数据平台的三大法宝

在数据平台的建设过程中，有诸多的要点，但有三个方面还是要单独拿出来说，因为他们实在是太重要了。指标、维度、模型我认为是数据平台建设的三大法宝。

1. 指标第一
   数据平台的开始，是以整理指标和维度为先。
   （1）原始指标和聚合指标
   在我们定义指标时，要分清楚那些是原始指标，那些是聚合指标。
   业务上直接产生的数据就是原始指标；按照某个维度进行计算后的指标就是聚合指标。正常的顺序是先定义原始指标，再定义聚合指标。定义原始指标时，概念要清晰，例如：定义订单金额时，算不算邮费、算不算优惠等。定义聚合指标时，维度要清晰。
   以shareinstall为例，它是一款App渠道统计工具，围绕数据而生，它产生的指标如下，
   新增用户：第一次启动的用户，以设备作为判断标准；
   启动用户: 打开应用视为视为启动，完全退出或者后台运行超过30s后再次进入应用，视为新的启动；
   时段累计日活：启动过的应用的用户，启动过一次就视为活跃用户，包含新用户和老用户（这里指的时截止至各个整点时刻的当日活跃用户）；
   累计用户：截止至目前所有启动过应用的独立用户数；
   活跃用户：启动过应用的用户，启动一次即视为活跃，包含新用户和老用户。
   （2）指标的迭代
   指标要跟着业务的发展进行迭代。我们应在数据平台建设的初期，建立好指标库，指标库尽量详尽和丰富。指标库是一个公司的公共概念，业务考核、产品迭代，都是以此为基准。
2. 维度第二
   维度的存在，让指标变得更加立体，就像OLAP中的多维数据模型。事实上，维度的建设会比指标更加贴近业务，市场上的做电商的平台，可能大部分指标都是相同的，但每个平台一定会有一些特有的核心维度，这些特有的维度也恰恰定义了企业的商业模式。
   下面是一些梳理维度的思路：
   （1）显而易见的维度
   （2）与业务紧密相关的核心维度
   （3）业务发展过程中出现的动态维度
3. 模型第三
   当我们建立好指标库和维度库后，接下来就是设计数据平台了。
   对于数据分析或者数据平台设计过程中的模型，其概念就是：经过实践、在一段时间内固化下来的数据分析的方法。

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