这是我的第23篇原创
巴别塔--数据人渴望的神器
数据工作者最头疼的问题是什么？我认为是口径不一，鸡同鸭讲。不知道你怎么看？
有人说了，真想建一个巴别塔，所有人都说同一种语言，我们再也不需要给他们解释这个指标是啥意思，也不用面对不同的人说相同指标却指的是不同含义的问题了。
立刻就有人反驳：公司情况太复杂了，要做到口径统一太难了！
如果你也是这么想的，那你还真的得好好学习了。这种情况不仅有，还有很多。比如：
- 财务体系
- 统计体系
- 金融体系
- ...
以财务体系为例，财务报表、指标、统计口径是全国统一的，不仅全国统一，还能全球统一。一个指标说出去，全球都是一个口径。怎么样？是不是惊呆了？
会计准则
里面有什么内容呢？以企业会计准则第30号“财务报表列报”为例，其中定义了企业最少应该有资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表：
《准则》中还定义了每一个报表应该包括的指标：
这些指标都不够清楚？指标没有解释？没关系，财政部有专门的标准解释：
不仅有定义，还有各项指标的计算方法，什么时候确认，什么时候资产化，各种率怎么计算，统统都有标准！
你随便找一个会计朋友，或者问问你公司的任意一个会计、出纳，他们会告诉你，全国的资产负债表、现金流量表、利润表长得都一样，指标也一样，含义也一样，甚至还有编号，编号都一样！
你拿任何一个上市财报，翻译一下，就能全球通用。报表、指标都是非常规整的。
那么，如此标准的数据体系，到底是怎么建立起来的呢？
如何架构一个数据标准体系
向财务系统学习，架构一个数据标准体系应该这么做：有话语权的组织+完整的标准规范+严格的实施和彻底的执行+职业化的培训+定期的更新。
- 组织建设：
国家组织：国家财政部
国际组织：国际会计准则委员会
企业组织：数据中心、BI部门等
请注意，这些部门必须要有制定标准的权利，一切以该组织为准。很多公司业务话语权大，数据部门就沦落为服务部门，起点就低了，成功的概率就小很多了。
- 标准规范：
报表、指标、维度必须严格定义；
统计口径可以设定基础准则，根据各个部门的实际情况进行选择。用数据的时候必须严格限定口径。
- 实施执行：
所有数据生产环节、使用环节都必须遵照标准规则执行；
在执行中有疑问，应该出具相关条例予以解释；
- 职业准入、培训：
对所有具体工作者进行准入要求，保障准则实施；
定时组织职业培训，统一语言，统一思想；
- 体系更新
业务发生较大变化时，应该予以相应的调整，不应频繁变化；
实践案例-便利蜂
便利蜂是一家很有意思的公司，正面负面都有，列举几个名场面：
1、自营1500家店
2、网传考高数裁员
3、店员KPI有露齿率
都说便利蜂是一家新零售企业，但是这是一家彻头彻尾的数据公司。他们构建了一个零售业全链条数据体系，非常恐怖！
- 便利蜂在每个可能有的环节全部装上了数据采集系统；
- 便利蜂所有商品上新、摆放、打折统统全是算出来的；
- 便利蜂所有的食品生产、运输、废弃也全是算出来的；
- 便利蜂上上下下开会全部用数据说话；
- 便利蜂定期进行培训和考试；
按照上面的套路，几乎全中！厉害吧？
好，下次解剖便利蜂。
