质量测量领域有一句名言:“测量的是什么？”这句看似简单的话里有很多道理和复杂之处。这既是引导，也是警示。如果你量对了东西，你就知道它已经完成了。你不测一下就不知道了。

另一方面，如果你测量错误或者你使用的数据有缺陷，你可能会做错一些事情。直觉和总体印象很重要，特别是对于复杂的高层次想法，但有一些关于指标的情况——特别是你如何处理和评估你的数据——让你“凭直觉”坐在驾驶座上。

让我们来看看翻译和本地化的基本指标，以便您更好地开始规划和改善您与合作伙伴和客户的关系。

从数据开始

在我15年的行业经验中，我见过很多数据管理方面的失败。考虑到金融程序、语言管理工具和计算机辅助翻译技术中存储的大量信息，所有原始数据中会丢失大量信息也就不足为奇了。但另一部分是一些人选择使用的工具。比如Excel灵活易用，非常适合数据建模。但是如果没有适当的控制，它会使维护数据完整性成为一场噩梦。

首先要知道你在收集什么数据。

数据从哪里来？它是手动收集的还是从自动来源提取的？

它是否标准化，即所有数据都在正确的字段中，并以相同的方式格式化？例如，所有日期字段都以相同的格式存储为日期吗？最大的问题之一是，大多数数据字段存储为文本，不容易过滤或排序。

你的数据是如何扭曲的？所有的数据都是偏斜的，所以知道如何做数据是非常重要的。

你的数据准确吗？准确吗？它们不是一回事。

哪些数据是可行的？哪些数据对您的不同用户集有用？

当谈到数据标准化时，除了基本格式之外，一个有用的例子可能是考虑一群工人如何度过他们的时间。你想知道他们什么时间花的最多，这样你就可以投入有限的资源来提高业绩。你制定了一个时间表，很快你就会看到不同的人用非常不同的方式来划分他们的时间。

有些人以不同的间隔和频率编码。有些人会翻到最后2个小时，有些人会把它编码成分钟。有些人会一天填好几次(这样就能记住细节)，有些人会等到这个周末，只记住大概。数据集本身的准确性取决于数据集中最不准确的数据，分类的有用性取决于每个类别的定义。分类的模糊定义意味着模糊数据。

对你的数据进行审计，确定它的来源、来源以及如何使用，将有助于通过指标了解这些数据。

遵循标准

尽管需要注意的是，实际上没有比您的业务结构所特有的标准更重要的标准，但在翻译和本地化领域仍然有相当常见的指标可以帮助客户和供应商提高绩效。他们的本地化计划

准时交货的百分比

σ准时或提前交付的总交付数量/总。

您的本地化计划如何帮助您实现上市时间目标？什么是“具体时间”，是什么意思？人力资源、制作团队、审核人员等如何利用这些细节来指导工作？

平均语言质量分数

σ总加权误差/总字数

生产不是在真空中进行的-除了翻译/本地化团队的不同表现水平之外，在同一个项目中使用多语言供应商也存在问题。你将如何识别和跟踪质量绩效？你如何定义什么是错误并评定其严重性？你如何保证给译文打分的译者遵守规则，抓住所有的错误？什么将定义你的品牌独特的质量要求，你将如何评估供应商如何满足这些要求？

及格/不及格比率

σ总是通过测试/总测试；σ总接受工作量/总工作量

这几乎和语言质量分数一样重要——要么满足你的期望，要么接受，要么不接受。但是你的公司你说的及格是什么意思？不合理的目标或不切实际的期望可能意味着你没有取得有意义的进步。还要注意，不充分的数据集，例如每个月只交付少量的数据，不是统计上有效的结论集。

升级/分辨率

σ每个地区的总升级/总产品或交付量

想象一下，你的CEO刚刚打电话来，因为客户一直在网上大声抱怨。虽然这是“非结构化数据”，但对于您的定位器的性能来说，它仍然是重要的数据。你如何衡量它？什么构成了升级？你如何追踪这种信息？客户投诉的可接受数量是多少？这如何随时间、每个项目或每个地区而变化？这与一个地区的产品和交付总量相比如何？

吞吐量

σ加权词/(网络日-节假日)

无论是翻译处理的字数，还是桌面发布的页数，吞吐量都是用单位数除以完成任务所需天数(给予或休假安排)来衡量的。“网络日”是工作日，不包括周末。之后一般要减去节假日。除了帮助您了解系统的性能之外，它还有助于在安排资源和交付时创建可预测性。

可预测性就是这一切。这些是开始的规则。你可以摆脱被动模式，通过为你做生意的方式量身定制的指标，进入本地化成功计划。这样，基于数据感知和评估工具集的坚实基础，您可以构建、扩展和定位能够满足您的全球市场需求的强大本地化计划。