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开篇

在微信公众号中搜索数据运营指标体系，我们随便能找到类似的文章不少于3000篇，这种数据指标体系往往是数据指标分类解释说明，或是数据指标集合。

我常常想，数据指标体系对我们的数据化运营到底有多少帮助？

利用它们解决业务问题或许还有很长一段路要走，离“数据--信息--知识”理论模型见解更是相差甚远。这也是读书人想写此系列文章的原因之一，一方面希望通常书写的方式梳理出自己的一套数据运营体系，另一方面则希望以文会友的方式来讨论完善这套数据运营指标体系。

数据指标从何而来？

要创建自己的数据指标首先得理解两个概念，最小经济单位和业务模型。

最小经济单位指能反应业务发展水平的在商业模型中， 能够体现收入与成本关系的某个最小运作单元。

比如现在比较火的共享自行车项目，里面涉及到的最小经济单位就包括自行车和用户两部分。

业务模型则包括两大块：

1、业务营收模型，体现业务营收关系，从财务的角度体现收入与最小经济单位之间的关系；

2、业务流程模型，指从业务生态流程出发，通过标注业务关键节点的方式还原整个业务运营过程。

从数据指标到数据框架？

如果说数据指标是砖头，那么数据框架就是搭建数据运营指标体系这座房屋的整体框架，是“房屋”的设计图纸，是连接数据与目标的桥梁。通过数据框架，可以快速的理顺数据指标之间的关系，进而找出现阶段影响业务发展的关键影响因子。

通常，在业务发展初期所建立的数据框架模型大多源于管理、营销理论，而且这些理论模型的适用面非常广，也可以用来进行用户需求分析、产品功能分析等。比如用于进行行业宏观分析的PEST模型，用于进行用户行为分析的5W2H模型等。

数据框架在数据指标体系中通常解决“是什么”以及“为什么”问题，通过KPI目标的拟定，结合一些管理运营模型，通过目标指标拆分的方式完成初步指标搭建，这个过程中拆分主要跟据目标目的而定。

从数据框架到业务数据模型

数据模型是以业务核心目标为标准，根据数据框架提验出的业务发展关键节点模型，在既定的业务增速下，根据数据模型能快速的测算出业务发展趋势，在改变既定的关键节点上，能快速的根据业务数据模型判断业务发展何时支出平衡，何时扭亏为盈。   

为此，从基础数据指标，到数据框架，再到具体的业务模型就构成了数据运营指标体系的基本框架，在这个框架中再夹杂数据字典、数据需求、业务日常报表等辅助信息，除此之外，再结合数据之外的活动列表节点，最小经济单位调整升级节点，最终形成一套数据运营生态体系。