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构建指标体系是一套数据分析的框架,是这样的吗?

 sifehefuan 2023-02-04 发布于广东

指标体系是指由若干个反映企业业务运营特征的相对独立又相互联系的统计指标所组成的有机整体。近年来,各类企业逐渐认识到业务指标的重要性,从管理者们长期关注的企业绩效考核,到用来体现信息化水平的数据可视化大屏,其背后都离不开业务指标的支撑。但是这些局部、断层的业务指标作用仅限于某个方面,不能从全局出发系统性地指导业务优化。

故而企业建立全局指标体系具有重要意义。不仅可以衡量业务发展质量,反映业务客观事实,还可以指导数据基础建设,明确基础数据建设方向,集中资源,更可以统一企业内部关键指标业务口径及计算口径,充分发挥数据价值。

既然构建指标体系如此重要,小亿今天就和大家聊聊这个企业中的“重要指导”。

一、什么是指标体系?

随着国资委办公厅下发《关于印发〈国资监管业务数据指标库〉》,数据指标再次成为企业数据治理的焦点。通过数据基础夯实,实现数据指标标准化,使数据指标成为实现公司经营目标的重要数据资源;建立科学的企业级数据指标体系,强化关键指标管控,充分挖掘存量数据资产的价值潜力,指标精细化管理是企业赢得竞争的必然选择。

那么究竟什么是指标体系呢

指标体系是指指标定义及指标间的关系。

指标的定义,是指标的业务含义和具体的数据口径。

指标间的关系,借鉴《系统之美》中对系统的定义,系统内的要素之间,可能有因果关系、调节回路、增强回路。指标之间可能会有因果关系,比如A指标的提高是因为B指标的提高和C指标的降低。根据指标之间相互影响的正负性,指标之间也会形成调节回路和增强回路,比如业务增速受到营销成本的制约,使之无法指数增长,属于调节回路;比如已有客户规模越大,客户自发的口碑传播效果就会越好,属于增强回路。

同时,指标是动态的,任何一个指标的值,都代表了一个时间点的存量或一段时间内的增量,增量的变化会影响存量,存量的变化反映了增量变化之和,这些都要结合时间来观测。

二、指标体系有什么意义?

从事前、事中、事后的角度来说,在事前,一个好的指标体系能够为企业提供北极星指引,根据指标体系,可以进行团队分工、制定发展方向。在事中,对指标体系进行实时监控,可以及时地反映出工作成效,与预期进行对比,进一步调整工作方向。在事后,指标体系可以提供完整的数据,为整体成效复盘提供数据基础。而从具体的环节来看,指标体系有以下的价值和意义:

1、全面支持决策

数据指标极具参考价值,公司的管理层为了更准确地进行战略决策,需要搭建完备的数据指标体系。一个相对全面的数据指标体系,可以让管理者对公司的发展从数据层面有一个比较客观的认知,而不是管中窥豹,这样在进行战略决策时,可以保持相对理性。对于新业务的洞察,也可以不断融入新的数据指标,丰富指标体系,灵活且全面地把握业务发展趋势,为未来的决策提供借鉴。

2、指导业务运营

不懂数据的产品不是好运营,为了便捷地了解产品现状及业务效果,指标体系中会有很多拆解的细分指标,这些数据的变动反映的是用户对于运营情况的最新反馈,为运营的业务决策提供了数据支持。用户运营可以根据这些数据,了解用户的喜好,决定下一步的运营策略和活动开展。

3、驱动用户增长

数据指标体系中的用户行为数据,可以让产品及运营人员对用户的行为路径和喜好模式有一个比较深入的理解。剖析用户的行为特征,助力用户价值的提升,让产品及运营更聚焦于产品细节的优化,更好地进行监测,提升用户留存及转化。

4、统一统计口径
从技术角度来看,数据中台是为了汇总与融合企业内的全部数据,甚至外部数据,打破数据隔阂,解决数据标准与口径不一致的问题。数据指标体系化有个好处是可以实现指标的统一管理,
实现统一的统计口径,避免定义模糊和逻辑混乱,影响数据质量。同时,完备的数据指标体系也可减少重复统计的问题,从而避免日志上报产生的数据冗余和重复分析产生的服务器资源浪费。

三、如何构建指标体系?

