行业指标体系白皮书（2024）

—1— 袋鼠云行业指标体系白皮书（2024） 版权声明 本报告版权属于杭州玳数科技有限公司（简称袋鼠云），并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：杭州玳数科技有限公司（简称袋鼠云）”。违反上述声明者，本司将追究其相关法律责任。 微信扫码获取纸质版白皮书 编制说明 在日新月异的大数据和云计算时代背景下，信息技术的革新正在以前所未有的强度推动着企业思维范式、管理方式以及商业模式实现深层次转型。指标作为衡量和评估组织运营效能、业务发展状况以及战略目标实现程度的核心工具，在当今复杂多元、数据驱动的商业环境中扮演着无可替代的角色。指标体系是一套结构化的关键绩效指标集合，这些指标经过精心设计与选取，旨在从不同维度全面反映企业或机构的各项核心业务活动、管理成效及其对内外部环境变化的适应性。通过构建科学、合理且具有前瞻性的指标体系，企业能够更好地量化自身运营表现，洞察市场动态，优化资源配置，并以此为依据进行精准决策，推动战略目标的有效落地与执行。 在杭州师范大学大数据科学研究院及温州数据治理产教融合共同体的专业指导下，袋鼠云凭借其在行业指标体系建设领域的深厚底蕴与丰富的实战经验，精心编撰了本白皮书，从专业视角逐步剖析企业指标体系建设困境，阐述指标体系建设的基本概念、目标价值、建设实施路径、管理原则及规范落地，并借助行业实践案例解析及行业指标库沉淀，为企业建设指标体系提供理论+实践的全新参考。 指导单位：杭州师范大学大数据科学研究院、温州数据治理产教融合共同体编写单位：袋鼠云 编写指导：彭伟斌、陈吉平、宁海元、闵佳 编写小组（按照拼音首字母排名）：陈晗、黄慧娜、徐艳、林丹丹、蔺敬一、唐小艳、相里佳豪、杨堪舜、张爱东 袋鼠云行业指标体系白皮书（2024） —5— 袋鼠云行业指标体系白皮书（2024） —6— 袋鼠云行业指标体系白皮书（2024） —7— 一、指标体系概述 在当今社会快速发展的大数据和云计算时代，信息技术革命正以前所未有的力度驱动思维模式、管理范式乃至商业模式的根本变革。企业内部数据资产经历着从量变到质变的过程，数据类型和规模的爆炸性增长对传统统计工作提出了新的挑战。传统的统计手段在精准度、效率等方面日益显露出局限性，难以满足复杂多变的业务环境需求。得益于计算引擎技术的进步、数据建模方法的创新以及血缘分析等先进工具的应用，企业在统计内容的深度与广度、统一处理方式和技术标准，统计服务的质量和时效性上实现了跨越式的提升。在这种背景下，高效精确且实时的数据统计已逐步替代陈旧的工作模式，成为现代企业管理层准确把握业务动态、进行科学决策的核心支撑。 指标体系作为联结业务逻辑与数据实体的关键桥梁，是构建高质量数据统计的基础单元，并在量化业务绩效和效果评估中扮演着核心角色。构建完善的指标管理体系一方面旨在推动数据统计架构的规范化与标准化，确保数据源头的一致性和计算口径的统一性，从而为搭建可靠的数据分析框架及落地全面的数据管理策略打下坚实基础；另一方面，通过设计灵活而具有代表性的指标体系，企业能够赋予业务人员强大的自主分析能力，使他们能在实际工作中自如运用数据洞察业务表现，有效支持战略规划与战术执行，最大限度地挖掘数据潜在的价值，为企业可持续发展和高质量运营提供有力保障。 （一）指标体系的基本含义 指标体系分为两个部分，一个是指标，一个是指标和指标间的关联关系，称之为体系。 在讨论指标体系之前，我们需要了解什么是指标。业务发展过程中，企业内外部都会产生很多的业务数据，对这些数据进行采集、计算、落库、分析后，形成的统计结果称为指标。指标是业务被拆解、量化后形成的数量特征，包括定性 和定量两部分内容，定性部分通常在指标中指维度，用来描述指标的观察视角，定量部分指度量，用来描述指标的数值结果。基于指标结果，企业可以衡量和监控自身运行状态、业务成果、战略实施效果等。 