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许多人认为多样性只能回答与“人数”相关的问题，例如，有多少女性、有色人种和其他代表性不足的群体受雇，担任什么职位？这类数据被称为“结果指标”，是潜在的偏见指标，可用于建立衡量进展的基线。它们对于评估各种干预措施的有效性也可能很重要。

这提出了我们的第一个 数据治理 有助于 倡导者的概念：指标。从数据治理的角度来看，指标既可以是定量评估，也可以是定性评估，领导者可以使用这些指标来衡量、管理、跟踪、基准测试、报告 喀麦隆 手机号码数据 和改进他们的计划及其组成部分，并建立透明度和信任。许多数据团队采用 框架（具体、可衡量、可操作、相关和有时限）来创建 指标，以评估他们的能力并实现目标。

在选择正确的指标时， 倡导者需要在结果指标和更细粒度的过程指标之间进行选择。虽然结果指标表明是否存在问题，但它们在提供可操作的见解以纠正问题并带来有意义的变化方面并没有太大帮助。为了改善 结果，倡导者需要考虑过程指标，以查明招聘、评估、晋升和高管支持等领域的问题。这些指标的例子包括有色人种晋升的速度以及同类工作中男女之间的工资差异。这样的过程指标可能会揭示对多样性产生负面影响的偏见。在选择指标时，请记住，指标不能比它所衡量的程序更成熟；因此，如果您没有正式的结果和流程以及记录的角色、职责等，您将无法建立有意义的指标。