指标平台的话题在数据界越来越热门，往往热门的东西总是新出来的。但实际上，和商业智能(B)的概念一样，指标平台的概念可能比您想象的还要长。

指标平台最开始出现，是在像Arbnb、Uber和Lirkedhn这样的大型科技公司。他们发现，为了了解公司的业务并对其进行分析，需要有一个集中的地方来进行指标的定义和管理，因为只有在人们信任数据，且每个人使用的数据都保持一致时，项目洞察和商业分析才有价值。然而现实情况是，混乱的数据孤岛、增长的数据量、复杂的计算，才是每个数据故事的开头。分散的指标给数据分析师带来了诸多困扰，在多样的前端需求(CRM,BI,Python,SQL,API)和多种数据来源(ERP,APP,Web,RDBMS, ExceVCSV)之间，需要有一层平台，来帮助他们实现数据的存储、计算和控制。

由于企业业务发展的历史原因，企业内部信息系统的建设多为烟囱式建设。各部门按照部门内的需要主导了不同信息系统的建设，而没有从全局视角考虑如何整合各个系统。烟囱式的系统建设，数据口径的不一致会导致决策者无法从统一视角去了解企业经营的状况，在企业整理经营汇报时，会出现不同业务部门对业务经营现状得出完全不同的调整建议的问题。

数据口径是指统计数据所采用的标准，即进行数据的相关工作所依照的指标体系。数据口径包括采集方式、统计范围等指标。在企业内各部门、各渠道的业务员，会根据自己业务范围内的指标进行命名，这样就会造成口径不一致的情况。指标口径不统一就会导致一个简单的业务问题在不同团队那里会得到不同的汇报数字。更糟糕的是，没有人知道究竞哪个数字是对的。例如下面图例里面的销售额计算结果不一致。

建立完整的指标体系在企业中尤为重要。如果没有指标，我们能够知道的信息就会变得很少，亦或是获取信息的成本会变得很高。如果只有指标，而没有体系，我们能够知道的信息就会变得很窄，亦或是获取的信息就会变得很乱。进而，体系的缺位会导致组织的“数据指南针”失效。越是在大型组织当中，指标体系越为重要，因为决策者离一线业务较远；公司的业务虚拟属性越强，指标体系越为重要，因为公司与客户的距离较远。简而言之，建立指标体系的目的就在于获取全局性的、有体系性的信息；进而通过这些信息去驱动业务的发展，达成组织目标，这就是指标体系之所以如此重要的原因。

来源：Kyligence

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