摘要：在某次会议中，销售总监忽然指着表格中的“x月实际总收入”斥责：“上次月会时实际总收入不是这个数，怎么现在数据对不上了？！你们调整计算方式了吗？！”

某制造企业定期开销售月会，每次会议前，财务都会提前2周用execel表依次采集各部门目标完成情况。

在某次会议中，销售总监忽然指着表格中的“x月实际总收入”斥责：“上次月会时实际总收入不是这个数，怎么现在数据对不上了？！你们调整计算方式了吗？！”

财务面露难色，事实上是某些片区的负责人做了一些“合理的润色”，这里调一点，那里调一点，多层叠加，导致数据出现了问题。

这严重影响了领导对实际业务的判断！

这样的场景是否发生在你的公司？事实上，这是帆软产品团队调研客户时遇到的真实案例。

还有一次，业务做营销成本核算，某个成本口径按要求做了调整，IT团队从百忙中挤出时间，先改数仓里的表计算，再手工调十来张帆软报表，还包括财务总常看的FVS大屏，赶在两天内才勉强完成。

然而第三天，就有个销售投诉其中某张BI看板没有调整，直接让他的成本翻了一倍，不仅没有提成，还得倒贴公司钱！

种种客户的实际案例表明，落后的手工式指标严重影响业务运营，指标自动化迫在眉睫！

越是企业自我求变革，越是要注重指标的定义、拆解和迭代。

再举个正面例子，另一位制造业客户的工厂长发现经营看板上的指标口径在不同工厂各不相同，甚至一个“不良”指标标准在不同工艺中也不一样，一问起来又各有说法，振振有词。该企业的数字流程部针对这一情况，构建了一套数据-指标-看板-预警体系，以指标为脉络推动异常分析和根因定位，还能跟随业务调整及时更新业务指标的定义、及时下架“僵化”的指标，完美解决了这一问题。

经过与数十名客户的深入交流，我们认为当前国内企业的数字化已通过业务系统和可视化工具，基本实现业务的“可流转”“可衡量”，但更重要的是如何让业务“可分析”，进而“可发展”。FineBI 7.0应运而生，主要目标是深入到对企业经营指标的迭代和管理，从而真正驱动业务提升。

优秀的IT团队用指标赋能业务

为达成数字化驱动“业务可发展”的目的，许多企业会思考如何进行数字基建，进而发起了一系列“数据治理”、“数据中台”的项目。

一位金融客户大数据团队负责人分享道，历时多年做了多轮数据治理、换了多任领导班子、切了多种技术路线，却始终没能解决业务问题，甚至一些业务用户反馈“感受不到你们IT做了什么数据工作”。

究其原因，是因为过去的数据治理项目将大量的指标写在文档中，并未关联真实数据，更未通过业务方便可用的方式推广，让业务极难感知。

于是当业务各种灵活的需求提过来时，IT还是根据指标文档在数仓进行各种开发，对比业务侧自己做的BI报表口径依旧对不上。

“领导上午听说指标好得不行，下午换个部门又听到全在变差”，种种问题让这位负责人意识到，仅停留在IT的数据平台里的指标，是无法被业务真正消费的，必须选型一款能让各个业务域自己定义、维护和消费指标的平台。

这与帆软FineBI7.0的设计不谋而合——

FineBI 7.0通过数据语义层，将数仓建模的表映射为BI平台的指标维度表，进而构建真正面向业务的指标、维度；

基于模型关联，维度与指标之间可以进行灵活的交叉分析，而各层级指标之间又可形成清晰的血缘关系；

交付给业务用户的是一个个可直接用于可视化分析的指标或指标集

这样，只需要一个平台就能将IT建设指标、用户找指标、用指标和基于指标的洞察分析串联起来，若指标分析的结果指向新的业务指标诞生，或平台上的老旧指标不再能支撑业务分析，也可以快速触发对指标的新增、指标版本的迭代管理。

好的指标平台是什么样的

帆软经历一年多的客户共创与自身实践探索，提炼了指标平台的几大误区与经验：

误区1：指标不会定

——很多企业和部门的指标仅从财务视角出发，上不能承接战略，下不能牵引业务，这样的指标难以起效甚至无法反馈业务发展

以帆软公司自身为例，早年快速增长期，我们关注的公司级目标仅有销售额、回款额等财务目标，变化大，够直观，有牵引力。

但随着帆软进入成熟期，销售基数已经变得相当大，这些指标的同比增长速率变缓，还以这些指标作为业务牵引已经失去了意义。

2021年开始，帆软提出了“健康增长”的使命愿景，需要业务实现“可持续增长”，因此因势利导，制定了“新产品推广覆盖率”、“客户复购率”等指标，让业务更加明确前进的方向，凝聚前线战区和后端产品部门的所有力量攻坚增长难题；

2024年以后，新产品基本完成推广普及，老客户的覆盖率也基本到达瓶颈，过去的指标再次嵌入困境。基于新的环境和形式，帆软战略上更关注能与客户持续合作、共同成长的业务，因此制定了“ARR”指标，即订阅制、维保费等可持续收入的量化，老的指标逐渐从经营分析中淡出。

