摘要：
无论是企业还是政府部门，对"指标"这两个字想必都不会陌生。在数据中心时代，各单位的决策层，也就是大领导，将会从繁杂的报表中解脱出来，只需要了解精心设计的若干指标，就可以对本单位的业务运行了如指掌。笔者在最近几年的项目中，也常常被客户问起指标相关的问题，不得不一遍又一遍地进行解释。春节这几天，偷得浮生半日闲，将相关内容写下来，下次有人问起就可以告诉他：看我的博客就可以了。注：本文中之指标，系指统计学中的指标。
概念：
在"十二五"期间，我国信息化建设的核心就是数据中心的建设。指标体系的建设，是数据中心建设的重要内容之一。众所周知，从手工时代到现在，大多数企业和政府部门的决策层和管理层，都以报表作为了解本单位运行状况的重要手段。到了数据中心时代，这些报表体系必将会被指标体系所取代。通过完整而灵活的指标体系，决策层和管理层不仅能及时了解本单位当前状况，而且可以通过精确的数据模型以及完整的历史数据，对本单位的未来发展作出一定程度的预测。
指标一词，在统计学中，是这样定义的：指标是说明总体数量特征的概念，必须用数量表示。例如，企业员工总数、废品率、销售额、平均工资、平均年龄等都是指标。
在数据中心时代的指标，具有以下几个要素：
1、指标代码：在一个指标体系中，必须为每一个指标赋予唯一的代码，作为指标的"身份证"。指标代码的编码方法，建议采用线分类法，采用"大类+中类+小类+顺序号"的编码规则，根据本单位实际情况进行剪裁。例如，指标"利润总额"的代码为"03010101"。
2、指标名称：说明所反映现象数量特征的性质和内容。指标名称中一般不应包含具体的时间和空间描述，例如，"一月份销售总额"应当抽象为"销售总额"。另外，指标名称原则上不应包含计量单位。
3、指标定义：对指标的含义作出无歧义的、专业化的解释，要保证在本单位或本领域内部对指标定义理解的一致性。
4、指标的计算方法：明确给出指标的计算方法，即该指标由哪些数据元素或其它指标计算得出，需要给出计算公式。如果涉及到比较复杂的数学模型，也需要进行相关说明。
5、指标的维度："维度"本来是数据仓库的词汇，此处意指可以从哪些角度对指标进行统计或分析。例如"废品率"这个指标，它的维度可以包括：产品、月份、分厂、车间等。在某些资料中，以"统计口径"一词替代维度。
6、计量单位：计量单位是指标必不可少的要素，一个指标可以有一个或多个计量单位，但在一个固定的场景下，只能使用其中的一个。
7、数量：数量是指标最核心的要素，一定要和计量单位配对使用。例如，人均收入1000元人民币和1000美元是有很大差距的。
以上七个要素是笔者总结出来的指标基本要素，在构建指标体系时可作为参考。
指标的英文是什么：
比较不幸的是，"指标"这个中文词，对应的英文不止一个。最接近本文所指的就有两个：Indicator和Index。
使用Indicator的包括：KPI(Key Performance Indicator,关键绩效指标)、风险指标（Risk Indicator）等。
使用Index的包括：质量指标（Quality Index）、效用指标（Utility Index）等。
从本意上看，Indicator是指示器，而Index是指数，由于约定俗成的原因，虽然使用同一个中文词，但两者无法互相代替，因此也只能在具体使用时进行区分了。
指标体系的建立和管理：
根据系统工程理论和实践，单个的孤立指标对了解一个企业或政府部门的整体运行状况是不够的，一定要建立一个完整的指标体系。但客观地讲，一个企业或政府部门指标体系的建立，并不是一件轻而易举的事，需要业务部门、管理部门及领导层的共同努力，从梳理业务入手，收集各职能域的用户视图，分析用户视图的数据项组成，从而才能提炼出适合本单位的指标体系。
指标体系的管理，可以通过指标管理系统实现。指标管理系统的功能包括：
（1） 指标的定义和注册、审核、审批、发布、修订、废止等管理功能，指标集管理功能。
（2） 指标的自动提取、计算、审核等采集入库功能。
（3） 指标的查询、统计、分析、挖掘等使用和展现功能。
总结：
指标体系的建设是数据中心建设的重要内容，从基于报表的管理，提升到基于指标的管理，需要一个渐进的过程，需要在不断完善数据标准体系的基础上进行，需要统一数据环境的支撑。有了指标体系，决策层就可以摆脱种类繁杂、数量多多的报表，拨开层层迷雾，看到本单位运行状况的真相了。
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