在生活中，我们的表述中含有大量模糊的词汇，比如“感觉今天门店人少了很多”、“最近客户投诉好像变多了”。这些表述大多是一个猜想和估计，充满了不确定、不具体、不准确。
在生活中使用这样的语言，但绝对不能将这些应用在工作场合。在工作中场合，我们需要对抗不确定性、寻求具体、准确的表述。
比如把上边的表述改成：“今日到店用户数200人，较昨天减少50人
”、“3月客户满意度89.5%，同比下降8.2%”。 是不是清晰多了。这就是数据指标的直观用途。
管理学大师彼得.德鲁克曾经说过，“如果你无法度量它，就无法管理它”。要想有效管理，就难以绕开具体的数据指标的问题。
- 什么是数据指标
数据指标是企业运营过程中，对已记录历史信息进行处理，转化成为数据。根据特定商业目的，对相关数据按一定的业务逻辑，使用一定的技术手段进行加工处理后，成为描述、衡量、分析、预测业务结果的工具。
1、数据指标是为业务服务的。通过本月累计销售额与销售额指标的对比，你可以知道你的业务目标完成情况。
2、数据指标的统计是有逻辑的。为什么要设计这个指标，用来衡量什么，通过这个指标的变化可以反映出业务背后有什么变化。例如：客单价衡量的是用户平均消费情况；转化率反映的是用户在每个阶段的流失情况。
3、数据指标建设需要使用一定的技术手段。包括数据收集工具、处理工具、分析工具，或者也可以采用DataFocus这样的平台，进行统一管理。
二、数据指标价值
数据指标的价值，核心一点是：数据指标是为业务服务的。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，更好地做出各种决策，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。
三、好的数据指标有哪些特征
有效的商业策略是建立在好的数据指标的基础上的，所以要确保数据提供准确和具体的答案。
一个好的数据指标应该要符合下面的几个特征：
1、准确性。数据指标关系后续的一系列业务评估与策略制定，它必须可准确，这样才不会导致任何误解。这是最根本的一条原则。这个准确有两个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错等。二是统计源数据的源头的数据是对的，如果统计数据指标的基础数据都是错的，一切都没有价值了。
2、有效性。数据指标要能真实反映业务场景的商业目标。例如：要衡量一个网站的流量质量，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效；使用转化率也许才是比较合适的，用期望用户完成的动作完成数/访客数来衡量比较有效（不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的，此处只是一个举例）。
3、流动性。数据指标需要定期去复盘。例如，销售额可能根据当前商业目标不同，计算口径会发生很大的变化。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标是否有意义。
4、可实现性。数据指标应该推动新的流程——如果没有后续行动，那么指标就失去了价值。在企业中，可能受限数据的完整性因素，很多指标没有办法计算得到。例如，公司的市场占有率往往很难统计，因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的，再根据数据应用深入，不断完善复杂的指标。不能设立了不可实现的指标后，沦为空谈。
四、数据指标实践
为了从数据指标中获得最大价值，使用合适的在线数据分析工具至关重要。
为了跟踪、监控你的数据指标并从中获得有价值的见解，选择合适的数据指标管理软件将帮助你取得成功，并在竞争中获得至关重要的优势。
当谈到管理数据指标时，你使用的工具应该提供所有这些提到的关键属性。你可以轻松地对数据指标进行测试、衡量和跟踪，以可视化的方式洞察，从而做出快速、准确和明智的决策，帮助你推动业务向前发展。
下图展示的是用DataFocus创建的一个数据指标可视化数据看板，可以整合业务版块中涉及的所有指标，并且实现全局联动。
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