實付的每一分錢，而產品/運營端則更多考慮轉化效果，但在各自的KPI監控報表中，都把指標命名為營收
• 同義不同名，指標統一邏輯一致，但不同產品命名不一致，不同階段、或不同業務方/產品經理對指標命名不同，導致在不同數據產品頁面，同一指標不同名
• 口徑不清晰，只是同義詞再復述一遍，如活躍用戶數：訪問用戶數
• 命名難理解，表意不清模棱兩可，或過于專業化僅指標創建人才可以懂。例如轉化率指標，有創單轉化率、成單轉化率，直接叫轉化率可讀性就非常差。
• 邏輯不準確，指標口徑描述有誤，例如UV指標，口徑描述為“按照設備ID去重”，實際上不同平臺去重邏輯并不一致，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。
• 數據難追溯，數據產品指標數據來源缺少直觀的鏈路追蹤能力，指標數據異常問題排查通過翻代碼去看數據來源，路徑長，耗時久，早上業務反饋指標問題，排查出結論后可能一上午就過去了。
• 數據質量差，指標管理常見的問題綜合在一起，往往會導致業務對數據指標的信任度大打折扣，發現數據波動后，第一反應是先和數據部門確認數據是不是有問題，而不是去考慮業務上有何變動。

二、分析問題產生的原因

數據指標口徑不統一的問題主要源于以下幾個原因：

• 組織結構和職能分工：不同組織或部門可能有不同的職能和任務，這導致它們對數據的需求和關注點有所不同，比如產品部門關注App下載、激活、轉化，運營部門關注用戶活躍度、交易量，市場部門關注廣告投放鏈路追蹤等，因此可能使用不同的指標和定義來衡量績效。
• 缺乏統一規范：每個部門都有自己的數據分析需求，如果缺少統一的數據歸口部門，各自為政，導致缺乏統一規范，經常出現同名不同義或指標口徑有二義性的現象，導致使用者錯誤使用指標。
• 人為誤差：在數據處理和分析過程中，人為誤差也可能導致指標口徑不一致，例如數據清洗和轉換過程中可能會出現錯誤，統計方法的選擇可能存在偏差等，不同數據開發人員開發的指標、不同階段進行的邏輯變更都會導致數據對不上的情況。

三、解決問題的思路和方法

指標體系建設與管理：圍繞業務整體戰略目標和經營計劃，逐步建立全面反映業務健康度的指標體系，包括核心指標、指標統計邏輯等，確保所有業務線條都遵循相同的指標定義和口徑，并建立指標生產的SOP流程

數據標準建設：明確業務認可的指標口徑，制定數據標準以描述企業需要遵守的屬性層數據的含義和業務規則，確保人們對同一數據的共同理解和遵守。

確認數據來源和處理方式：在進行數據處理和分析之前，需要確認數據來源和處理方式是否一致。如果不一致，需要進行相應的調整和修正。

檢查數據口徑：在進行數據處理和分析時，需要檢查不同業務線條使用的數據口徑是否一致，確保指標口徑的統一性。

指標管理系統化：指標化管理的概念很多年前就存在，各個互聯網公司都在建設自己的管理平臺，學習了很多關于指標管理系統建設的文章會發現，做的事情大同小異。主要是圍繞指標管理的痛點問題，以阿里的OneData理論為方法論依據，相同的事情只要做一遍，剩下的是提供產品化的解決方案，讓指標建設、指標復用更加的規范和高效。主要包括：

• 建立指標生產協同機制，指標的誕生要經過需求申請、審核、數據開發、上線應用流程，收口指標創建過程，避免指標建設的隨意性帶來的“污染”
• 制定指標命名、口徑說明規范，按照原子指標+業務限定+統計維度的方式，將規則集成到平臺內，通過系統規則來把控指標輸出
• 指標字典線上化，解決線下文檔（excel）管理指標存在的共享難、更新不及時、權限管控缺失等問題
• 指標數據邏輯綁定，即除了維護指標的業務元數據外，還要建立指標的技術元數據，指標數據從哪個模型、哪個字段、何種計算邏輯得到
• 指標輸出，指標管理最大的價值還是為數據產品提供數據輸出，將Hive層模型同步到MySQL、Greenplumn、Kylin、CK等查詢性能更優可以秒級響應的查詢引擎，通過接口調用JDBC連接方式直接獲取數據。

培訓和溝通：加強不同業務線條之間的溝通和培訓，確保大家對數據指標口徑有共同的理解和認識，減少誤解和歧義。