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【數據質量】--指標治理的三個步驟及必要條件

放大字體  縮小字體 發布日期:2018-04-17  來源:數據分析  作者:一起小編  瀏覽次數:806
核心提示:同名同義、同義同名、異名異義,三個詞,即是指標治理的三個步驟。由上推下,由小及大是內在邏輯。在展開說明之前,我們先全盤闡述數據治理的范疇和邏輯關系。數據治理的范疇和邏輯關系數據治理,即為了提升數據質量,我們需要從指標、人、工具、數據源四方面著手。在我看來,指標治理是最顯性也是最優先的。以指標治理為核心(這是決策層最有體感的部分),才能形成從上至下的壓力,進而將人的意識和習慣、工
 “同名同義”、“同義同名”、“異名異義”,三個詞,即是指標治理的三個步驟。“由上推下,由小及大”是內在邏輯。在展開說明之前,我們先全盤闡述數據治理的范疇和邏輯關系。
數據治理的范疇和邏輯關系

數據治理,即為了提升數據質量,我們需要從指標、人、工具、數據源四方面著手。在我看來,指標治理是最顯性也是最優先的。以指標治理為核心(這是決策層最有體感的部分),才能形成從上至下的壓力,進而將人的意識和習慣、工具的應用和維護、數據源的擴展和萃取三部分的工作可持續地做好。所謂“由上推下”。

又一個大前提需要說明:指標治理是有范圍的,并不能武斷地進行全公司或者全事業部的指標統一;建議是先在具體部門或者業務線中,做好指標治理工作,進而尋求更大范圍統一的可能性。所謂“由小及大”。

指標治理的步驟說明

有了上面的認知,我們對指標治理步驟展開說明。歸納為下圖的內容。

首先,我們追求指標的同名同義。從兩個方面來達成:

第一,當我們遇到兩個相同名稱的指標,數值卻不相同時,需要做檢查,若是計算錯誤就及時修正,若是口徑不同,則將兩個名稱區別開,記住一定要規范命名(規范命名的方式在下一篇中會說明);

第二,當我們在做數據產品或者研究時,需要定義某種指標的時候,要優先與現有的指標進行對照,如果重疊,在不產生理解歧義的情況下,繼承現有指標命名;若繼承名稱不合適或者不存在類似的指標,則采用規范的命名方式,將自己所使用的指標與現有的指標區別開。

當然,在同名同義階段,有一種最討巧而實用的方式,就是都按命名規范,先定義成與其他指標不同名字,并在產出結果中給出詳細的口徑說明

接著是同義同名。在這個過程中,需要由指標治理的負責人,有規律地對各業務人員和分析師在使用的指標進行遍歷檢查。發現有計算口徑或者業務含義相同或接近的指標,進行名稱上的整合。需要非常注意,并不是所有意義相同或者相近的指標都要整合,我們千萬不能一根筋做事情。比如完全處在兩個業務線或者兩種主題下的指標,就沒有必要非得統一成一個名稱。這反而導致本業務線內的指標名稱體系的混亂。

最后,是追求異名異義。為什么說“追求”?因為這個狀態只要去接近就可以,而沒必要真的達到。我們真正要達到的是“不存在同名異義,而存在異名同義”。

指標治理的必要條件

首先是人的意識。不管是管理者、決策者還是執行者,都要具備數據質量意識,在日常接觸數據產出時,腦中始終有所“戒備”,養成“遇數三問”的好習慣。

 

其次,需要有指標維護的工具,可成為指標平臺的工具,由指定人員進行管理和維護。在這個工具上,數據使用者能方便的查閱具體指標的名稱、計算口徑、樣例代碼、負責人、變更歷史等信息。

接著,指標變更需要有一定的流程,尤其是如上篇所說的“評價流”中的指標。應該有一個上至決策層的審批流程,畢竟這是決策層重要的判斷依據。

最后,也是最重要的,分析師或者其他數據結果的生產者,一定要具備良好的習慣(也可以上升為職業素養):

       1.在任何數據產出中,一定標注規范的指標名稱、計算口徑。

       2.在取數代碼或者分析代碼中,要有清晰的注釋來說明計算邏輯和字段定義。

       3.當發現其他人的產出中,有忽視數據質量的情況時,一定要給予當事人和數據使用方提醒;必要的時候向上反饋。

END

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