终于有人把数据指标体系讲明白了,附案例!

来源:互联网 时间:2025-11-08 00:10:57 浏览量:1

来 源:知乎/作 者:好好的分析师

“数据岗的核心职能,在于产出数据资产,提升信息的价值密度。”而指标体系就是一个组织最为重要的数据资产。

那么:

  • 为什么指标体系这么重要?
  • 什么是指标体系?
  • 指标体系的衡量标准是什么?
  • 如何去搭建一套好的指标体系?

只要弄清楚了这4个问题,指标体系的搭建工作就迅速地开展、快速地落地,精准地产生业务价值。

  • 指标体系应该怎么用?

首先,回答第一个问题。

指标体系为什么这么重要?

要搞清楚指标体系为什么重要,很自然的想到的就是,为什么要有指标体系?要回答这个问题,我们就要回答一个更根本的问题,为什么要有指标?

我们需要指标是因为,如果没有指标,我们能够知道的信息就会变得很少,亦或是获取信息的成本会变得很高。

那么是不是有了指标就够了呢?实则不然,如果只有指标,而没有体系,我们能够知道的信息就会变得很窄,亦或是获取的信息就会变得很乱。

图1:指标与指标体系的异同

进而,体系的缺位会导致组织的“数据指南针”失效。越是在大型组织当中,指标体系越为重要,因为决策者离一线业务较远;公司的业务虚拟属性越强,指标体系越为重要,因为公司与客户的距离较远。

简而言之,建立指标体系的目的就在于获取全局性的、有体系性的信息;进而通过这些信息去驱动业务的发展,达成组织目标,这就是指标体系之所以重要的原因。

回答完“Why”的问题,我们接着回答“What”的问题。

什么是指标体系?

我们刚刚说没有体系的指标,所传递的信息是零散的、杂乱的。那么是什么使得指标成体系了呢?

是指标之间的关系,以及指标的使用方法。

图2:指标体系的构成

所以,指标体系由三部分构成:指标库、关联关系,以及指标体系的使用指南。

快问快答:以最基本的“利润 = 收入 - 成本”为例。请问,有了这三个指标,以及这个等式(他们之间的关系),是否构成一个指标体系?不构成,因为还缺失在具体场景下的使用方法。假设我们用“利润、收入、成本”去衡量某公司的经营情况。五月份的收入是8000万,成本是6000万,利润是2000万。请问这个公司的经营状况如何?

  • 不知道—— 因为没有参照标准。
  • 非常棒,利润同比增长100% —— 和自己比,趋势向好。
  • 还可以,至少是盈利的。—— 和目标比,表现比盈亏平衡好。
  • 非常糟糕,经营效率低下。—— 和市场比,同业竞对以同样的成本可以创造4000万的利润。

所以说:

【√】使用方法对于指标体系而言是不可或缺的。

【×】指标体系不是指标的罗列。

【★】“和自己比、和目标比、和市场比”的三板斧是非常基础、非常有效、非常落地的比较方法。

如果我们把指标体系视作为一个产品,指标库就是这个产品的硬件,指标间的关联关系就是这个产品的软件,而使用指南就是这个产品的说明书。既然是一个产品,用户体验就有优劣之分。那么评价一套指标体系的用户体验的标准是什么呢?

怎么评价一套指标体系的好坏?

标准源自目标,目标源自问题。数据分析通常要解决的4类问题,分别是:描述现状、分析原因、预测未来、改善未来

① 描述现状:这套指标体系,可以帮助我们基本还原业务整体的运营现状。

② 分析原因:这套指标体系,可以帮助我们对业务的变化进行归因,对问题进行定位。

③ 预测未来:这套指标体系,可以帮助我们,进行假设分析,对未来做出一些预判。

④ 改善未来:这套指标体系,可以帮助我们找到,改善业务的动作、策略、战略。具体而言,这套指标体系,可以围绕组织目标,找到某些人,驱使他们去做某些事(寻某人、行某事)。

一个可用的指标体系,至少要达到以上四个层次其中之一。能够达到的层次越高,这套指标体系能产生的价值越大。

快问快答:那么是不是说一开始搭建一个指标体系,就要搭建一个对所有业务细节都清晰量化的大而全的指标体系呢?

  • No!这会导致分析瘫痪的现象出现;即决策分析的机会成本,将超出做出决定可获得的收益。

而且大多数时候,好的指标体系是随着实践的深入、认识的提高,逐渐生长出来的;而并非是起初就完美设计出来的。

快问快答:那么当我们搭建一个指标体系的时候,应该将目标层次设定为“改善未来”吗?

  • Yes!我们应该在有限的时间、精力、技术资源下,产出尽可能高价值的数据资产。事实上,只要掌握了科学的指标体系建设方法和数据探索方法,不需要太多的指标,就能构建出一套可以“改善未来”的指标体系。

总而言之,一套好的指标体系,能够帮助我们实现4个目标:描述现状、洞察原因、预判未来、寻某人行某事。

接下来,让我们开始实践。

如何搭建一套好的指标体系?

