数据治理：指标体系管理

这篇文档主要介绍了数据治理中的指标体系管理，包括修饰类型、度量/原子指标、维度、数据域、业务过程、时间周期、指标分类、派生指标、衍生指标等内容。其中，修饰类型是对修饰词的一种抽象划分，用于限定某个业务域；度量/原子指标是基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名称，如支付金额；维度是数据域的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象；业务过程是指公司的业务活动事件，如加购、支付都是业务过程；时间周期是用来明确统计的时间范围或者时间点；指标分类主要分为原子指标、派生指标和衍生指标。指标管理是数据治理中必要的一环，通过建立规范的产品化解决方案，可以保障整个体系的生命力，提高数据指标的可信度。

一、指标管理的必要性
1. 业务快速发展迭代导致指标管理问题
2. 指标系统管理在数据治理中的重要性
二、指标管理中的常见问题
1. 相同名字逻辑不同
2. 相同逻辑名字不同
3. 口径不清晰
4. 命名难理解
5. 逻辑不准确
6. 数据难追溯
7. 数据质量差
三、指标的组成
1. 数据域的定义和作用
2. 业务过程和维度的关系
3. 时间周期、修饰类型和修饰词的定义
4. 度量/原子指标的定义和分类
5. 维度、维度属性和指标分类的说明
6. 原子指标、派生指标和衍生指标的区分
四、指标管理的实施方法
1. 建立指标生产协同机制
2. 制定指标命名、口径规范
3. 指标字典线上化管理
4. 指标数据逻辑绑定
5. 指标输出和系统要求
五、指标管理的作用和价值
1. 提高沟通效率，减少认知差异
2. 统一管理，提高指标准确性
3. 明确责任人，快速解决问题
4. 数据安全和权限的精细化管控
5. 对业务指标开发的规范和资源管理的影响
六、总结与建议
1. 指标管理平台的作用和局限性
2. 企业不同发展阶段的需求与平衡
3. 人为规范指标开发的必要性