老李在上篇,简单介绍了如何通过套用公式,规范化定义数据指标。
指标命名随意,增加沟通成本!套用这个公式,学会规范化定义指标
今天,老李将教大家如何系统化建立数据指标体系。
开始前,请大家先用30s思考一个问题:
是否存在某个单一财务指标,能够全面衡量一家公司的盈利状况?
我猜98%的人给出的答案都是不存在。确实,答案是不存在,但为什么不存在是不是很难去描述。在这里,老李给出我的答案:“不存在单一的指标可以全面衡量公司的盈利状况,因为企业经营管理是复杂的,需要使用多维度的财务指标,这样才能对复杂的经营状况做出判断”
举个例子来佐证下我的这句话:
我想要投资超市,现在有两家超市,A超市和B超市,我们该如何衡量这两家超市的经营状况与盈利能力,从而决定投资哪家超市?
其实每个人的单一指标,都无法全面衡量超市的经营状况与盈利能力,我们需要在这一系列指标中找到线索来进行综合判断,也就是要学会将 指标体系化。
其实很简单,非体系化的指标通常是单点分析,出现什么问题,分析什么,然后改进,如果改进了仍然有问题,那就再接着换一个点分析,缺乏体系。 而体系化的指标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,从而使优化方案更加有针对性。
在数据分析中,一个好的指标体系可以帮助我们更快、更精准地找到答案,定义业务运作是否正常,即使出现异动,也能快速定位原因。
这里老李先介绍一下指标体系建设的4大通用原则
总结下来就是:需要选取能反应实际业务、有代表性、有根可寻、不断更新的指标。
做分析的过程往往有三步:问题背景是什么、要分析什么才能解决这个问题、怎么分析
1、考虑映射到数据指标体系中则上升为要考虑指标体系的目标是什么、指标体系的用户的业务目标是什么
2、再考虑要实现这些目标会有哪些表现、哪些信号能够支撑他们的目标关注
3、最后再找出相关的指标来支撑数据指标体系的构建
找到能够去体现公司业务完成情况、进展情况的指标,也就是常说的 北极星指标
也就是常说的过程性关键指标
将指标按照业务域、数据域进行拆分或者延伸
在最后需要进行整合,将指标系统性的整合与构建,去除重复指标、虚荣指标、无意义指标。当指标数量过多时可以按照优先级分类,先做一部分再做一部分,不断迭代完善。
以上是我总结的一些关于建设体系化指标的知识总结。但也要注意的是,任何一个企业的指标体系,都是需要能够对企业内部的业务做一个闭环串联的理念,否则指标体系很难做成为一个体系,因此要时刻保持能够把业务做成闭环串联的理念。
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