什么是指标？

通俗来说，指标是用于衡量事物发展程度的方法，一般用数据表示，被广泛用于衡量目标。例如：人数、收入、利润、升学率等。简单来说就是将某个事件量化，且形成数字，从而衡量目标，在日常工作中大家都会应用到。

指标主要由维度、汇总方式、量度三要素构成：

如「某学校 2022 年新生人数」这个指标，维度就是年份，汇总方式为 2022 年新同学个数求和，量度就是单位，多少名新生。

而在企业中，一条业务线通常会涉及诸多部门及岗位，大家关心的点不同，但又需要统一目标，向着同一个方向前进，这就需要我们事先确定好日常跟踪的数据指标，都是有统有分、有层次，能落到不同岗位职务上的这些有统有分的指标就是指标体系，拆解获得它的过程就是搭建指标平台的过程。

总的来说：指标平台是企业对如何实现战略目标，提升创造价值的思考，也是连接战略目标与实际工作的纽带。它保证了企业内部对于同一价值目标，能够以明确且统一的语言进行理解和沟通，这是指标平台存在的价值和意义。

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一、企业为什么需要“指标平台”？

企业的经营管理是复杂的，一个问题往往需要从多个角度进行分析。相比于单一指标“出现什

么问题，分析什么”，成体系化的指标即指标体系“通常能够结合问题所在的背景、串联各个指标、通过各种维度进行分析”，从而使解决方案更加有针对性，也能在出现异动时快速顺藤摸瓜，定位出掉链子的环节。

这就是为什么我们需要搭建指标体系。在业务分析中，一个好的指标体系可以帮助我们更快、更精准地找到答案。

二、企业如何搭建“指标平台”？

1、指标体系搭建的 4 大原则

• 用户第一原则：指标体系核心是为实际业务服务的，所以首先要考虑用户的业务目标是什么，再考虑要实现这些目标需要怎么做、哪些做法能够支撑目标，最后找出相关的指标来支撑数据指标体系的构建。因此，指标不是越多越好，更不需要“虚荣指标”。
• 典型性原则：尽量选择比较典型、具备代表性的指标，确保这些指标能够反映业务的真实情况。
• 系统性原则：指标体系需要强调系统性，常见的就是找到核心原子指标，然后延伸，最终形成类似二叉树一样的树状结构指标体系，让每个指标有根可循。
• 动态性原则：数据指标体系是随着业务发展变化、随着数据分析需求变化的，因此需要不断地去做指标体系的维护与迭代更新。

总结下来就是：需要选取能反映实际业务、有代表性、有根可寻、不断更新的指标。

2、指标体系搭建的整体思路——指标金字塔

在搭建指标体系前，我们可以利用“指标金字塔”的指标分层概念来拆解指标，梳理搭建指标体系的整体思路。

1）核心指标

位于最顶端的指标是核心指标，通常与整体业务的年度目标一致。这个指标要服务于业务发展需要，能反映整个业务的走向。一段时期内只有一个工作重心，所以核心指标最好是 1 个，也就是所谓的北极星指标（唯一关键指标），能够体现公司业务完成情况、进展情况，简单来说就是公司制定的发展目标，最多不要超过 3 个。

制定核心指标的 6 条标准：

- 标准 1：你的产品的核心价值是什么？这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗？

- 标准 2：核心指标要具备典型性，能够看出长期一段时间的变化情况与表现情况的好坏

- 标准 3：如果这个指标变好了，是不是能说明整个公司是在向好的方向发展？

- 标准 4：这个指标是不是很容易被整个团队理解和交流呢？

- 标准 5：这个指标是一个先导指标，还是一个滞后指标？

- 标准 6：这个指标是不是一个可操作的指标？

2）业务指标

第二级指标对应的是支撑核心目标完成的关键动作，通常要完成核心目标就要从多个业务角度考虑，所以第二层的指标就是用来衡量这多个重点业务的业务指标。

这时候就要对核心指标进行拆解，根据业务拆出过程性关键指标，也就是业务指标。有了业务指标，相当于每个业务方向也就有了核心指标。

3）操作指标

业务指标能否完成，最终还是要看各个动作下的事项执行的怎么样，那就是要和最基础的岗位、业务关联起来。

所以第三级指标是由业务指标拆解而来，这类操作指标可以跟踪常规的业务结果，一般都会落实到基础岗位和具体的执行人员，可以衡量基础业务人员日常工作的效果。

3、搭建指标体系的 4 大关键步骤

根据“指标金字塔”概念，我们可以将搭建指标体系的过程分成以下 4 个步骤：

步骤一：确立指引方向的核心指标

核心指标要能指引业务发展，对齐业务发展方向和业务目标，有牵引性，最好不要超过三个，一般选用北极星指标。所以这个阶段，我们的最终产物就是确定 1-3 个最上层的关键指标。

