实操！成功的指标管理项目应该怎么做

摘要：或许许多人都曾有过这样的疑问：什么是指标？尽管在日常生活中，指标无处不在，但当我们被问及此问题时，或许会不假思索地回答：“指标嘛，谁不知道？”然而，深入了解指标，却并非如想象的那样简单。本文将深入探讨企业建立指标管理项目的必要性，提供一套实用的指标管理工作指南

或许许多人都曾有过这样的疑问：什么是指标？尽管在日常生活中，指标无处不在，但当我们被问及此问题时，或许会不假思索地回答：“指标嘛，谁不知道？”然而，深入了解指标，却并非如想象的那样简单。本文将深入探讨企业建立指标管理项目的必要性，提供一套实用的指标管理工作指南，介绍常用的指标管理工具，并通过生动案例，带您了解指标管理项目的真实效果。

01为什么要建指标管理项目

指标的定义

指标建设项目的核心问题，在于对指标的定义。为了更好地理解这一点，我们可以借助一个例子来说明。某企业固定资产原值为9.1亿元人民币，这无疑是一个指标，是说明总体综合数量特征的，它包括指标名称(某企业固定资产原值)、指标数值(9.1亿元人民币)两个方面。

实际上，指标并非一个纯粹的数字化概念。指标是说明总体综合数量特征的概念，它实际上是一种业务与数据相结合的语言。一个完整的指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，它体现了事物质的规定性和量的规定性两个方面的特点。

就像“企业固定资产原值”这句话一样，单独拿出来并不叫指标；同样，单独的9.1亿元人民币也不叫指标。其中，质的规定性代表了对业务现象的描述（如“某企业的固定资产原值”）；而量的规定性则包含了单位、币种等具体数值（如“9.1亿元人民币”）。只有将这两者紧密结合，且每一个部分都准确表达，才能构成一个完整的指标，供我们后续应用、引用和使用。

为什么会要做指标管理

随着企业中业务的不断创新发展，以及自身的管理实践迭代，企业在日常管理经营过程中，积累了海量的指标结果。随着数据统计需求的日益扩增，各种各样的指标在不断的被提及，被加工，被引用。人们逐渐发现作为业务和数据相结合的产物，指标成了日常统计汇报工作中不可或缺的一部分，指标应用的场景与日剧增。

然而，在如此复杂多样的应用场景下，指标的描述往往五花八门，这导致了人们在应用指标时容易出现误解与统计偏差，甚至怀疑指标是否适合铺开广泛应用？

为了解决这一问题，即实现指标的标准化管理，以确保其能被广泛、准确地应用而不产生歧义，指标系统化管理的需求应运而生。通过系统化的管理，可以对指标进行统一定义、分类和描述，从而消除误解和统计偏差，提高指标的准确性和可用性。这不仅有助于提升工作效率和决策质量，还能为企业的持续发展和创新提供有力的支持。