企业级的数据指标体系并不是一些指标的简单堆积和重组,而是基于业务管理职能的原则建立。指标体系框架设计是否科学合理,很大程度上与指标体系框架设计的构建思路相关。在构建指标体系框架时,应理顺指标体系构建的基本思路。数据指标体系的具体建立步骤分为找指标、理指标、管指标、用指标4个组成部分。

1、找指标

找指标的工作主要采用自上而下与自下而上相结合的梳理方式。其中指标分类应从业务管理需求出发,自上而下逐层展开。而具体指标则以业务系统为导向,自下而上逐层筛选。

自上而下:一般将业务域分为财务、人力资源、销售等,然后进行二级业务域的划分,如销售可以分为市场营销、客户管理、订单管理等(是否需要三级分类视业务复杂程度而定),基于此得到指标分类的初步框架。

自下而上:从业务系统出发,从系统中识别其功能模块,如ERP、CRM、SRM等,CRM系统中又有客户管理、订单管理等功能模块。从这些模块包含的业务单据中找到相应的数值字段,然后挑选出可以作为指标展示的。如果这些系统中有单独的统计报表功能,则仅需要从报表中找到相应的指标即可。

找到的指标只有指标名称,还需要明确指标的各项属性定义。指标属性分为业务属性和技术属性两类,业务属性包含业务人员通常认识的指标分类、名称、计算公式、展现方式和查询权限等;技术属性包含技术运维人员所关心的数据来源、取数字段、取数频率、加工规则等。将找到的指标及其属性汇总为一张总表,形成指标字典,具体字段的选取工作由业务人员和技术人员共同参与制定。

2、理指标

数据指标梳理工作具有如下目标和特点:构建支撑集团全产业的指标体系,组织覆盖集团总部本身及总部对子分公司指标采集需求;业务覆盖集团战略发展、业务运营、管理支持各业务领域;根据指标标准定义规范,完成各指标的业务、技术、管理属性的编制和确认,形成完整指标库;为集团统建系统建设提供指标应用服务和支撑。

搭建指标体系是一个系统工程,需要从战略及愿景分析、价值因素分析与KPI设计、数据仓库分析框架的设计、分析主题、指标展现设计等5个方面系统考量。

指标字典可能会非常庞大,有时可以通过指标树的方式进行表示,每棵树表示一个业务域的指标关系,通过链接跳转到相应的详细指标定义信息。

3、管指标

管理数据指标的工作和其他数据管理工作并无太大差别,即通过推动数据治理体系建设,制定业务数据、统计数据的标准和规范,提升数据质量。类似基础数据标准的管理,在数据指标标准管理工作中,同样需要数据治理归口管理部门来牵头数据指标标准的制定工作,并建立业务归口部门与技术主管部门的协作机制。通过指标管控制度和流程,明确指标认责人、指标用户、指标管控团队在各项管控活动中应遵循的管理要求和工作流程。在今后信息系统(尤其是数据中心、智能报表等分析类应用)的建设中需要遵从企业在指标管控领域提出的细化要求。

4、用指标

企业仅制定指标体系,并不能起到规范数据的作用,只有将指标体系落实到信息系统中,才能发挥其管理作用,因此构建指标体系与应用系统建设同步进行。指标体系包含但不限于以下应用场景,如下图所示。

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四、指标体系搭建案例及效果

指标管理解决方案是为了对指标进行统一管理,同时面向业务人员和技术人员,能为用户提供指标标准管理、指标分析等服务。对于各项运营指标数据,做到关键数据了然于胸 ,经营趋势尽在掌控。亿信华辰的指标管理实践步骤如下:

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1、具体案例

(1)国网湖南电力:指标管理平台

基于亿信华辰的指标体系建设方案,帮助国网湖南电力建设了整套指标体系、完善了指标补录,建设了基础指标库和考评指标库模块,帮助用户解决指标统一管理存放的问题,保证了指标数据的完整性、权威性,使企业指标得到了充分利用,发挥出最大价值。

(2)本钢自动化信息技术有限公司:指标管理平台

基于该公司的具体情况,亿信华辰建设了属于其企业特色的超复杂指标的定义,向上粒度固化指标数据(小时表固化班表),使指标建设分析一体化,并且解决了其他厂商无法完成的个性化指标的定义难题;使业务人员可自行定义复杂指标,不受技术制约,整个指标体系一目了然且简化了其操作流程。

2、亿信华辰指标体系搭建效果

(1)对指标进行集中管理

将分散在不同系统的各类指标集中管理,统一的标准进行约束,清晰展现用户指标一览表及各指标的统计方法、数据来源、统计口径等信息,整个指标体系一览在目。

(2)使指标问题易于追溯

大多数指标都要经过多重计算和复杂的加工过程,方便查看指标定义,并可快速定位到指标的责任部门。

(3)保证指标数据质量

使指标数据的一致性、完整性、准确性和可追溯性得到保证,避免出现问题时各部门间相互推诿的情况。

(4)促进指标可视化

随时查看指标数据,了解指标趋势,提供可视化的方式自由查看指标,并可多种维度对指标进行分析。

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指标管理实践方案


数据指标标准化是实现数字化运营、产运销协同、效益最大化的数字推手。建立科学的企业数据指标体系,强化关键指标管控,充分挖掘存量数据资产的价值潜力,精细化管理是企业赢得竞争的必然选择。因此在大数据时代,抓紧进行企业指标体系建设迫在眉睫,企业应选择适合自己的数据指标体系建设道路。

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