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如何搭建数据监控体系？
更新时间：2025-5-3 12:12:37 作者：爱短链
对于做数据的学生，如何建立有效的数据监控系统？如何找到监控的关键，明确我们想控制谁，何时控制，控制强度和控制效果？面对这一系列的问题，作者将逐一回答。
做数据的学生经常听到一句话:建立销售/运营/商品数据监控系统。
当这个东西打开时，我知道每个单词。
当我们在一起的时候，我听起来很困惑，经常问: 什么是数据监控系统？ 这和数据指标系统有什么区别？ 我做的这些报告是系统吗？ 为什么不觉得谁被我监控了？ 今天系统回答各种问题。
学生们有疑问的原因是： 一方面，大多数企业并没有真正重视数据，很少有人看到学生辛勤工作的报告。
其次，大量的学生只会发生 在出现巨大问题时做出反应，缺乏事先判断的能力。
因此，即使基于数据提出意见，业务也会回答：我早就知道了（如下图所示）： 1.什么是数据监控系统？ 顾名思义，监控就是监控。
传统的车间主任、生产队长、监考控制。
例如，传统的车间主任、生产队长和监考人员都是一线现场监督和控制。
然而，千里之外的企业集团总部无法派出千里眼顺风耳进行现场监督。
因此，有数据监控：通过数据指标进行监控。
当业务变得复杂，单个数据无法满足监控需求时，就有了数据监控系统。
但它不等于数据指标系统。
简单的数据指标系统不能起到监督和控制的作用。
做数据的同学最清楚，十个人能看到每天发出的报告就好了。
一线连数据都爱不理，怎么监督控制？ 因此，简单的数据指标系统只是一种工具，如何将工具与管理流程相结合是数据监控系统中最困难的环节。
二、如何构建数据监控系统 例如，监督数据监控系统的名称 因此，建立数据监控系统包括两个关键工作： 建立数据指标体系，监督业务状况 将数据应用到管理过程中，实现控制 我以前分享过如何建立数据指标系统。
您可以参考什么是数据分析系统？如何构建它？今天，我们将重点关注如何控制控制方法。
许多做数据的学生都有技术背景。
当他们提到控制时，他们能想到的最直观的事情就是责骂他们起床并敦促他们结婚生子。
然后他们叹了口气：我没有做过销售/运营/产品/风险控制。
我该如何控制它？……” 事实上，企业的管理根本不需要那么琐碎和纠结。
就像我们不需要制造汽车或控制汽车一样，关键是要解决以下四个问题： 第一，明确控制谁 动作的方向要明确。
许多学生会说：GMV就像没说一样。
GMV这似乎与整个公司的每个部门都有关。
但每个人都负责，这意味着每个人都没有责任。
过于宏观的目标方向尚不清楚，自然无法发挥控制作用。
可以喊的具体点，如： GMV降了→ 高端用户消费较少→ 想办法操作用户 GMV降了→ 某类商品大幅下降→ 想办法经营商品 GMV降了→ 外部流量太少 → 想办法放渠道 总之，最好直接把整体目标挂在某个部门、某个小组。
KPI/OKR只有指标明确，才能有效。
为了实现这一目标，在建立数据指标系统时，不能随意做分类维度，而是突出与部门分工相关的分类维度（如分公司、商品、用户水平等），方便负责人的实施。
第二，何时控制 若真等GMV只有跌到不行，才能喊:涨得太晚了。
其实影响业务走势的因素很多，比如: 积极因素：大促销、新产品上市、传统旺季 负因素：系统BUG、缺货，传统淡季 不确定因素:系统改版、季节变化 因此，控制有时间状态和方向判断。
标准术语是这四句话： 过去 负向 → 关注XX问题 过去 正向 → 发现XX经验 未来 负向 → 警惕XX风险 未来 正向 → 提示XX机会 因此，在建立数据监控系统时，我们必须总结过去的经验，了解未来的内部计划，甚至收集一些竞争情况，以便提前准备情况判断，以便提前喊警惕和提示，而不是每个人都看到，只是喊提高。
第三，控制多大力度 这时可以喊要高！ 是的，是的，被陈老师嘲讽的要高本身并没有问题，是一种标准的建议方式。
给出控制意见时，先讲方向，再讲力度，最后讲细节。
问题的严重程度不同，相应的强度也不同。
还有标准词： 注意(异常) 要行动(要高，要低) 要立即行动(！ 如果问题评估到位，立即行动后会有进一步的描述。
例如：如果流量质量在3天内无法提高，本月KPI它将不符合标准。
这种推测与预测有关，所以很多学生都很纠结，预测是否正确。
事实上，这是完全没有必要的。
行动比精确预测更重要。
预测到问题，如果业务部门采取行动，问题就会提前解决，哪里有准确的预测。