指标系统在做什么

关于质的规定性，构建指标系统时，首要任务是确保质的准确性与一致性。这包括：

统一定义与规则：确立统一的业务定义、管理属性及技术规格，为整个指标体系奠定基础。这有助于清晰理解指标的业务场景及其对应关系。

标准模板字典：构建统一的指标“字典”模板，便于快速检索和定位所需指标，提高工作效率和准确性。关于量的规定性，在质的基础上，进一步从量的角度进行统一与标准化：

量化描述标准化：统一指标的单位、数量级、统计维度等量化描述信息，确保指标的一致性和可比性。

指标分层处理：将指标分为通用普适性指标和针对性特殊场景的专业指标。通用指标为后续衍生应用提供支撑，而特殊场景指标则针对具体需求进行定制。

统一数据来源：确保指标数据来源的统一性，依赖标准化的数据中台作为数据源，以保证数据的准确性和一致性。

指标项目工作内容

从实际项目建设的角度，再分析一下我们都需要做哪些核心工作：

建立指标体系：根据计算规则、命名标准、统计口径及筛选范围，构建全面系统的指标体系，为后续工作奠定基础。

设计指标模型：在指标量化定义时，确认维度以决定颗粒度，并设计不同模型进行合并、计算与存储。

指标映射：将指标与实际应用场景（如报表）对应，提升报表开发、数据校验及需求调研效率。

指标落地实施：按照管控类数据标准在数据平台和数据管理平台进行实施，将指标体系、模型及映射结果转化为数据结果，服务于各场景数据统计。

指标管理项目建设目标

在指标管理类项目的所有内容建设完毕后，如何评估其成功度与完整性，以及是否达到预期目标，成为项目关注的重点。亿信华辰认为，指标管理类项目的建设目标核心在于两个方面：敏捷开发与灵活响应。

敏捷开发：指标构建实现数据升维集成，简化新增统计与报表需求流程。业务团队通过指标描述需求，与技术团队快速接洽，加速开发整合。技术团队也能从指标整合角度呈现数据汇总，提升对业务的支撑速度与力度。

灵活响应：针对临时性数据统计场景，指标建设支撑快速响应。指标范围广泛时，可短时间内整合提供给业务团队，甚至让业务人员自行整合数据，满足临时需求。

02指标项目建设工作指南

总体环境概要

先用一个最简单的拓扑图，让大家直观的感受一下，指标系统在整个的IT信息化中的定位。指标系统它不是业务系统，其实是作为数据分析平台，依赖上游系统数据，将数据抽取进行计算、进行整合，按照指标体系去进行计算、加工，并且存储指标计算结果，最终服务于终端使用用户。

拓扑图中红框内为指标体系框架，需应用服务器和数据库服务器支持。应用服务器搭载亿信华辰ABI软件指标管理模块，用于定义、管理和计算指标。数据库服务器配置需考虑计算量，因指标设计细致且计算频率高，需根据指标数量和计算量确定服务器数量和配置，可能需搭建集群或分析库系统库物理隔离。

数据库服务器分系统库和源数据库，系统库支撑应用运行，源数据库存储指标数据。应用服务器承载用户访问任务，需考虑访问量和并发量，确定搭建方式和配置。实际建设中，需根据调研结果定义具体方案。

数据架构

指标平台系统采用自下而上方式构建数据架构：

底层：企业业务系统（如信贷、核心、财务系统）作为数据制造端，服务于业务操作并产生数据。

数据中台：整合分散业务系统数据，形成统一数据仓库，实现数据集中管理和高效利用。

数据集市层：依托数据中台，抽取并存储指标和主题模型，确保数据准确和时效，为分析应用提供基础。

系统功能层：业务人员和技术人员通过产品应用访问系统，查看数据集市层中的数据和报表，提供直观便捷的数据访问和分析工具。

人员职责框架

指标管理类项目与常规IT项目相似但有区别，特别是与纯技术类项目不同。指标定义结合业务场景与数据，在客户方，业务经理扮演着至关重要的角色，他们在指标管理项目中负责决策与拍板。对于实施方而言，一个显著的不同之处在于需要单独设立需求设计组，配合业务经理设计指标体系，要求具备业务知识沉淀。

因为指标设计需细致划分场景，合理划分指标，满足业务需求且避免冗余；还需校验建设成果，判断指标体系是否达到预期使用效果，如减轻技术应用压力。所以，需求设计组还需承担测试工作，验证指标利用率。

其他人员架构如领导、审计、商务、项目经理、开发组等，与常规IT项目相似。但特别强调客户方业务经理和需求设计组的重要性，在指标管理类项目中发挥关键作用。

常规实施流程

指标类项目与常规IT项目在实施流程上大致相同，均遵循标准实施方法论。流程包括需求确认、需求与蓝图设计、开发实施、系统测试、投产上线、试运行、验收及系统运维等阶段。各环节均按标准流程推进，无显著特殊之处，故不再详述。

03常用工具

项目交付物

如上图所示，按项目实施流程总结了各阶段的项目交付物。在指标管理类项目的验收材料中，大部分内容与常规项目交付材料相似。然而，有两个特殊的交付材料在需求分析阶段需要着重建设，它们分别是指标库的数据字典和指标标准档案。

