简介

根据某大型集团业务管理场景和系统应用的实际需求，基于系统性、全面性、结构性、差异性和重要性五大原则，制定指标数据体系框架。重点解决集团级企业管理指标体系不清晰、集中指标混乱等问题。结合集团级指标管理的范围，提出了指标体系的设计原则、总体框架、设计方法和实例。

企业集团指标数据管理的共同挑战

1.1

术语和定义

指标数据:国家标准GB T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》是这样定义的:指标数据是组织在业务分析过程中，对某一目标或事物进行度量的数据，一般由指标名称、时间、数值组成。另外，还有一个流行的定义，也叫报表数据，企业中的报表，由各种事务性数据组成。它根据一个业务主题，收集多维度、多指标的数据，这些数据由各种业务数据组成，如BI报表、销售排名分析、资产负债表、损益表、销售报表、存货报表等。

指标数据管理是指组织对内部业务分析所需的指标数据进行统一规范的定义、采集和应用，用于提高统计分析的数据质量。

指标体系框架是与企业几个核心和关键业务环节相关的全面的、结构化的、层次化的统计指标数据的系统组成部分。

主题:与企业管理相关的主题，包括财务、人力资源、生产、采购、销售、库存等。，可以根据企业生产经营的需要进行扩展。

维度属性:指标分类维度拆分所标志的具体属性含义。本标准主要适用于四个维度:物质维度、空交互维度、时间维度和度量维度。

1.2

挑战和棘手问题

指标定义存在于各个部门的各种制度文件中，没有采用信息化手段标准化管理

1)业务部门根据自己的权限和职责采用各项指标的管理制度，如销售事业部的统计制度。

2)利用信息技术自动获取指标的部门甚至制定了相应的取数逻辑方法，比如人事部门的各种指标。

3)随着经营决策的深入，不同部门、不同企业之间对数据共享的需求越来越强烈，各种指标的模糊性严重影响经营决策。因此，有必要对分散在各种文件中的指标进行规范管理，用信息化的手段进行管理。

关键指标的数据共享更多地采用文件传输共享，没有数据指标管理系统存储数据

1)当不同部门需要相互索引数据时，仍然使用根据需要编辑文件和传输文件的方法，但没有完全共享数据。

2)基于管理职责的划分，细化指标不适合完全共享，但宏观业务指标，如零售量、综合商品率等，没有公共平台，可以在不同部门之间完全共享，快速获取数据，以满足各部门的应用需求。

3)对于企业战略管理的应用，如领导查询应用、对标应用、绩效考核等，由于这类应用往往需要宏观指标，所以没有一个标准化的指标数据库能够快速满足需求。

二设计目的

指标体系的框架设计应从公司发展战略和目标出发，满足各职能部门的经营管理需求，构建“横向协调、纵向衔接”的指标体系。实现指标规范定义的核心要素和目标:统一定义、统一口径、统一名称、统一来源、统一引用。

【/h/】横向协作:集团相关职能部门不断更新、完善、扩展指标体系框架，以满足经营决策、分析和管理的需要，从而满足集团管理。

纵向一体化:下属公司提供集团级经营管理所需的指标数据源，支持集团级经营决策分析和管理。同时，根据自身业务特点，拓展和完善自身业务指标框架的内容。

3个设计思路

集团层面的指标体系不是一些指标的简单累加和组织，而是基于业务管理职能的原则。指标体系框架设计是否科学，很大程度上关系到指标体系框架设计的构建思路。在构建指标体系框架时，要理顺指标体系建设的基本思路。

3.1

指标体系框架的设计原则

指标体系的框架设计是一个系统工程，需要一个完整的评价指标体系。基本设计原则考虑系统性、综合性、结构性、差异性和重要性五个方面。具体内容如下:

图1指标体系框架设计原则

系统性原则:全面承担整个集团的战略目标，形成以战略目标为核心的指标体系，指标之间有明确的关联逻辑，有效促进战略的实施；

全面性原则:全面涵盖企业管理的相关因素，包括外部环境、核心资源、经营活动、产品和服务、经营业绩等。，促进运营的整体优化；

结构原则:以数据和信息为基础，将指标划分为战略层和管理层相互支撑的结构；

差异性原则:区别于下属公司的指标体系，结合集团总部的实际业务特点，建立有针对性的指标体系；

重要性原则:选择核心业务，明确相关业务，关注管理瓶颈和关键点，促进集团总部各部门的管理协同。

3.2

指标体系框架的设计原则

在遵循系统性、全面性、结构性、差异性和重要性原则的基础上，以集团指标体系框架设计的相关理论为指导，将集团战略的各个层面和下属公司的经营管理作为一个整体来考虑，构建集团层面和下属公司之间相互联系、支持集团战略决策的指标框架体系，最终目的是确保企业战略目标的实现。

