監控，顧名思義，是監督和控制。
理論上監督和控制也可以不用數據，比如傳統的車間主任、生產隊長、監考老師，都是壹線現場監督與控制。
但遠在萬裏之外的企業集團總部，是沒法派出千裏眼順風耳現場監督的。因此就有了數據監控：通過數據指標來進行監督和控制。
當業務變得復雜，單壹數據無法滿足監控需求，因此就有了數據監控體系。
但是它不等於數據指標體系。單純的數據指標體系可沒有監督與控制的作用。
做數據的同學最清楚，每天發出去的報表，十個人能有壹個人看就不錯了。壹線的連數據都愛答不理，談何監督與控制。
所以單純的數據指標體系只是壹個工具，如何把工具與管理流程結合起來，才是數據監控體系的最難環節。
二、如何搭建數據監控體系
如數據監控體系的名字，監督+控制，因此搭建數據監控體系包含兩大關鍵工作：
建立數據指標體系，對業務情況進行監督
將數據應用到管理流程，實現控制
之前已經分享過如何建立數據指標體系，大家可以參見《數據分析體系是什麽？該怎麽搭建？》，今天重點說說控制該怎麽個控制法。
很多做數據的同學是技術出身，壹提起“控制”最直觀的能想到的就是罵自己起床，催自己結婚生娃的老媽子。然後感慨：我又沒做過“銷售/運營/產品/風控，我要怎麽控制呀……”
實際上企業裏的管理完全不需要這麽瑣碎糾結。就像我們不需要會造汽車，也能控制汽車（開汽車）壹樣，關鍵要解決以下四個問題：
第壹，明確要控制誰
動作的指向要明確。很多同學會說：“GMV降了，要搞高”這話就跟沒說壹樣。GMV看似跟每個部門有關系，是全公司的事。可人人負責，就等於人人無責。太宏觀的目標指向不明，自然沒法起到控制作用。可以喊的具體點，比如：
GMV降了→ 高端用戶消費少了→ 用戶運營想想辦法
GMV降了→ 某類商品降幅大了→ 商品運營想想辦法
GMV降了→ 外部流量太少了 → 渠道投放想想辦法
總之把整體目標，具體到某個部門，某個小組，最好是直接掛上丫的KPI/OKR指標，這樣指向明確，才能有效。
為達到這個目標，在建數據指標體系的時候，做分類維度的就不能隨意做，而是要把和部門分工有關的分類維度（比如分公司、商品、用戶層級等等）突出出來，方便落實責任人。