从0到1搭建数据指标体系：理论+实例都有了

为什么数据指标体系的构建需要从顶层设计开始？企业的规模越大、管理层级越多、业务越多元，其数据指标体系就越复杂。任何一个复杂的事物，在构建之前对其进行必要的设计都是一个好的开端。数据指标体系涉及面广，设计过程必然不是一蹴而就的，所以，先开展顶层设计，然后逐步丰富与完善才是最好的策略。

笔者曾经见过一些企业，其数据指标大概率是碎片化形成的，一开始服务于管理层，上面要什么数据，就构建什么指标，就这么一步步碎片化地把该企业的数据指标体系搭建起来了。这样构建的数据指标体系很脆弱，源源不断的指标需求最终会把它击碎。只有基于优秀的顶层设计构建的数据指标体系，才能经得起风雨，经得起企业不断变化的业务发展带来的考验。那么，如何评价数据指标体系的顶层设计是否正确或优秀呢？笔者认为，达到任正非先生所说的“方向大致正确”即可。顶层设计只能“大致正确”，最佳的顶层设计就是灰色哲学观之上的“大致正确”。

01 某制造业企业的设计实例

下面通过一家制造业企业的数据指标体系的架构来介绍顶层设计的实例，如图所示。

△数据指标体系的架构实例 △ 数据指标体系的架构实例△数据指标体系的架构实例

这个实例中的企业是一家比较典型的制造业公司，其数据指标体系中的业务域是按其一级管理部门来设计的，业务子域是按其二级部门来设计的。这种与企业组织架构相匹配的架构方式是比较常用的。其中，财务域与经营域关注的数据指标大多与企业的战略、计划与执行相关，所以，其数据指标体系由核心指标加一些其他指标构成。业务子域中的数据指标大多与流程、地域、业务划分相关，主要关注的是流程指标、行为指标等，所以，其指标体系由关键指标加一些其他的指标构成。关联业务域、业务子域与数据指标的是业务实体，这个业务实体可理解为人、物或其关系，例如，供应商是采购对象（人），物料是采购内容（物），采购订单是采购关系（供应商与物料的关系），采购结算是结算关系（采购人与供应商的关系）。

当然，无论是业务域还是业务子域，都有很多种设计方式，如按区域、流程、具体业务、事业部、项目等进行设计，只要数据指标体系的顶层设计能与企业的管理战略、业务发展相匹配，并能随着市场与业务的变化同步快速调整适配，就是一个好的顶层设计。

02 顶层设计中的数据指标布局

在进行数据指标体系的顶层设计时，开始时数据指标不要安排太多。以企业的北极星指标（如果有）、主要业务单元的核心指标为起点，往下拆解到可执行的二级指标。在二级指标上先设计能够对核心指标产生主要影响的关键指标，然后向下拆解到业务操作层或可影响员工行为的三级指标。三级指标最好与员工或团队的绩效挂钩，通过绩效激励，促进三级指标的提升，然后可逐步向上提升二级指标，直到企业或业务单元的核心指标。

数据指标的设计是自顶向下拆解，直到操作层或行为层的。数据指标反映的业务提升是通过业务操作或行为的优化，然后自底向上逐步实现的。这个逻辑听起来很容易，但要真正落地并不容易。如果顶层设计人员不知业务的底层逻辑，或者不懂数据指标的构建逻辑，则可能导致数据指标体系落地失败。

真实的现状是，许多企业的数据指标体系的设计人员，要么是管理人员或业务人员，要么是企业的数据技术人员或厂商的数据技术人员，很少有既懂业务又懂数据技术的人员来主导数据指标体系的顶层设计。笔者强烈建议这类项目由既懂业务又懂数据技术的咨询顾问来主导，这样才能得到“大致正确”的顶层设计，否则，大概率会进入摸着石头过河、反复试错和纠错的循环中。

03 数据指标体系的第一大应用场景

数据指标体系的应用场景比较多，如果按技术对应用场景进行分类，则通过数据分析形成的数据应用（以数据看板为主）肯定是第一大应用场景，它在所有应用场景中占比可达80%以上。数据应用有很多种，具体如下。

最高级别的数据应用是基于数据的AI应用：如AI Agent（智能体），近段时期在市场上出场率比较高的ChatBI就是一个很好的尝试。

数据洞察类的数据看板：它是用于支持决策、服务于数据分析的数据应用。

基于数据集或算法的数据服务：这类数据应用主要服务于数据交换或交易，可帮助数据产品更好地在市场上流通。

在常规企业中，服务于数据分析的数据看板仍然是第一大应用场景。

数据看板搭载的是各种面向业务的数据分析，如企业级、项目级、产品级的盈利能力分析，面向企业、业务单元的运营效率分析，营销领域的分销渠道分析，工厂、生产车间层级的设备故障分析，等等。

不同的数据分析，面向不同的管理层级或业务层级，用户不同，关注的数据指标也不同，要解决的业务问题和解决之道也不同。但好的数据指标体系，能大幅降低数据分析的难度，减少数据分析涉及的数据看板的整体构建时间，甚至能够直接指导数据分析。

以上内容摘编自《一本书讲透数据指标体系》第3章，有删减，阅读完整内容（如具体的数据分析的场景、方法论，以及数据指标体系赋能数据分析的方法等详情）可购买本书。

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作者简介：陈俊，数据领域资深咨询顾问，武汉大学计算机科学系软件专业学士。曾供职于南天信息、IBM、用友、华胜天成、建投数据等知名企业，曾为AMT（上海企源科技）事业合伙人。现为帆软研究院数据应用专家、亿信华辰数据治理专家库成员，微信公众号“数据思考”主理人。长期从事数据方面的咨询与落地工作，服务的客户主要为央国企和大型民营企业，包括各大国有商业银行和股份制银行、国家电网、中石化、中国联通、中国中铁、中国化学工程等知名企业，深受用户好评。擅长数据战略、数据架构、主数据管理、数据治理、数据指标体系、数据中台、数仓建设、数据分析、数据运营等领域的咨询与实施，长期深耕项目一线，实战经验丰富。