你有自己的N95嗎：指標體系的“可視化”構建
2020年03月11日
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曾經，我們熟悉的一個生活指標是“PM2.5”，指大氣中不大于2.5微米的顆粒物，又稱入肺顆粒物。
當然，最近全網最熱的是“口罩指標”N95，指可以對空氣動力學直徑0.075μm±0.020μm的顆粒的過濾效率達到95%以上的顆粒物防護指標。N95口罩可以對病毒進行有效防護。
對于企業(yè)而言，不確定性是一種“病毒”。當面對不確定性并需要進行判斷時，指標的決策支持作用十分關鍵。因此，指標體系是幫助企業(yè)防病毒的“N95”。
隨著企業(yè)逐漸復工復產，探索數字化轉型成為更多企業(yè)的主動選擇，以期實現數字化運營和數字化管理，而數據是數字化轉型的基礎和關鍵。數據指標化是數據故事化、數據價值化的關鍵。實現數據價值最重要的一步就是建立指標體系——它將業(yè)務狀態(tài)、戰(zhàn)略進程“標號“，并借助可視化分析工具釋放數據價值，支撐企業(yè)經營和管理決策。
構建指標體系要“三步走”——契合戰(zhàn)略的結構化設計，洞察業(yè)務的維度化分析，支持決策的可視化輸出。
企業(yè)構建指標體系的步驟和價值
1、契合戰(zhàn)略的結構化設計
通過對所服務客戶案例的綜合分析發(fā)現：企業(yè)的指標體系設計存在的一個普遍問題是與戰(zhàn)略或業(yè)務契合度不高，指標脫離戰(zhàn)略目標。戰(zhàn)略是企業(yè)追求的長遠目標，在一定程度上戰(zhàn)略可能是抽象的，而指標是衡量企業(yè)戰(zhàn)略實施效果的關鍵要素，是對戰(zhàn)略的具象化，能夠將企業(yè)戰(zhàn)略轉化為實際的管理和經營活動。
結構化指標體系設計要劃清不同層級，如公司級、業(yè)務級和執(zhí)行級，每個層級的設計原則和關注重點不一樣，但都要實現層層分解和層層關聯。同時，指標設計要做到“四結合”，即：核心指標和輔助指標相結合，定量指標和定性指標相結合，財務指標和運營指標相結合，過程指標和結果指標相結合，但是需要特別關注的是指標求精而不應求多，這也是很多企業(yè)會出現的問題，指標面面俱到反而沒有重點。
2、洞察業(yè)務的維度化分析
在進行數據分析的過程中，多維度分析是必不可少的一環(huán)，同樣的數據從不同“維”進行洞察可能會得到不同的結果。根據信永中和咨詢對眾多客戶的現狀分析發(fā)現：很多企業(yè)的數據分析僅僅是羅列指標數據，而不是深入挖掘指標數據背后的內部關聯關系和深層次原因。
一個指標可以細分為不同的維度進行分析，比如時間周期、客戶群體、屬性類型、地理分布、產品類別等，分析應不止步于單個指標的表面結果。信永中和咨詢在協(xié)助某客戶進行指標體系構建的過程中，針對客戶的停車場業(yè)務，從各停車場的所處區(qū)域、規(guī)模、產權屬性、類型等多個維度分析每一個指標，并且通過向上鉆取到整個停車業(yè)務板塊和向下鉆取到每個停車場，變換分析的顆粒度，全面刻畫業(yè)務場景。
3、支持決策的可視化輸出
可視化的目的在于借助圖形化手段，如柱狀圖、折線圖、雷達圖等，直觀、清晰并有效地傳達與溝通信息。越來越多的企業(yè)已經意識到了數據可視化的價值，將建立“管理駕駛艙”或“領導儀表盤”作為數字化轉型的關鍵舉措，通過數字化的方式固化關鍵指標、監(jiān)控指標數據和展示可視化界面，切實為經營和管理服務，為決策提供科學支持。
但是需要說明的是，可視化不是簡單的“數據上墻顯示”，也不是為了“看上去很美”而故意設計復雜?？梢暬袷恰爸v故事”，通過趨勢、比較、預測等方式，讓管理層及時、準確地洞察指標數據，并設置數據報警閾值，通過數字顏色或標記的變化，以直觀的方式進行數據預警，使企業(yè)風險可知可控。
在數字化轉型過程中，企業(yè)要構建上接戰(zhàn)略下接業(yè)務的結構化指標體系，通過將多維分析和數據可視化融入到決策中，變數據資源為真正數據資產，以數據驅動實現企業(yè)的業(yè)績增長。