图1指标组成要素 指标体系则是围绕某一业务主题，基于一定的逻辑关系和层次结构，将相互独立又彼此关联的指标连接起来组成的有机整体。指标体系是对业务过程的全面完整的刻画，同时也涉及对指标的分类分级和标准化管理，以此来综合判断影响业务发展的市场、企业管理等因素的具体情况，基于数据的变化做决策优化、战略迭代等，进而实现业务的稳健增长。 图2指标体系组成要素 我们以销售指标体系为例来看下指标体系和指标之间的关系。在销售指标体系中，用销售金额来衡量销售活动的直接效果，用销售订单数来衡量销售活动规模，在此基础上产生订单单价=销售金额/销售订单数，用于衡量产品价值。基于销售金额拆分，销售金额=销售回款金额+销售在途金额。而在分析销售表现时，则可以从不同维度来剖析这些指标，如按时间序列分析销售趋势，按地区分布揭示销售热点，按商品类别研究产品销售结构等，从而基于这些数据驱动的洞察作出更为精准的决策优化和战略迭代，推动业务稳健增长。 图3销售指标体系样例 （二）企业指标体系建设困境 在大数据时代背景下，企业对于数据依赖性显著增强，以数据为基础进行经营决策已成为常态。企业通过数据指标分析来洞察背后的商业场景和价值，这一过程的有效性建立在数据的一致性、准确性、完整性、时效性和唯一性之上。业务方日常会通过数据报表、分析平台、取数工具等实现取数及用数需求，然而随着业务的扩展和指标需求的激增，企业如下问题日益凸显： 1.指标口径不一致 企业发展过程中的阶段性特征和技术系统的历史遗留问题可能导致数据孤岛现象，各个部门独立建设信息系统，由此产生的指标定义和计算方式各异，出现“同名异义”或“同义异名”的情况。这不仅导致各部门汇报结果难以横向对比，而且使得管理层无法快速准确地掌握整体业务运行状况，进而影响到战略决策的有效性和准确性。 2.指标重复建设 在缺乏对指标进行统一管理和规范的前提下，不同部门可能基于相似甚至相同的业务需求产生重复的指标计算工作。数据部门在响应快速变化的业务需求时，往往会为了效率而独立创建新的指标，而不是复用已有的计算逻辑。这种做法长期积累，将导致数据计算资源被过度消耗，报表开发周期延长，检索效率降低，同时也增加了运维成本和数据处理压力。 3.指标结果频繁出错 基础数据的质量直接影响到上层指标计算的准确性。基础数据可能存在缺失、错误或延迟等问题，从而引发指标结果的失真。管理层依据这些错误的指标数据做决策分析，极有可能得出误导性的结论，对市场环境和内部运营状况做出误判。 4.指标权责不明确 许多企业在初期没有建立一套完整的指标管理体系，随着业务发展和组织规模扩大，指标的开发、维护及使用的各个环节可能出现责任分离、对接不畅的问题。这会带来数据需求响应滞后、工作效率低下以及数据可信度下降等一系列负面影响。缺乏明确的指标权责制度也加大了追踪错误源头、优化改进数据质量的难度。因此，建设一个贯穿整个企业的标准化、透明化和可持续的指标管理体系成为解决以上问题的关键所在。 （三）企业指标体系建设价值 为了解决上述问题，企业亟须对指标进行系统化、标准化的统一管理，这包括精心设计并建立全面的指标体系和健全的管理机制。其中，设计指标体系是完成指标管理的基石，完整全面的指标体系建设将对指标管理起到事半功倍的作用，甚至对经营决策产生重要影响： 1.强化战略目标一致性 优秀的指标体系能够准确反映企业的战略愿景与核心价值观，将抽象的战略 目标转化为具体可量化、可执行的业务衡量标准。通过建设统一的指标体系来管理目标，可以使企业发展方向更为明确，确保全员围绕共同的目标协同工作，减少在业务执行过程中的偏差，从而实现企业与员工的共同发展。 2.实时洞察业务运营状态 完善的指标体系能提供及时准确的关键数据更新，让管理者快速把握当前业务的实际表现和发展趋势。借助这套体系，管理者可以全方位审视业务全貌，基于数据驱动做出更加科学严谨的决策，提高决策质量和效率。 3.激发业务增长潜能 指标体系与业务发展之间形成良性互动。