图2指标体系要素框架图

指标体系要素框架是从集团整体出发建立的指标体系，综合反映集团整体情况，不局限于局部或具体方面。指标体系框架是通过构建基于战略(即财务战略、客户战略、流程和学习成长)的“四壁”平衡计分卡模型，以集团战略为核心，以各部门的工作职能为出发点，对核心业务进行层层分解，梳理分类，总结核心和关键业务环节，从而选取指标数据的系统化设计。指标体系框架设计的“四面墙”原则如下:

图3指标体系的“四面墙”理论

选择四个指标的原则和方法

指标的选取应遵循科学的选取原则，保证指标的正确性、完整性和有效性，同时遵循整理指标数据的方法论。

4.1

指标数据的选择原则

指标数据的选取在指标体系框架的设计中至关重要，评价指标的选取是否恰当直接影响到指标体系框架的完整性和有效性。指标太多，其实就是指标数据的重复，会导致干扰；如果指标太少，可能选取的指标缺乏代表性，造成片面性。因此，指标数据的选取应注意以下原则:

正确性:各项指标必须正确，能够科学地反映评价对象某一方面的信息；

独特性:确保指标选择的全面性，避免指标之间的重复；

完整性:指标的信息应避免漏项，保证内容的完整性。

4.2

指标数据选择方法

指标数据选择方法包括以下三个步骤:

首先，借鉴行业最佳管理实践，综合考虑内外部环境因素和上级单位要求，建立集团指标体系的整体框架，确保指标体系框架的完整性；

其次，通过对集团战略、管理和下属公司业务的全面梳理，识别企业生产经营中关键和主要业务环节的关键要素，初步形成集团级指标体系框架；

最后，进一步筛选合并相似指标，去除冗余和不重要的指标，通过专家法调整指标，使指标体系框架更加科学合理。

4.3

指标数据选择依据

基于经典指标体系的“四面墙”理论，结合行业发展趋势和高层关注，形成了基于战略导向和价值创造的指标体系框架，包括增长引擎、卓越运营、财务绩效、创新驱动、人才保障、宏观环境和绿色发展七大核心主题指标体系，具体如下:

图4大型集团指标体系高层框架

增长引擎，侧重于内外部环境条件的分析和战略目标的选择，以及现有业务和新业务的增长路径选择；

【/h/】卓越运营，注重基于群体特征，根据价值链进行区分。核心运营活动:从产业链协同层面进行专题分析，同时关注各板块运营的规模、效率、效益、安全，保证服务支持活动的有机平衡:从工程基础设施到管理、服务分别进行分析；

财务绩效，关注利润贡献(价值实现-战略实现)、资产运营效率、债务偿还、资本保障(价值创造)等。

创新驱动，重在管理和制度创新，重在科技创新的环境、方向、体制、投入和产出；

人员保障，关注人员配备、劳动效率、培训与成长、分配激励；

宏观环境，关注宏观政治、经济、社会因素分析、行业动态分析、竞争策略；

绿色发展，侧重于经济增长和发展、环境可持续性、能源获取和安全。

五指标体系的分层设计

指标体系具有层次结构，分为三个层次。

一级指标是战略决策和规划发展，根据指标框架的一级框架确定，每个一级指标由若干个二级指标组成。

二级指标属于群控范畴，根据指标框架给出的二级框架进行选择和设计，每个二级指标又有若干个三级指标。

三级指标是具体的业务类，是在二级指标的框架下设计的。第三个指标用于数据收集和计算，第二个指标和第一个指标是指数指标。

图5指标体系的层次结构

(注:“指数指标”是指其值由下一个指标按照一定的算法计算出来的指标，不直接用于数据采集。)

六大指标体系框架设计

根据上述指标体系分层设计的原则和方法，构建了集团指标体系框架，包括增长引擎、卓越运营、财务绩效、创新驱动、人才保障、宏观环境、绿色发展七个指标。

1)增长引擎，关注集团经营状况分析等指标；

2)卓越运营，重点关注业务板块运营分析等指标；

3)财务表现，重点关注利润贡献、资产运营、资金支持等指标；

4)创新驱动，重点关注科技创新、管理创新等指标；

5)人员安全，主要反映人员现状；

6)宏观环境，关注外部环境、行业动态等指标；

7)绿色发展，关注可持续发展指标。

图6大集团指标体系框架

七项指标体系的应用推广和系统实现

7.1

指标体系扩展步骤

集团总部下属职能部门可根据自身经营管理需要和指标体系框架，对三级指标进行细化、完善和扩展。指标体系扩展的基本步骤如下:

