引言 

每位科技工作者都能列举出几个科技运营指标，如交易量、响应时间、响应率、成功率等。这些指标都是对运营工作中某个领域工作的量化评估。但是，要评估科技运营的整体水平，就必须建立科技运营的指标体系，获取全局性信息，进而通过这些信息去驱动运营工作的发展，达成组织目标。

建设目标及定位

 G行建立科技运营可观测性指标体系，为管理人员提供多维度、精细化的运营管理分析框架，并以此为抓手，提升中心运营管理能力、决策水平和服务质量。指标体系建设遵循可量化、可对比、具备行动导向、多场景适配四个原则，聚焦实际业务场景，支持不同层级的应用。

设计思路

应用场景是基于OSM和UJM的指标体系设计的。目标、策略和度量分别被代表为OSM模型中的Objective、Strategy、Measurement。User Journey Map（用户旅程地图）对应运维旅程地图。通过OSM使业务目标结构化，然后融合UJM和运维场景。

以下为OSM层级结构：

OSM层级结构

将OSM与UJM模型相结合，即将用户体验作为UJM模型的重要参考指标。通过对科技运营指标的监控，可以了解系统和服务的稳定性、性能和安全性，进而更好地支持和提升用户体验。按照用户体验、容量管理、安全性、服务支持等思路梳理流程如下。

指标体系能力矩阵

由于目标和视角各不相同，需要多套指标体系共同指导科技运营工作，G行目前也已形成“横向管理”、“纵向运维”两大指标体系框架，下面分别展开说明。

基于横向管理指标体系框架

横向运营管理体系中，顶层围绕保安全、提效率、论效益、优服务的工作目标，在策略层面从资源管理、资源交付、服务支持、运行保障、安全管控五个运营管理活动要素上进行拆解到具体指标。

基于纵向运维指标体系框架

纵向运维管理以应用为核心，从业务端出发，按照IT系统自上而下调用依赖关系，分为五层技术指标：应用层、网络层、资源层、中间件层、数据库层。最终建立了一个综合评估应用系统健康状况、实现立体化分析的指标框架。

如某重要渠道系统日交易量近期高于峰值，且CPU、内存等利用率偏高，就要及时跟进业务运营状态，并考虑资源扩容等问题。

指标体系应用实践

 下面介绍G行科技运营横向管理的指标体系建设实践。

资源管理

在资源管理方面，通过对资源精细化控制，提升资源管理效率。主要从数据中心运维规模、资源利用率、数字化能力等方面入手。运维规模指标主要要包括机房规模、设备数量、软件数量、云资源、运维人员数量等；资源利用率指标包括机房使用效率、设备资源利用率、云资源利用率；数字化能力指标是指以数据要素作为数字经济时代的核心资产，通过接入、使用、质量合规等方面对运维数据资产持续运营管理。

资源交付

在资源交付方面，从运维过程中所需要的硬件和软件资源考量，将这些资源的交付能力以数字化形式体现，实现资源交付快速、准确、可靠的能力管理。

服务支持

在服务支持方面，从运维过程中变更、投产、问题等角度出发，通过数字化指标反映应用系统相关服务支持情况，实现数据中心服务支持能力的高效管理。

运行保障

在运行保障方面，从科技运营过程中相关保障工作考虑，将监控、灾备、批量运行、事件和可用性方面指标通过数字化形式体现，实现业务系统的运行保障工作稳定和可靠管理。

安全管控

在安全管控方面，从科技运营安全合规、应急等方面考虑，将安全管控能力相关的指标数据体现出来，使得数据中心安全运营的管理和控制能力满足内外部环境要求。

总结

 科技运营指标体系没有最优解，而是企业根据自身发展阶段、战略规划、目标受众、业务流程等因素设计并持续迭代的；好的指标体系能够帮助我们找到改善业务的操作、管理和战略，围绕组织目标，驱动各层级采取对应的行动。

 G行将持续以科技运营数据平台为依托，在指标分层分级应用基础上，以提升投入产出精细化管理能力、服务业务发展为目标，通过统一的平台、统一的指标体系，推动运维数据资源共享与整合，营造开放式数据生态，实现运营数据的资产沉淀。

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