如果业务部门不采取行动，他们一直在挣扎：我认为不会有问题。
如果它自然反弹怎么办？，最后，我们将错过一个机会，决心跳上街头。
我们还需要预测。
因此，最简单的逻辑最简单的逻辑，比如每月3000万，每天100万。
1000万流量转换为20万购买，所以5万购买需要250万流量，类似。
控制是为了促进业务部门的行动，而不是为了找到推诿的理由，记住要记住。
第四，控制效果 控制最重要的是效果。
效果是分层的: 初级:控制业务接收 中级：业务控制行动 高级:行动对指标有显著作用 建立数据监控系统，最重要的环节是结果审查。
首先看看效果的水平，然后看看具体的效果大小。
大多数时候，指标没有改变到最后，但业务方根本没有听取建议，最后刺出篮子问为什么。
这个环节看似简单，其实很难做到: 一方面，很多业务部门态度趾高气扬，懒得沟通。
其次，很多做数据的学生皮肤薄，皮肤太薄，不敢沟通，闷头做各种算法模型，只有他们知道。
这使得监控系统难以顺利运行。
最后要强调的是，数据监控系统是用来发现问题而不是解决问题的。
监控、监督和控制不是教学和讨论。
你见过哪个奴隶监督员拿着教科书去田里监督工作，手里鞭子啪！ 一些学生使监控非常复杂。
他们塞了一堆指标，希望直接阅读问题分析，这将大大降低监控效率。
当方向不清楚时，你看到的数据越多，你的大脑就越混乱。
为什么你不做数据监控系统？ 常见： 数据指标系统缺乏判断标准。
只知道喊涨跌 数据指标真的是一个指标。
与管理流程脱节，责任不明确，跟进人不对应 除了数据，缺乏业务梳理。
我不知道该做什么，该做什么，该做什么 缺乏确认问题的后续反馈。
不知道人家听了没有，做了没有，做了没有，只是盯着数字发呆。
贪大求多，塞了很多指标，五颜六色显得高大。
结果跑累了，看数晕死了。
本质上，数据监控系统是温度计。
体温很重要，但体温反映的发烧症状更重要。
如果你想了解症状，你自然需要学习更多的医学。
你必须在发现发烧和咳嗽后迅速送往医院。
你必须知道发烧患者接触了谁。
如果你去过那里，你必须做进一步的测试，而不是坚持体温计。
这些都是让数据监控真正落实到实地的地方。
最近，每个人都被温度计测量，其中味道，你的产品，你的产品。
如果你感兴趣，下次我们将分享如何使用温度计，看看如此简单的工具，包含深刻的奥秘。
我希望你喜欢它。
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做数据的学生经常听到一句话:建立销售/运营/商品数据监控系统。
当这个东西打开时，我知道每个单词。
当我们在一起的时候，我听起来很困惑，经常问: 什么是数据监控系统？ 这和数据指标系统有什么区别？ 我做的这些报告是系统吗？ 为什么不觉得谁被我监控了？ 今天系统回答各种问题。
学生们有疑问的原因是： 一方面，大多数企业并没有真正重视数据，很少有人看到学生辛勤工作的报告。
其次，大量的学生只会发生 在出现巨大问题时做出反应，缺乏事先判断的能力。
因此，即使基于数据提出意见，业务也会回答：我早就知道了（如下图所示）： 1.什么是数据监控系统？ 顾名思义，监控就是监控。
传统的车间主任、生产队长、监考控制。
例如，传统的车间主任、生产队长和监考人员都是一线现场监督和控制。
然而，千里之外的企业集团总部无法派出千里眼顺风耳进行现场监督。
因此，有数据监控：通过数据指标进行监控。
当业务变得复杂，单个数据无法满足监控需求时，就有了数据监控系统。
但它不等于数据指标系统。
简单的数据指标系统不能起到监督和控制的作用。
做数据的同学最清楚，十个人能看到每天发出的报告就好了。
一线连数据都爱不理，怎么监督控制？ 因此，简单的数据指标系统只是一种工具，如何将工具与管理流程相结合是数据监控系统中最困难的环节。
二、如何构建数据监控系统 例如，监督数据监控系统的名称 因此，建立数据监控系统包括两个关键工作： 建立数据指标体系，监督业务状况 将数据应用到管理过程中，实现控制 我以前分享过如何建立数据指标系统。
您可以参考什么是数据分析系统？如何构建它？今天，我们将重点关注如何控制控制方法。
许多做数据的学生都有技术背景。
当他们提到控制时，他们能想到的最直观的事情就是责骂他们起床并敦促他们结婚生子。
然后他们叹了口气：我没有做过销售/运营/产品/风险控制。
我该如何控制它？……” 事实上，企业的管理根本不需要那么琐碎和纠结。
就像我们不需要制造汽车或控制汽车一样，关键是要解决以下四个问题： 第一，明确控制谁 动作的方向要明确。
许多学生会说：GMV就像没说一样。
