原子 派生与复合 探寻指标产品管理模型的核心思想

纵使在ChatGPT显现的今天，指标管理模型的思想依然受用，它是指标建设的基础。文章约12000字，比较长，如果你遇到指标口径管理混乱，怎么都对不齐，数据不一致，指标繁多不清晰，这篇文章或许对你有帮助。

我们做两个假设：

1）如果不考虑指标需求满足的时长、并且长期有足够的资源（人力资源、机器资源），指标的开发与使用或许也不会有什么太大的问题。我是用户，我想看DAU，我去找研发帮我算个数，等1，2天没什么问题。我是研发员，需求也比较多，要DAU的人也很多，把珍藏许久的祖传SQL跑一遍，工作量还好。

2）如果看指标的只有一个人，生产指标的也只有一个人，1对1定向服务。

以上这两个假设如果成立，在指标建设和应用里，不会出现什么问题。

1. 就近索取

其实主要的原因，在于指标的设计、生产，绝大多数情况发生在局部范围，并非每一个指标从生产到使用都走上面的全流程，且各自所在的部门有自己的生产体系。在一个公司内，指标的生产建设就像是一个联邦共和国，这样做的原因是为了确保指标需要的时效性，用户选择最近距离索取原则，而且是第一时间拿到各种指标各种各样的数据。

2. 对不齐的数据

我们经常会在同一场合下对一个指标的数据报出来两个不同的值。最常见的场景：两个人在茶余饭后聊天，聊到了公司的某个指标，发现数据对不上，例如我们公司到底有多少销售？有多少门店？经营大会上披露的数据和自己统计的数据不同，业绩比自己的低5%；自己在邮件中看到的dau和手机中《北极星小程序》的dau不一样，也和某个报表中的dau不一样。这些问题都是可以解决的，只要找到原因，然后改进就可以了。如果不知道怎么解决，可以联系我们，我们会给你一个专业的指导意见。

（编辑：银川站长网）

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