步骤二：基于业务拆解核心指标

拆解核心指标，一般从业务角度考虑，根据业务来拆出过程性关键指标。

找出哪些能让核心目标达成的动作，然后再定义出衡量这些动作效果的指标，就完成了拆分过程。因为还要进行再次拆分，所以在这个阶段，不必要拆分的太过零碎，每个业务方向 1 个指标即可，不要多于 3 个。

这个阶段的最终产物是几大过程性关键业务指标。

步骤三：拆解业务落实到操作指标

操作指标最终会落实到具体的业务执行人员，对他们日常的工作做牵引。将业务指标拆解成操作指标，拆解时注意不要

有重复，同一个指标不要对应多个负责人，尽可能做到相互独立、各自负责。

这个阶段的最终产物是所有的操作性指标和对应的业务负责任人。

步骤四：进行系统性梳理和整合

经过前面 3 步，我们已经从顶层拆分到了底层，如果你的业务比较复杂，也可以再做拆分，但其实一般 3 层就比较合适，容易溯源和追踪。

最后，我们需要进行梳理、整合、排查、演练，完成这个过程后，我们就可以输出完整的指标体系结果了。这个过程中，最终将会输出指标思维导图，如下图所示：

三、搭建好指标平台后，企业能如何利用？

搭建好指标平台后，企业在数据分析与数据展示上可以利用以下方式提升运营效率、优化决策过程以及推动业务增长：

1. 数据集中化与统一管理

• 整合数据来源：将分散在不同部门或系统的数据统一到一个平台，消除数据孤岛，形成完整的数据视图。
• 标准化指标体系：通过定义统一的指标计算规则和口径，避免因理解差异导致的决策偏差。

 

2. 实时监控与预警

• 实时数据展示：利用可视化仪表盘实时监控关键指标（如销售额、库存量、客户流失率等）。
• 自动化预警：通过设置指标阈值，及时发现异常并触发预警，支持快速响应。

 

3. 高效决策支持

• 数据驱动分析：结合历史数据和实时数据，辅助企业发现趋势、验证假设或支持决策。
• 交互式探索：通过数据钻取、切片和维度分析，帮助管理层从不同角度理解业务情况。
• 预测与规划：基于历史数据进行趋势预测，支持预算编制、目标设定和资源分配。

 

4. 多维度展示与报告

• 可视化分析：利用图表、地图和动态报告直观展示数据，便于各层级快速理解。
• 个性化报告：支持生成不同角色需要的报告（如CEO关注总体业绩，市场部门关注用户行为）。
• 动态更新：保证报告内容与数据变化同步，提高分析的及时性。

 

数据的可视化是将复杂信息转化为直观图表和图形的过程，管理者和决策者能够快速把握关键业务指标，从而做出更加精准和高效的业务决策。在基于指标体系去实现数据多维分析和展示的过程中，企业引入专业工具能达到事半功倍的效果。

在这里，我们再推荐一款强大的报表工具——FineReport，它专为满足企业级数据报表以及看板展示需求设计。通过FineReport，用户能够将企业的关键数据和指标通过直观的图表和仪表板形式展现出来，使得数据的解读和分析变得更加简单和高效。

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四、结语

综上所述，指标平台建设的价值在于提升数据管理、优化决策支持和推动业务增长。通过整合分散的数据源，建立统一的指标体系，可以解决数据孤岛和口径不一致问题，为企业提供全局性、实时性的业务视图。再者，通过可视化分析和自动化预警，企业能够快速识别问题和机会，提升运营效率。

此外，指标平台还可作为技术创新的基础，与AI/ML等前沿技术融合，探索更深层次的洞察，从而帮助企业在竞争中保持优势，实现数据驱动的精细化管理和业务增长。

 

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