GMV这似乎与整个公司的每个部门都有关。
但每个人都负责，这意味着每个人都没有责任。
过于宏观的目标方向尚不清楚，自然无法发挥控制作用。
可以喊的具体点，如： GMV降了→ 高端用户消费较少→ 想办法操作用户 GMV降了→ 某类商品大幅下降→ 想办法经营商品 GMV降了→ 外部流量太少 → 想办法放渠道 总之，最好直接把整体目标挂在某个部门、某个小组。
KPI/OKR只有指标明确，才能有效。
为了实现这一目标，在建立数据指标系统时，不能随意做分类维度，而是突出与部门分工相关的分类维度（如分公司、商品、用户水平等），方便负责人的实施。
第二，何时控制 若真等GMV只有跌到不行，才能喊:涨得太晚了。
其实影响业务走势的因素很多，比如: 积极因素：大促销、新产品上市、传统旺季 负因素：系统BUG、缺货，传统淡季 不确定因素:系统改版、季节变化 因此，控制有时间状态和方向判断。
标准术语是这四句话： 过去 负向 → 关注XX问题 过去 正向 → 发现XX经验 未来 负向 → 警惕XX风险 未来 正向 → 提示XX机会 因此，在建立数据监控系统时，我们必须总结过去的经验，了解未来的内部计划，甚至收集一些竞争情况，以便提前准备情况判断，以便提前喊警惕和提示，而不是每个人都看到，只是喊提高。
第三，控制多大力度 这时可以喊要高！ 是的，是的，被陈老师嘲讽的要高本身并没有问题，是一种标准的建议方式。
给出控制意见时，先讲方向，再讲力度，最后讲细节。
问题的严重程度不同，相应的强度也不同。
还有标准词： 注意(异常) 要行动(要高，要低) 要立即行动(！ 如果问题评估到位，立即行动后会有进一步的描述。
例如：如果流量质量在3天内无法提高，本月KPI它将不符合标准。
这种推测与预测有关，所以很多学生都很纠结，预测是否正确。
事实上，这是完全没有必要的。
行动比精确预测更重要。
预测到问题，如果业务部门采取行动，问题就会提前解决，哪里有准确的预测。
如果业务部门不采取行动，他们一直在挣扎：我认为不会有问题。
如果它自然反弹怎么办？，最后，我们将错过一个机会，决心跳上街头。
我们还需要预测。
因此，最简单的逻辑最简单的逻辑，比如每月3000万，每天100万。
1000万流量转换为20万购买，所以5万购买需要250万流量，类似。
控制是为了促进业务部门的行动，而不是为了找到推诿的理由，记住要记住。
第四，控制效果 控制最重要的是效果。
效果是分层的: 初级:控制业务接收 中级：业务控制行动 高级:行动对指标有显著作用 建立数据监控系统，最重要的环节是结果审查。
首先看看效果的水平，然后看看具体的效果大小。
大多数时候，指标没有改变到最后，但业务方根本没有听取建议，最后刺出篮子问为什么。
这个环节看似简单，其实很难做到: 一方面，很多业务部门态度趾高气扬，懒得沟通。
其次，很多做数据的学生皮肤薄，皮肤太薄，不敢沟通，闷头做各种算法模型，只有他们知道。
这使得监控系统难以顺利运行。
最后要强调的是，数据监控系统是用来发现问题而不是解决问题的。
监控、监督和控制不是教学和讨论。
你见过哪个奴隶监督员拿着教科书去田里监督工作，手里鞭子啪！ 一些学生使监控非常复杂。
他们塞了一堆指标，希望直接阅读问题分析，这将大大降低监控效率。
当方向不清楚时，你看到的数据越多，你的大脑就越混乱。
为什么你不做数据监控系统？ 常见： 数据指标系统缺乏判断标准。
只知道喊涨跌 数据指标真的是一个指标。
与管理流程脱节，责任不明确，跟进人不对应 除了数据，缺乏业务梳理。
我不知道该做什么，该做什么，该做什么 缺乏确认问题的后续反馈。
不知道人家听了没有，做了没有，做了没有，只是盯着数字发呆。
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结果跑累了，看数晕死了。
本质上，数据监控系统是温度计。
体温很重要，但体温反映的发烧症状更重要。
如果你想了解症状，你自然需要学习更多的医学。
你必须在发现发烧和咳嗽后迅速送往医院。
你必须知道发烧患者接触了谁。
如果你去过那里，你必须做进一步的测试，而不是坚持体温计。
这些都是让数据监控真正落实到实地的地方。
最近，每个人都被温度计测量，其中味道，你的产品，你的产品。
如果你感兴趣，下次我们将分享如何使用温度计，看看如此简单的工具，包含深刻的奥秘。
我希望你喜欢它。
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