深入浅出数据产品与指标体系

语论

应球友建议，将语数精选改为语论，语论即为语兴式论语，以语录体及对话的形式，沉淀球友实际工作学习中存在的疑难杂症解答，希望能够更好的帮助到球友和粉丝。欢迎关注公众号：语数

本期语论

1. 什么是数据产品？
2. 指标体系方法论重点关注
3. 有关报表的提问

第一个问题

何为数据产品

先介绍一下数据产品：
为业务或技术提供可视化内容展示或开发平台设计，数据产品分为2大类，即B端和C端两种。

• tob则是对内支持（公司内部数据平台支持）也有对外支持（云产品服务），更偏向开发者及分析师，与数据平台开发形成配合完成数据平台规划建设。

• toc则是为用户提供查看高价值数据渠道的平台，C端设计产品时要从使用数据者的角度出发辅助用户分析，使得用户能够进行自助决策。

• c端注重业务，b端注重数据建设流程面向开发的，看自己目前现状更适合哪些。

• 市面上b端吃香 尤其是指标中心、数据治理中心的数据产品很火，建议往这个方面看看。

• b端也分很多的 网易这边 数据产品是按照功能分的，例如数据传输是一个产品、数据治理是一个产品、标签/指标平台是一个产品，像数仓一样也有很多分支

其实数仓更好转数据产品，因为数仓深知用户痛点，用多了数据平台也具备了自己对平台功能的理解，同时互联网高p数据负责人，挺多是数据产品，比如快手、红薯、网易数据负责人都是数据产品，还都是数仓出身。

第二个问题

如何更好的建设指标体系

1. 分析痛点：了解当前数仓侧与业务应用方对指标到不到、难使用的痛点及日常指标使用习惯，制定指标中心所需功能并设计指标中心样式。

2. 制定指标规范：定义指标类型、指标使用方、确定指标域（这里是数据域）、指标要具备的属性（业务/技术口径、负责人、类型等）。

3. 梳理当前指标：用在线excel整理数据/主题域对应的指标，优先找ads交集的核心指标，并区分核心与非核心，溯源每一层级并记录。

4. 与业务方沟通：按照数据/主题域与业务方确定指标口径与来源唯一性，并对高频、低频指标打标（无应用指标优先下线）。

5. 建设指标中心：完成指标中心各个模块（创建、编辑等）及搜索跳转功能开发，并创建后台数据库及指标内容数据表用于后续数据存放，后续接入数仓，通过用户指标行为的明细数据加工及指标维度表下维度退化，建设指标侧应用数据模型，用于统计指标颗粒度下使用情况（热度、查询率、被引用情况等），再与前端开发团队配合完成可视化界面搭建支撑界面应用。

6. 公共指标模型建设：将已梳理的重复的公共逻辑提取出来，并集中建设成公共数据模型，消除冗余代码，解决复用性。

7. 设立指标规范：与业务方共创维护指标上下线/变更流程，设立接口人，保障流程规范性8.指标维护：制定指标评分规范，通过指标热度及使用情况打分，对无用指标定期提醒及下线。

第三个问题

关于报表

1. 报表开发与数仓各层模型设计开发有何关联？
2. 就前端展示，如何有什么好的方法设计报表？
3. 你认为报表开发的重点是什么？
4. 怎么样快速支撑报表开发？

语兴回答

• 一般报表只跟应用层联系最多，即标签或指标的方式给到下游应用。

• 建议是使用报表工具开发后让前端嵌套到数据产品中。

• 重点是突出核心指标，以及信息的总结(我采访过挺多决策层，他们都希望在核心指标展示后能附加一个结论，可以是定期更新写死的内容也可以是用数据拼接的内容)，筛选核心筛选项即维度，并附加跳转明细及下钻。

• 快速支持报表开发，主要在于前期数分与数仓沟通时候，数分能清楚到底要看什么方向指标，以及北极星指标拆解后的口径内容（一定要确定指标口径，如果只是看看，可让他们自己写sql加工），当确定完指标后数仓可优先设计ads模型划分主题先给到数分侧空表让他们把看板搭起来，如果数据还没接入可设计好ads 后开始接入，后续等数分将看板搭建好后数仓这边也几乎完成ads数据模型开发，共同抽1天去测试即可，当出现开发加测试时间很紧迫的时候，可优先做ods 穿透 后续补dwd dws。