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你有自己的N95吗:指标体系的“可视化”构建

2020年03月11日


       指标在日常生活和企业管理中帮助我们定量评估、决策支持。


曾经,我们熟悉的一个生活指标是“PM2.5”,指大气中不大于2.5微米的颗粒物,又称入肺颗粒物。

当然,最近全网最热的是“口罩指标”N95,指可以对空气动力学直径0.075µm±0.020µm的颗粒的过滤效率达到95%以上的颗粒物防护指标。N95口罩可以对病毒进行有效防护。

对于企业而言,不确定性是一种“病毒”。当面对不确定性并需要进行判断时,指标的决策支持作用十分关键。因此,指标体系是帮助企业防病毒的“N95”

随着企业逐渐复工复产,探索数字化转型成为更多企业的主动选择,以期实现数字化运营和数字化管理,而数据是数字化转型的基础和关键。数据指标化是数据故事化、数据价值化的关键。实现数据价值最重要的一步就是建立指标体系——它将业务状态、战略进程“标号“,并借助可视化分析工具释放数据价值,支撑企业经营和管理决策。

构建指标体系要“三步走”——契合战略的结构化设计,洞察业务的维度化分析,支持决策的可视化输出。


企业构建指标体系的步骤和价值

        1、契合战略的结构化设计

通过对所服务客户案例的综合分析发现:企业的指标体系设计存在的一个普遍问题是与战略或业务契合度不高,指标脱离战略目标。战略是企业追求的长远目标,在一定程度上战略可能是抽象的,而指标是衡量企业战略实施效果的关键要素,是对战略的具象化,能够将企业战略转化为实际的管理和经营活动。

结构化指标体系设计要划清不同层级,如公司级、业务级和执行级,每个层级的设计原则和关注重点不一样,但都要实现层层分解和层层关联。同时,指标设计要做到“四结合”,即:核心指标和辅助指标相结合,定量指标和定性指标相结合,财务指标和运营指标相结合,过程指标和结果指标相结合,但是需要特别关注的是指标求精而不应求多,这也是很多企业会出现的问题,指标面面俱到反而没有重点。

 

        2、洞察业务的维度化分析

在进行数据分析的过程中,多维度分析是必不可少的一环,同样的数据从不同“维”进行洞察可能会得到不同的结果。根据信永中和咨询对众多客户的现状分析发现:很多企业的数据分析仅仅是罗列指标数据,而不是深入挖掘指标数据背后的内部关联关系和深层次原因。

一个指标可以细分为不同的维度进行分析,比如时间周期、客户群体、属性类型、地理分布、产品类别等,分析应不止步于单个指标的表面结果。信永中和咨询在协助某客户进行指标体系构建的过程中,针对客户的停车场业务,从各停车场的所处区域、规模、产权属性、类型等多个维度分析每一个指标,并且通过向上钻取到整个停车业务板块和向下钻取到每个停车场,变换分析的颗粒度,全面刻画业务场景。

 

       3、支持决策的可视化输出

可视化的目的在于借助图形化手段,如柱状图、折线图、雷达图等,直观、清晰并有效地传达与沟通信息。越来越多的企业已经意识到了数据可视化的价值,将建立“管理驾驶舱”或“领导仪表盘”作为数字化转型的关键举措,通过数字化的方式固化关键指标、监控指标数据和展示可视化界面,切实为经营和管理服务,为决策提供科学支持。

但是需要说明的是,可视化不是简单的“数据上墙显示”,也不是为了“看上去很美”而故意设计复杂。可视化更像是“讲故事”,通过趋势、比较、预测等方式,让管理层及时、准确地洞察指标数据,并设置数据报警阈值,通过数字颜色或标记的变化,以直观的方式进行数据预警,使企业风险可知可控。

在数字化转型过程中,企业要构建上接战略下接业务的结构化指标体系,通过将多维分析和数据可视化融入到决策中,变数据资源为真正数据资产,以数据驱动实现企业的业绩增长。