我们每天都在说数据指标，那么数据指标到底有什么用？构建数据指标的目的是什么？如何得到自己需要的数据指标？本篇为从0开始搭建自己的数据运营指标体系的第4篇，本篇将从数据指标的本质出发谈谈数据指标的构建流程与逻辑。
数据指标的本质什么？
“昨日我的公号推送文章图文阅读量为6693，新关注人数为89，取关人数为6，净增关注人数为83。”每天我们都会看到各种各样的数据指标，比如上面例子中的图文阅读量代表了文章的阅读流量次数，从某种程度上反应了文章的受欢迎程度。新关注人数代表了用户增长数量，从某种程度上反应了用户吸引力。
不管是阅读量还是新关注人数，其背后都反应了通过数据去量化某个业务问题的逻辑，可以说，数据指标的本质就是对业务问题的量化过程，通过数据指标的好坏来客观的反应业务事实。
数据指标的分类与构建流程
上面我们简单的理出了数据指标的本质。既然为了反应业务的发展水平问题，那么我们首先就要弄清楚业务的基础状况，如何弄清楚业务的基础状况涉及业务理解问题，关于业务理解可参见上一篇《从0开始搭建自己的业务运营指标体系——业务理解》。
要确定一个数据指标。业务单元、业务流程和业务目标，这三者缺一不可，而我们的构成数据指标的流程也将从这三块出发。
通过最小经济单位来反应业务单元，通过业务流程模型来反应业务逻辑，通过运营目标来反应业务方向。最小经济单位+运营目标将构建业务单元基本数据指标，以量化业务单元的发展状况，比如UV/PV之类指涉及一个业务单位的指标就属于此类。业务流程模型+运营目标则构建业务关系指标，以业务发展过程中不同业务单元之间的数据变化，比如转化率之类的指标就属于此类，这类指标通常涉及多个业务单元，通过业务流程构成的数据指标，可以反应业务单元之间的变化关系。除此之外，还有一种反应业务发展变化的复合型指标，这类指标通常由业务单元指标的数学运算演变而来，比如常见的用户增长率、平均每用户访问页面数（PV/UV）等就属于此列。
如何得到自己需要的数据指标？
前面说了数据指标的分类与构建逻辑，但是根据这些我们并不能得到我们需要的数据指标数据。那么这些数据从何而来呢?作为数据运营者，我们就需要根据我们的数据指标提数据需求。
数据需求的提取过程中，你需要告诉数据工程师数据指标的定义，对应的业务单元是什么？数据指标的定义、计算公式是什么？这个数据指标对应的业务场景是什么？你定义的这个数据指标触发规则是什么？除此之外，还涉及一些统计维度，对现有数据指标进行扩展，这些都要在数据对接需求时理清楚，于是最终就形成一张数据需求表单。
开发人员拿到需求表后会评估数据需求，根据不同的业务类型及数据来源，数据开发人员会选择内部开发或是采购外部第三方数据产品服务。这些产品或服务最终反馈为的就是相应的数据指标以及对应的相关数据报表。
数据指标阶段只是完成了数据采集的问题，如果要完成数据指标对业务的监控和优化，则需要在数据指标上面搭建一个框架，这个框架则代表了你的分析思路，你的业务重点以及你的优化方向。
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