（年度数字化战略屋示例）

核心观点：

不难看出，帆软自身指标体系建设的起点就是基于公司战略，因此，构建企业指标体系的过程就是拆解企业经营逻辑的过程，对齐战略方向和举措才能有效地牵引出一套逻辑清晰、落地有效的指标体系。

误区2：指标不会拆

——很多企业对指标的拆解过程与业务无因果关联，拆指标沦为拆数字

某科技型企业产品部门在制定年度战略目标时，确立了以客户活跃数量为核心的北极星指标，并采用地域维度将该指标分解至各区域客户运营团队。

但上有政策，下有对策。每当季度和年度考核节点临近时，各地区客户运营团队会采取"突击式"的客户走访策略，通过密集的客户接触和数据收集来确保指标达成。

虽然这种方式在短期内能够有效提升客户活跃度的统计数值，但企业管理层逐渐发现，这种指标数字驱动的行为模式逐渐沦为形式主义，并未真正解决核心的业务问题：不清楚客户活跃周期为何缩短、产品与服务的差距未能系统性改善、用户流失的根本原因未能深入分析、客户挽回策略无从下手。

经过深度业务复盘，管理层决定重新梳理客户运营的全生命周期，以构建组织知识体系和核心能力为根本目标，从客户成交、客户项目上线、二次续费等关键业务节点作为新的目标量化维度，从而实现指标体系与业务价值创造过程的深度对齐。

核心观点：

因此，指标分解的逻辑应当与业务运营的内在逻辑紧密相连，企业在设计指标体系时，必须首先深入梳理业务价值创造的完整路径，然后基于关键业务节点构建相应的量化指标，并建立动态调整机制来确保指标与业务结果的持续对齐。

误区3：指标不分析

——很多企业的指标是“固化”的，既不监控业务的好坏，又不分析业务的问题所在

某制造企业设备部门定期要给客户提供设备运行相关指标，负责人每月从报表系统导出数据，并套用模板完成PPT即可，没有任何改进措施。

在指标平台上线后，部门负责人从多个维度灵活分析OEE等指标异常，在对关键结果指标的逐层下钻后，挖掘出了一些长期存在的设备维修低效问题。

基于这些洞察，部门负责人开始推动设备维修各业务环节的持续优化，一个月之后，设备日维修时长比历史均值降低了10%。

核心观点：

因此，指标绝不仅是业务系统或报表上的数字，将指标打开分析才能释放数据的价值。

在这一点上，帆软在设计FineBI7.0时坚持指标与业务用户的零距离，指标只需要“查-选-用”三步，不需要从某个数据系统导出、也不需要找IT反复核对字段含义、更不需要用户再进行复杂的拼表加工，避免因为过高的使用门槛让用户“望而却步”。

误区4：指标不迭代

——很多企业的指标体系落地后越做越多，大量的僵化指标反而让管理失焦

某科技企业在数智化转型过程中，历时十余年持续投入构建数据治理和可视化看板体系，在组织内部形成了覆盖各业务领域的指标矩阵和监控体系。

然而，随着业务复杂度的不断提升和指标数量的持续累积，企业逐渐陷入了“指标过载”的管理困境，业务增长的推进难度日益加大。

新任运营总监在接手业务后，发现存在于BI系统的公司级指标就存在超过140个，涉及到个人级别的绩效考核指标更是不计其数，形成了典型的“指标碎片化”问题。每个指标都“重要”，那么必然导致每个指标都没那么“重要”。

面对这种局面，运营总监果断决定进行指标体系的系统性重构：

首先，通过严格的业务价值评估，果断淘汰了100多个冗余和低价值指标；

其次，重新制定了数智化运营的整体战略框架；

再次，基于战略重新定义了北极星指标体系，确保指标与业务价值创造的强关联性。

更为关键的是，负责人建立了指标全生命周期的动态运营管理机制，包括定期的指标版本迭代评估和僵化指标的及时下架流程。

核心观点：

因此，指标体系应当与企业业务发展保持动态适配关系，支持敏捷迭代和持续优化。企业必须建立指标版本的定期更新机制、僵化指标的主动淘汰流程，以及新兴业务指标的快速上线能力，确保指标体系始终服务于当前业务发展的核心需求。

结语：

通过上面的这些例子，我们认为企业指标体系的建设和应用应当是一个循环往复的过程，从明确公司战略，到制定业务目标，到设计指标体系，再到持续经营分析，最后是改进业务问题或优化指标内容。

帆软希望通过FineBI7.0的升级，打造一款以指标为驱动的数据智能平台，为企业提供一体化的数据分析平台与服务能力，构建统一的指标中心，支持看板制作、自助分析、报表查询、AI智能问答等场景，帮助彻底解决上面这些普遍存在的问题，让企业经营用数更可靠、分析更高效！

FineBI 7.0将于帆软第七届智数大会数据分析分论坛（2025.09.20）正式发布，欢迎大家扫码预约直播：

来源：帆软