如何构建数据指标体系?
商业智能(BI)与大数据分析软件
效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变

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如何构建数据指标体系?

发布时间:2022-12-14      游览量:1780

说到建设指标体系,不得不先来说下指标体系存在的意义。我们都知道,不同行业业务属性不同能收集到的数据也不同,对于核心数据指标变化原因的理解,每个人的也大不相同,按照常规的思维,以倒退的方式,通过对数据的诊断和分析的方式解决问题,好处在于可以在当下解决问题,但存在着耗时长,分析颗粒度不够细致,分析有遗漏的弊端。因此,有体系化的指标管理,对于业务数据价值体现才能更加智能化和精准化,也对业务决策提供更高指导作用。


简单的说,建立指标管理体系可以根据业务框架和全链路的流程实现自动拆解指标,然后可以通过指标的变化主动发现问题,最后可以及时监测效果。


一个指标往往没有办法解决复杂的业务问题,我们根据不同维度梳理业务,并把具备逻辑关系的多个指标有序组织起来,就形成了指标体系。


指标体系反应了企业管理逻辑,科学标准的指标体系能有效统一指标口径,提升数据分析的质量,形成企业可重用的数据资产。


最近我在研究国内一家BI厂商-Smartbi,他们正推出的以指标为核心的一站式ABI平台,是基于客户顶层视角的指标梳理、以指标为核心的ABI平台承接指标落地和应用、标准化交付服务。很符合国内大部分企业的指标管理体系建设需求,如下图所示,后面再给大家做个剖析:



首先,我们需要深入调研企业的经营模式、战略目标,明确与之相关的关键要素;然后通过指标分级策略分解各个业务过程的管理决策焦点与衡量标准;最终梳理出包括战略指标、关键指标和过程指标三层指标,搭建并逐步完善善指标体系。




同时,Smartbi根据企业的管理需求,沉淀了行业Know-How的最佳实践,形成行业指标库模板(BI.APP)。企业可以参考同行建设经验,增加完善指标体系。


有了这么完善的体系梳理过程,所呈现的指标管理维度是可以涵盖了企业经营所需,而最重要的是这个体系的梳理过程是可以让IT和业务进行协同处理的,这就让指标体系更加精准,贴合业务场景,如果只是单纯的罗列指标,不考虑业务流程中,数据指标的先后顺序,就很容易出现逻辑不连贯,导致过程和结果不清晰,失去了促进业务决策发展的价值。


接下来,我们需要对数据进行处理,映射到指标管理体系上,再进行分析展示,很多时候企业业务发生问题,或是外部环境变化导致了企业危机,并不是企业没有处理问题的能力,而是缺少发现问题,定位问题源头的工具。


如果企业的产品销售出现了问题,但你盯着销售数据看了半天都没发现问题所在,这时候就应该意识到问题不在这里,因此,选择一款全链路的数字化工具很重要,Smartbi是一站式的ABI平台,功能包括数据接入、ETL、MPP、指标管理、数据模型以及数据可视化,深度分析等。从数据处理到指标管理,再到指标的应用分析分析、分享,都在一个平台上实现,无需依赖第三方平台。



前面数据处理分析完了,最后是在数据呈现的部分,Smartbi产品也是做到极致,例如企业高层管理人员通过管理驾驶舱、集团看板、集团核心指标监控等各种数据可视化报表,可以全面获知企业的整体情况,监控核心数据指标情况;中层管理人员则借助部门、区域的数据报表进行业务发展决策,针对性分配基层员工的目标任务;一线业务人员通过销售快报、运营月度分析、市场竞品情况等获取业务执行前、中、后的各种数据情况,对业务进行复盘以及预测,让业务能够持续健康成长。




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