数据是记录并可鉴别的符号，反映了客观事物的性质、状态以及相互关系。而指标则是衡量目标的参数，代表了预期中打算达到的指数、规格或标准。
数据是对事物结果的归纳，而指标则是衡量这些结果的方法。将两者结合，数据指标便成为了一种目标衡量的方式，能够将某个事物结果量化，形成数值化的度量方式，用以衡量目标。
数据指标的实质是一种定量思维方式的体现。它具有双重作用：数据指标能够帮助我们清晰认知团队要做的事，如果缺乏数据指标，则说明对团队要达成的目标没有明确的认知；数据指标也是推动团队落实行动的关键，想得清楚数据指标却做不出来，说明整个团队缺少执行力。
数据指标体系是执行力和产品健康度的量化体现。它从更宏观的角度来看，可以牵引业务朝正确方向前进，当团队方向与目标出现偏差时，leader可以通过数据指标及时预警并调整。一个完善的数据指标体系还能帮助在内部建设一套可运行的信息反馈机制，持续发现问题、预警风险。
建立数据指标体系是一个持续的过程。在业务发展的不同阶段，我们需要关注和提炼不同的数据指标。从业务刚开始的阶段到逐渐成熟的过程，数据指标的提炼和运用都需要不断地迭代和调整。虽然一开始可能存在困难和挑战，但只有投入并持续努力，才能让数据指标体系初见成效，并有效地推动业务发展。
为了更好地建设数据指标体系，我们需要专业的数据人员来定义数据指标的概念、口径等，并整理成册以便各方查阅和统一认知。还需要一些数据开发工具来支持数据的收集、清洗和存储。为了避免与业务脱节，我们需要深入业务，对业务的认识和了解甚至要超过业务负责人。
在实际操作中，我们会面临许多挑战，如指标管理的混乱、数据的收集和清洗等。为了解决这些问题，我们需要建立好指标管理规范、制定命名和分级规范、建立数据模型提供数据支撑等。我们需要将数据指标进行呈现和分析，打破固化的分析思路，实现自助取数和全维度钻取等功能，以实现数据驱动下的精益运营。