数据团队如何设置自己的KPI体系？

数据驱动业务是数据从业者的使命。每支数据团队都希望业务部门能用数据说话，习惯于从第三者的角度去审视业务部门的工作方式，指出其不够精细的地方，然后祭出数据的武器，希望力挽狂澜。

其实站在第三方的角度看数据团队的工作，其本身也是一种“业务”，虽然数据团队一天到晚想着用数据驱动业务，但却很少用数据驱动业务的思想驱动自己。

只要你留意观察，就会发现很多数据团队对于自身的管理工作是非常粗放的，定性决策比比皆是。

但如果数据团队自己都做不到用数据驱动业务，又怎能说服别人？

就好比每个家长都希望孩子能喜欢上读书，但首先要做的是以身作则，让自己先爱上读书。

数据团队没有用数据驱动自己，体现在三个方面：

1、缺乏KPI的指引

业务部门的KPI备受诟病，但KPI使得业务目标得到了量化，指明了前进的方向，其是数据驱动业务的从0到1，价值毋容置疑。

但业务部门的KPI并不等同于数据团队的KPI，业务部门的KPI完成了，并不代表数据团队的KPI也完成了，数据团队的使命是驱动业务，而驱动不等于业务。

比如业务部门可以将用户保有率设置为自己的KPI，但数据团队显然不可以。也许数据团队应该将保有用户群的使用次数设置为KPI。

有人会觉得这个KPI太LOW了，但如果数据团队生成的用户群都没被使用过几次，更没资格去谈创造了多少业务价值。

因此，业务部门有没有使用过数据团队提供过的数据，对于数据团队来说是最基本的KPI指标，即使是如火如荼的数据中台，衡量其价值最核心的指标也是对外服务的次数，其他诸如营销成功率等更为高大上的指标，也必须以这个为基础。

没有这些基本KPI的兜底，数据团队的营销成功率等指标大都也是昙花一现，PPT上博个彩头而已。

但大多数据团队并没有认真考虑过如何设置自己的KPI体系，如下表示例。

比如基础模型被访问了多少次，融合模型被访问了多少次，环比同比啥的，甚至连这些指标都统计不出来。

在嘲笑业务部门多如牛毛的指标时，数据团队也许连设计指标体系的意识都没有，而这往往是数据团队用数据驱动自己的起点。

2、不会用报表管理

笔者为业务部门做过成百上千的报表，虽然只做报表上不了台面，但报表却是数据团队对于业务最大的贡献，其核心功能虽然只是展示数据，但却是业务有效决策的前提，可以这么说，报表是业务人员的眼睛。

KPI很重要，但要引导业务人员达成KPI，靠的是成百上千的报表指标来做指引。

可惜的是，虽然数据团队每天都在跟报表打交道，但很少会想到用在自己身上，你说奇怪不奇怪。

比如好不容易开发了一张宽表，但第二天能将宽表使用情况的报表放到案前的数据团队寥寥无几，年底的时候也许会有人想到去统计下报表的使用情况，但如此的后知后觉早丧失了改进的机会。

10多年前很多企业的数据仓库动辄3年就要推倒重来一次，原因就在于3年前做的仓库模型已经完全过时了，更可笑的是，一次数据仓库重构后，有60-70%的模型表在其一生中就没有使用几次，这说明了什么？

如果数据团队关注数据的运行就像业务关注KPI一样，那就一定会打造出属于自己的报表体系，至少包括数据采集变更、数据模型使用、数据服务提供、数据模型监控、数据模型效果等等内容，从而全面掌握数据资产的使用情况，这是数据运营工作得以提升的前提。

现在每个数据管理者一早打开手机，关注的往往是业务部门的KPI的数据是否有异常，但除此之外呢？

业务KPI指标的翻红固然值得欣喜，但数据运行指标的翻红更能体现数据团队的价值，比如像下面的表那样：

3、缺乏分析的改进

有了报表当然不能直接解决数据驱动业务的问题，因为报表只是将数据转化成了信息，虽然它是数据驱动业务的一个前提。而要将信息转化成知识甚至智慧，则需要用更高级的手段。

考虑到人工智能的智慧实在有限，大多数时候我们想要用数据来驱动业务，采用的还是数据分析的老套路，首先基于报表指标做些现状分析，从中发现存在的问题，然后剖析问题，最后召开经营分析会来推进问题的解决。

大多数据团队的数据分析师主要的职责是为业务做分析，而不是为自己的数据做分析，偶偶会有数据资产管理员冒出来兼职一下，看看自己的数据使用是否异常，但也仅此而已。

数据团队总是以配角的身份去参加业务部门的各种经营分析会，很少想过要以主角的身份召开一次针对自己数据的分析会，现在的数据中台非常火爆，但如果没有数据资产分析师（姑且这么称呼吧）的呵护，倒塌是必然的。

笔者痛定思痛，现在每月会召开数据团队的运营分析会，虽然第一次开的时候略显生涩，但数据准备过程的艰辛、开会时刺眼的异动数据以及平淡的数据使用，都让大家意识到自己做的数据的确不咋地，而这才是数据团队能够进步的起点。

下面这张标签数据使用图看似简单，却能体现数据团队的管理水平。

数据团队经常说公司没有给我数据驱动业务的机会，没想到的是，我们也许连驱动自己都有些困难。
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