数据指标体系的搭建作为数据分析师的一项必备技能，也是最基础的能够帮助业务方的一项工作。好的数据指标体系能够监控业务变化。当业务出现问题时，数据分析师可以通过数据指标体系进行问题的下钻，从而准确地定位问题，反馈给业务方及时地解决。
作为数据分析师，需要站在更高的角度，认识到数据指标体系的搭建并不是单个部门能够完成的，应当至少有业务团队、数据团队及开发团队进行协作（业务部门包括但不限于市场、运营和产品团队）。
下面以微信表情的数据指标体系搭建为例，讲解主要流程，主要分为如下6个步骤。
1、需求提出
数据指标体系的搭建需求主要来源于业务方，业务方需要根据整个业务的核心功能及关注的点确定需求。以表情功能为例，业务方的需求通常是希望搭建一套科学的、完整的数据指标体系，以帮助评估表情业务的健康情况及用户的活跃度。
通常情况下，数据分析师需要积极地与业务方沟通，因为业务方可以帮助数据分析师厘清产品的业务逻辑及业务知识，有助于更好地搭建数据指标体系。数据分析师需要先了解以下业务知识。
表情的类型可以分为小黄脸表情和大表情，大表情又可以分为自定义表情和商店表情。从发送来源上，可以分为转发和自主发送。从发送的场景上，可以分为单人对单人的单聊及多人的群聊。
下载表情可以直接从“我的”界面进入商店下载，或者从聊天框中点击表情进入下载，或者从面板中点击表情进入下载。下载分为直接下载及预览后下载等方式。
这些业务知识有助于后续工作中按照模块进行拆解指标，并且在设计指标体系时兼顾场景。
2、指标规划
指标规划主要是利用OSM模型和UJM模型完成的。OSM模型主要帮助厘清业务的整体目标，以及实现目标所对应的策略。UJM模型通过梳理用户的行为路径，然后通过行为路径和策略的联系制定出相应的数据指标。
O（Objective）：表情的业务目标主要有3个，分别是提高表情发送、下载、传播的次数。提高表情发送次数指的是希望用户可以多发送自己拥有的表情；提高表情下载次数是希望用户可以主动下载表情。提高表情传播次数是基于微信天然的社交属性，希望用户之间愿意彼此转发对方的表情。
S（Strategy）：不同的业务目标对应的业务策略也是不一样的。提高表情发送次数，需要降低用户查找表情的门槛，以及提升表情的趣味性。提高表情下载次数，也需要保证用户可以快速找到想要下载的表情，降低查找下载过程的流失率。提高表情传播次数，降低传播的操作难度，提升表情的内容，从而增加转发的欲望。
M（Measurement）：指标衡量，主要是评估策略是否有用利于达成目标。指标的梳理主要通过UJM模型完成。
3、数据采集
确定好搭建数据指标体系所需要的数据指标后，接下来就是把数据指标对应的埋点确定好，提交需求给开发人员进行相应的数据采集。
4、指标计算
采集完对应的埋点数据后，需要与业务人员确定好数据指标的计算口径，计算口径指的是每一个指标的计算逻辑。比如，表情的查找时长定义的是从用户打开面板到最终发送表情所经过的时间，确定好所有指标的口径，就可以进行相应的数据指标计算。
在计算数据指标的过程中，通常会制作一系列的数据宽表，这些宽表通常会按照下面组织逻辑制作。
数据原始层：通常是上报的数据直接入库的数据表。这个层次的数据表是最原始的表，基本与上报数据保持一致，所以会有很多脏数据。
数据清洗层：这个层次的数据表是基于数据原始层的数据表，经过数据清洗，去除了异常数据。
数据汇总层：这个层次的数据表基于上报的数据进行简单的汇总，这些汇总主要是面向使用的汇总。比如，针对指标的计算口径进行汇总，从最原始的上报数据中汇总的指标为每个人的发送次数、发送表情个数。
数据应用层：这个层次的数据表主要面向报表，这些数据表是高度汇总的，比如，针对数据汇总层的数据，再按照报表的逻辑进行汇总。
5、搭建报表
计算完这些数据指标以后，就可以按照上述逻辑将对应的功能模块整理输出报表。表情的发送模块应该包含所有和发送相关的指标；表情的下载模块包含下载相关的指标；表情的传播模块包含传播相关的数据指标。