“正确地开始,功成已近半。” —— 亚里士多德

对于建立指标体系而言,近乎真理的起点在于“理解业务”。

以“理解业务”为起点,我们分别从纵向与横向两个方向思考,就能搭建起我们的指标体系。

图3:指标体系搭建过程

以“业务理解”为起点,纵向出发,我们可以往4个方向深入对业务的理解:

① 业务目标:包括要创造的价值,以及要交付的结果等。

  • 以呼叫中心的运营为例,运营提效的主要目标是——在保证服务水平的基础上,用同样的人力资源,承接更多的服务请求。

② 业务的运营模式:包括参与主体以及主体之间的关系等。

  • 以传统保险业务为例,参与的主要主体有6个:保险人(保险公司)、保险业务员、投保人、保险标的(被保人/被保财产)、受益人、其他第三方。
  • 在营销场景下,主要是保险人、业务员、投保人之间的关系较为紧密;而在理赔环节,则是保险标的、受益人、保险人、投保人、其他第三方之间的关系较为紧密。

③ 可控因素:对业务目标有重要影响的、可控的内外部影响因素。

  • 以贸易公司为例,影响业务发展的内部环境因素可能有:库存状况、定价策略、销售团队等。

④ 不可控因素:对业务目标有重要影响的、可控性较差的内外部影响因素。

  • 还是以贸易公司为例,汇率变动、原材料价格等都是可控性较差的外部影响因素;是值得监测的风险点。

以“业务理解”为起点,横向出发,我们可以经过3个步骤,完成数据资产的交付:

(1)量化业务:将上述的四类业务事实,依次转化为对应的指标;业务目标 → 结果指标,运营模式 → 运营指标,可控因素 → 过程指标,不可控因素 → 监控指标。

(2)建立体系:建立上述指标的联系,以及整个指标体系的使用方法。

(3)交付资产:将指标体系转化为数据资产交付。例如,一套指标体系的说明文档、数据表格、报表、看板、报告等。

举个例子。

光说不练假把式。当代打工人,健康(身材)最重要 ,我们以“身材管理”这个业务场景为例,演练一下指标体系的搭建过程。

图4:身材管理指标体系案例 (1/2)

图5:身材管理指标体系案例 (2/2)

指标体系该怎么用?

现在来回答业务岗、综合管理岗位同学关心的问题:指标体系能帮助组织做什么?该怎么用?

一个好的指标体系对于组织而言,可以是一把统一沟通语言的尺子,可以是一台统一方向的司南,可以是一个持续发现问题、预警风险的智库。

图6:指标体系的用法

  • 尺子:当团队使用一套指标体系时,就可以统一度量衡,减少转化、翻译(口径解释)等工作,降低组织内的沟通成本。承载的工具有:元指标模型、元数据模型、指标管理系统等。
  • 司南:当团队使用一套指标体系,开展工作时,就能聚焦工作目标。当指标体系内的各层级指标间建立起了清晰的关系,就能从指标体系出发,明确工作重点。承载的工具有:KPI指标体系、ORK指标体系等。
  • 智库:当一套指标体系,有了清晰且充足的使用指南,并且在组织内有一套可运行的信息反馈机制时,这套指标体系就能够持续的发现问题、预警风险。决策者就能做到“谋定而后动,知止而有得。”承载的工具有:指标分析方法、信息反馈机制等。

所以如果你是一块业务/团队的责任人,当你觉得团队之间沟通成本高的时候,当你觉得团队内的同学对业务发展方向不明确的时候,当你觉得缺乏有效的、足量的信息的输入的时候,都可以考虑一下——“指标体系”这个工具能否帮助你解决这个问题。

补充这部分内容的主要原因是,听到身边朋友们的一些讨论:

  • “数据组设计了一堆指标,但是那么多指标,该怎么用呢?哪个重要呢?”
  • “我们公司其实挺数据驱动的。但同样一个故障问题,我们团队可能使用的是A指标,因为要体现因素1、因素2、因素3的变化。而小贾团队也不知道出于什么考虑,用的是B指标。每次会议上一旦意见不同意,就要为指标、口径的问题撕扯半天。”
  • “我们知道数据很重要,但是有了数据指标,不代表就是有了好的产品。某个指标变好,也不意味着产品体验就更好。”其中有产品经理、服务运营经理岗位的同学,也有销售企划岗位的同学,等等。

听到这些声音,好好就在反思:设计“指标体系”这个产品的时候,有没有考虑到用户的体验?他们在工作中遇到了哪些问题?哪些问题是“指标体系”这个工具能够帮助他们解决的?怎么样帮他们解决?

小结

  • 建立指标体系的目的:获取全局性的、有体系性的信息;进而通过这些信息去驱动业务的发展,达成组织目标。
  • 指标体系的本质:指标库 + 关联关系 + 使用指南。
  • 评价指标体系的标准:一套好的指标体系,应该能够帮助我们实现4个目标:描述现状、洞察原因、预判未来、改善未来。
  • 搭建指标体系的过程:搭建指标体系的过程可以分为横纵两个方向;纵向是“深入的理解业务”;横向是“工作流”,分为4个步骤:理解业务、量化业务、建立体系、交付资产。
  • 指标体系对组织的作用:一把尺子(统一语言)、一台司南(统一方向)、一个智库(收集信息提炼价值)。

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