通过对各项指标数据定期复盘分析，发掘数据变化规律和指标间差异，管理者能找到新的业务增长点，并据此制定精准策略。在实施过程中，持续监测和优化这些策略，有助于推动业务稳步增长，促进组织效能的不断提升和完善。 4.敏锐捕捉市场动态 建立的指标体系涵盖了对市场需求、消费者行为、行业竞争格局等外部环境关键要素的反映。通过对这些指标数据的密切关注和深度解读，企业能够迅速响应市场变化，适时调整产品策略以适应市场竞争。同时，结合宏观经济指标如经济景气指数、消费者信心指数，以及微观层面的行业波动性指标，企业可以提前预测市场未来的走势，有效规避潜在风险，保持竞争优势。 袋鼠云行业指标体系白皮书（2024） —6— 二、企业如何建设指标体系 （一）指标体系建设原则 指标体系的建设是一项系统工程，建设过程中需要遵循一定的原则，以保证建设结果对业务增长及经营决策起正向作用。基于历史指标体系建设经验，总结出如下几点建设原则：代表性原则、有效性原则、全局性原则。 1.代表性原则 以业务目标为导向确定指标范围。指标体系建设切忌大而全，过多的指标不仅增加管理难度、浪费资源、增加指标检索难度，甚至对数据分析产生负向作用。同时，随着业务的不断发展，好的指标体系可以让业务方在短时间内快速查找到他想要的业务结论。 2.有效性原则 构建指标体系过程中用到的指标需要能真实反映业务情况，需要尽量过滤掉其中的无效信息，以避免数据的不规范造成的业务分析决策的错误判断。尽量减少不必要的指标，提炼出最具影响力的且易于获取与计算的关键指标，以免指标过多造成信息过载或焦点分散。 3.全局性原则 指标体系的建设需要考虑全局使用情况，这里的全局既包含了业务角度的全局，也包含了时间角度的全局。业务角度上，指标体系需要覆盖企业经营的所有关键领域，从直接影响业务结果的销售数据、采购数据、生产数据到对业务结果起支撑作用的人力数据、设备数据等，确保指标体系可以全面反映企业运营情况。时间角度上，指标体系既能体现当下的业务现状，也能体现面向过去的历史表现以及面向未来的发展趋势。业务方基于指标体系查询数据，可以发现当前的业务 问题，确定目标的实现情况，探索下一步工作计划。 （二）指标体系建设流程 指标体系的建设是一个系统性的事情，需要多方人员的通力配合以实现指标体系的高可用性及稳定性，指标体系的建立可以分成如下三个部分：业务梳理与指标体系框架制定、业务指标梳理、指标清单梳理，下面将逐一介绍每个部分具体实现方式。 1.业务梳理与指标体系框架制定 在建立指标体系之前，我们需要先对业务有一个全面的梳理，以保证后面建设的指标体系的全面性。整个过程可以与业务人员配合完成。 第一步：确定业务目标 这个过程中首先要做的就是基于企业当前发展阶段确定其北极星指标，然后将指标分拆到各个业务去确定各个业务的业务目标，这个是后续指标拆解的基础。如企业当前处于成熟期，整体需要实现利润的提升，这里对于企业而言的北极星指标就是提升利润，拆分到各个业务则可能会是销售部门提升收入、生产部门提升生产效率、财务部门提升所得税有效性、人力资源部提高企业服务效率等。业务目标的拆解过程可以参考OSM模型做拆解。下图对提升收入的目标做了简单的思路拆解，过程中的每一步其实都是一个业务目标。 图4基于OSM模型拆解业务提升收入目标 第二步：基于业务目标做业务过程的拆解 这里可以参考企业价值模型、企业组织架构等做业务的拆分。如在整体提升销售获客能力这个目标前提下，涉及的业务过程包括开发客户、服务方案制定、售后管理等等，每个业务过程又包含了很多的过程步骤，如开发客户的过程中包含了获得客户清单、分析客户诉求、制定客户开发方案、方案执行跟进等子过程。通过一步步的业务过程拆解梳理，构建完整的业务流程，为指标体系建设的全面性做准备。此外，也可以利用一些行业通用模型做业务拆分，如针对供应链体系，可以使用SCOR模型去描述供应链的各个环节；针对营销获客，可以利用AARRR模型去构建用户生命周期的重要信息。 图5以提升销售获客能