記得之前提到過很多次IDC預測2025年中國産生的數據總量将會達到48.6ZB，占全球的27.8%。當時是為了強調數據已經滲入各行各業，成為了同時具備廣度和深度的重要資産，所以企業絕對不能忽視數據的價值。這時候其實就有些朋友好奇，規模這麼大的繁雜數據，企業總不能全采集一遍，然後像大海撈針一樣，找出其中有用的數據吧。

事實的确如此，數據雖然已經成為了各行各業對未來的共識，也切實成為了各領域企業的重要資産。但真正談到發揮數據的價值，就必須從規模龐大的數據中找出需求的數據，然後進行利用。這個過程光是想想就知道很麻煩，更别提很多數據都是經常會用到的，重複這個過程并沒有太大的意義。所以企業為了充分利用數據，實現數據資産價值化，逐漸開始建立屬于自己的數據指标體系。

根據主流的定義來看，數據指标指的是對業務需求進行進一步的抽象，然後通過數據分析得到一個彙總分析的結果，對企業經營管理上的成果進行量化，使得業務目标可描述、可度量、可拆解。

需要注意的是，很多人看到這裡可能會想到非常常見的标簽系統，覺得數據指标和标簽是不是同一個東西，兩者之間能不能夠互相轉化。實際上如果自己考慮就會發現，我們使用的标簽經常會用于标記事物屬性，是一種靜态的描述。

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而數據指标則與業務過程的聯系十分緊密，可以反映用戶進行了哪些操作，行為産生了什麼效果，給業務帶來了怎樣的變化等。主要這是因為數據指标是數字化的反映業務過程的發生、發展情況，比如資産比率、業務利潤率、員工分析、人工成本分析等等，兩者雖然有重合，但區别差異還是很明顯的。

數據指标也經常會出現在數據治理項目中，是數據治理是否完善成功的關鍵，也是“髒活累活”中的一部分。數據指标的定義其實很麻煩，簡單來說業務過程的描述并不是唯一的，一線業務人員溝通協作的時候往往憑借經驗以及印象就能構建出數據，但如果不熟悉業務，就會出現同樣的業務數據但雙方卻并不理解。

所以數據指标某種意義上也是将口語化的、不清晰的業務溝通轉化為标準、規範的具體指标，讓企業不同部門的不同人員都能互相交流，避免出現“數據孤島”“信息孤島”之類的交流問題。

顧名思義，數據指标體系就是将企業的業務過程指标化，然後将零散的數據指标整合成為容納企業所有指标的體系，并通過技術手段，從不同的維度梳理業務過程，将零散的、有關聯性的指标按照業務模型對指标不同的屬性分類及分層。

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數據指标體系是對業務流程整個系統體系的彙總分析，能有全面展現企業整體的發展狀況，這種數據指标體系通過數據看闆或接口形式，提供給不同的部門、業務線使用。這種方式可以很好的完成企業内部的數據共享，能夠借助商業智能BI工具通過數據分析、數據可視化完成數據交流，滿足企業不同層級、部門、業務人員的需求。

舉個簡單的例子，銷售部門的業務快報、區域銷售分析、産品銷售情況，市場部門的地區市場分析、市場趨勢變化、市場競品情況以及高層管理人員的管理駕駛艙、核心KPI指标監控、集團看闆等都是依靠數據指标體系構建的數據可視化報表系統，滿足了企業對于數據展現的需求。

衆所周知，當前環境下市場的劇烈變化以及疫情等黑天鵝事件的影響，已經對企業的經營管理提出了新的挑戰。面對這種嚴峻的挑戰和日益變化的新局勢，企業傳統的經營管理系統已經日漸式微，如果還采用傳統的經營管理方式，不僅會耗費大量的人力、時間、精力等成本，還有可能直接影響到企業的正常經營。

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再加上随着企業發展規模的擴大，以及市場上同類企業、産品、品牌的增加，企業需要處理的數據信息越來越多，進行的決策需要考慮的東西也不斷增多。如果沒有清晰完善的數據指标，那麼企業别說精準決策，就是理清整個企業的發展情況都是一個麻煩的問題。

所以企業為了持續健康的促進業務增長，為了更好的策劃執行産品推廣活動，也是為了在數據分析、數據可視化結果中不斷優化業務流程，全面分析企業發展，進行更加準确的決策。就隻能通過數據指标體系來構建全新的數據機制，通過數據來實現全新的經營管理模式，提高能力。

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