最近越来越多的企业关注指标体系的建设和管理，“指标模型、指标体系、指标定义”等等已成为网络热词，但是讲的更多是定义上的内容，而指标体系具体是如何搭建的，搭建过程中又有哪些原则需要注意和把控的，今天小编就来给大家分享一套完整的数据指标体系搭建流程，希望能对大家有帮助！

所谓“指标体系”就是通过使用数据指标，对数据进行分析，更清楚了解自己企业经营状况，可以更快，更好的做出各种决策，从而让企业的决策风险降低，更容易把握市场机会，提升商业目标，帮助企业取得竞争优势的一种“工具”。而指标体系化的本质是将数据指标系统性地组织起来，具体会按照业务模型、按标准对指标不同的属性分类及分层。当然，不同的业务阶段、不同业务类型会有不同阶段的划分标准。

数据指标体系含有十分丰富的统计量，从宏观上看，它是一个相对全面的有机整体；从微观上看，每个数据指标都有其特定含义，反映了某一细节的客观事实。不同的数据指标定义不同，逻辑也不同，这些各种各样的统计量共同构成了数据指标体系，使其产生不可磨灭的价值。

总的来说，数据指标体系是对业务指标体系化的汇总，用来明确指标的口径、维度、指标取数逻辑等信息，并能快速获取到指标的相关信息。

搭建数据指标体系通常包括：明确业务场景——理清业务目标——建立关键业务指标——梳理业务流程——数据采集确认——数据清洗统计。

首先，在搭建数据指标体系之初，首先需要明确公司的业务场景是什么，是面向B端还是C端，业务模式是什么，关键盈利点在哪儿。一般来说公司的关键业务盈利点就是我们最应该关注的主要指标，其他都是配套。

其次，在明确了公司的业务场景后，第二步就是要针对业务场景建立关键业务指标，也就是我们通常所说的一级业务指标，也是北极星指标。这是所有数据指标中最重要也是最关键的指标，其他业务指标都应该围绕关键业务指标来拆解。这里需要注意的是，关键业务指标不宜设置过多，通常2-5个左右即可。因为关键业务指标过多，它就容易乱，后面也就理不清主线，所以我们一定要注意从关键业务指标中挑选出最最关键的指标，后面在拆解二、三、四级指标时就围绕关键业务指标进行逐层拆解即可。

另外还需特别注意的是，业务关键指标一定要与业务或产品部门紧密沟通，共同讨论确定，不能由数据分析人员独自拍板确定，不然这些关键业务指标最后很可能是没有什么具体价值和意义了。第三步是在第二步基础上进一步明确业务流程，重点根据关键业务指标进行逐层拆解。

到这里我们已经有了企业数据指标体系的基本框架，接下来我们还需要把真实的业务数据按前面定义的数据指标口径给采集下来，然后进一步清洗加工，才能得到具体可用的业务数据指标，数据采集下来以后，我们需要对数据进行ETL得到具体的业务数据，最后我们对数据进一步统计加工，就得到了我们前面所说的数据指标，把所有的数据指标统计加工完毕，企业的数据指标体系就算搭建完成了。

但是指标体系搭建过程很多人会遗漏一些原则性的要点，这里小编也给大家做了总结，纯属个人意见：

1、不能只是罗列指标，这是很多数据分析师都会犯的通病，上来先把大量的指标列好，也不说明优先级，先看哪个后看哪个，业务根本就看不懂。

2、搭建指标体系要有目标，很多人习惯了列指标，自有一套指标拆分的套路，不管我们要解决的业务问题是什么，反正就是按照时间、渠道、区域等纬度拆分，分来分去也没个具体的标准，最后还要纠结到底指标变化多少才是问题。

3、指标体系不是越全越好，和业务最贴切的才是最好的，虽说我们在整理指标体系的时候尽量概括多个业务场景，指标列的很详细，但是不同的公司，业务复杂不一样，只有和业务最贴切的才是最好用的。

最后，希望指标体系可以真正帮助企业梳理业务现状，对经营管理达到增效增益作用，我们在做任何企业管理变革的时候，都需要切合自己公司发展情况去搭配不同的管理模型，切勿按部就班。