指标库的数据字典，虽然与常规的数据字典在概念上有所共通，即都用于描述数据库表的结构，但其范围更为专注。该字典主要服务于技术人员，旨在帮助他们快速检索到所需的指标及其数据存储位置。它详细记录了对应表、列、表名、字段名以及列内容，但重点在于描述指标存储的模型层表。指标管理的数据集市层或指标集市层包含两部分数据：一部分是从数据中台抽取并结构化存储的数据，另一部分则是根据搭建的指标体系加工后的数据，这些数据最终服务于统计分析场景应用。数据字典通过详细描述主题表和维表存储的数据内容，为技术人员提供了在检索到某个需要指标支撑的业务场景时，如何从相应表中抽取所需数据的指导。

另一个特殊的交付材料是指标标准档案。与数据字典服务于技术人员不同，指标标准档案主要服务于业务人员。它记录了经过讨论落地形成的指标框架体系，就像一本真正的字典一样，业务人员可以通过所需的场景要素，在标准档案中快速检索到他们需要的指标。这一文档是指标管理项目预期效果的关键体现，它使得业务人员和技术人员能够通过指标语言进行交流。业务人员能够清晰地表达他们需要的场景和内容，并能够通过指标标准档案准确定位到这些内容。下面分享几个关键的模板设计思路，以供参考。

指标档案文档的核心目的是为业务人员提供一个快速检索与定位指标的工具。因此，其骨架结构至少应包含两个核心模块：

第一个模块为“指标类别说明”。此模块旨在概述指标的分类体系，类似于书籍的目录，帮助读者迅速了解文档的整体内容和结构。具体而言，它应包含指标的大致分类、每类的概要说明以及生效时间。其中，“生效时间”这一概念在技术层面可理解为指标的历史数据完成追溯的最早时间，即指标体系建立后，实际可用的指标数据时间范围。

第二个模块为“详细的字典内容”。此模块应涵盖指标的各项详细信息，包括但不限于编码名称、所属分类、含义说明、创建时间、数据来源、口径范围、指标维度等。其中，编码名称的统一命名对于消除阅读歧义至关重要；所属分类则依据第一个模块的内容进行归类；含义说明旨在清晰阐述指标的业务场景，便于他人快速理解指标所描述的内容。

图为指标档案示例

产品工具

在进行指标建设项目时，我们常用的应用工具主要包括亿信ABI中的指标管理模块和元数据管理模块。

首先，指标管理模块是在进行指标类项目时必不可少的工具。它涵盖了指标维表定义、指标主题表定义，以及对所有指标进行的分类。此外，该模块还包括指标属性定义、指标计算公式、衍生指标互相引用等功能。这些功能共同构成了指标管理项目的核心，能够高效地构建和管理指标体系。

其次，元数据管理模块则是可选的一个强大工具。它的主要作用是帮助进行指标血缘分析。在指标建设中，分层是一个重要的概念，它避免了将所有指标都作为普适性指标去应用，从而减少了指标体系的冗余。然而，分层后的指标之间会存在相互依赖的关系。近年来，随着信创改造的推进和国产化数据库、应用系统的频繁变更，经常面临上游系统变更后需要配套改造的情况。在这种情况下，如果某个指标在改造过程中被遗漏，可能会引发蝴蝶效应，导致多个衍生指标和报表的数据失真。为了应对这种情况，可引入了元数据管理模块。

元数据管理模块能够实现指标全链分析，清晰地了解某一个指标的所有后置应用，包括被哪些衍生指标应用、被哪些主题表应用、被哪些报表运用等。通过一张图的方式，该模块能够将这些信息直观地展示出来，从而大大节省了在分析改造过程中的影响性分析时间。

04标杆案例

锦州银行项目是集指标管理与报表展示于一体的综合项目，旨在通过可视化工具优化业务决策。企业因业务扩展和数据量激增，急需统一指标管理平台，实现数据快速整合、加工和实时展示，缩短调研周期，提高决策效率。