1)各职能部门根据自身的管理要求，细化指标数据，定义指标数据；

2)根据指标体系的分类框架，确定三级指标数据的归属；

3)详细定义指标数据，如指标数据项的来源、数据格式、计算公式、取数口径等；

4)指标数据审核通过后，将进行发布。

指标数据项的定义

指标的标准化定义，包括编码、定义、计算公式、数据来源、业务解释部门等。提供指标层级功能，方便对指标及其定义进行管理、汇总、授权、方便快捷的查询和检索，建立辅助指标的维度管理，包括维度编码、定义、数据源等。

表1指标数据项的定义(示例)

序列

解释

示例

主题

20大主题

金融

一级子主题

一级子主题

会计分析

二级子主题

一级子题目根据经营分析应用的实际情况进一步细化，一般代表对应部门对应的经营分析应用领域。二级子主题与主管数据的部门相结合，构成了数据指标的分类和责任。

资产分析

业务描述信息

业务域描述

指示器代码

四位流水号为一级主题编码。编码的主要作用是实现“一物一码”，便于操作和维护。

14100005

数据项的中文名称

指标数据项的中文名称。

内部存款

参考

否，表示该指标数据项是二级子话题对应的分析应用的核心指标数据项；“是”表示索引数据项是其他主题的核心索引，这里的引用主要构成该子主题对应的分析应用的完整性。引用指标的编码与被引用指标的编码一致，确保“一事一码”。

没有。

参考标准

会计制度、统计法定和企业自用

会计系统

业务定义

指标数据项的业务解释、数据范围、数据期间和计量单位的描述。

核算股份公司各分公司下属单位存放在分公司(子公司)或财务结算中心的资金；各分公司下属单位存入本分公司下属单位或财务结算中心的资金。反映下属单位在公司内部银行(或内部结算中心)的各种存款。会计科目为:1018。

业务目的

描述指标数据项的主要业务用途，以及具体的分析应用目标，通常是报表名称。

资产账户分析

数据需求提议者

说明提议指标数据项的部或厅。最先提出要求的部门。

财务部:会计部

映射类型

说明指标数据项对应数据源的方式，分为直接映射和计算映射；如果是直接映射，说明其源系统的情况；如果是计算映射，说明用于计算的基本指标数据项。

相关数据

对于计算映射的指标数据项，列出用于计算的基本指标数据项。

处理逻辑

对于计算映射的指标数据项，填写基本指标数据项的计算处理方式。

如果是计算映射，填写相关数据和计算映射逻辑；如果是直接映射，请填写“NA & # 34

数据源映射信息

比如& # 34；处理逻辑“字段填充”NA & # 34，不需要填写数据源映射信息。

直接映射

数据源系统

对于直接映射的指标数据项，填写可以作为数据源的系统名称；已实现的指标数据项填写“EDW”；例如，对于未实现的数据项，填写“R3”(ERP)或“非ERP”。

[h/]EDW

源字段的技术名称

为已实现的指标数据项填写EDW的字段技术名称；对于未实现的数据项，填写R3(ERP)基本表的技术名称，对于非ERP填写空。对于源系统是ERP的一个指标，这个字段只是指导性的，具体的取数逻辑需要在BW构建中更新。

K0KMLJYE1

源字段的中文名称

与源字段的技术名称对应的中文名称描述。

账户本币余额

映射逻辑

字段作为数据源的取数逻辑(主要指限制)。详细的逻辑应该参考应用程序实现的详细设计文档。

根据公司范围和期间要求计算账户余额，限制为账户=1018。

数据仓库系统实现信息

实现

讲解数据仓库BW中指标数据项的实现，可分为已实现、正在实现、一年内实现、两年内实现。一年或两年内实现，是对需求方的估计，有参考意义。

已经实现。

系统名称

对于已经实现和正在实现的指标数据项，填写已经实现的BI层分析应用系统名称；一年内和两年内实现的，填写当前相关BI层分析应用系统或业务操作系统的名称(带“]”)。

金融BCS BW系统

字段技术名称

字段名称

对于已经实现和正在实现的指标数据项，填写已经实现的BI层分析应用系统中的字段名称；一年内和两年内实现的，填写当前相关BI层分析应用系统或业务操作系统中的字段名。主要指查询中的指标。

内部存款

数据类型

解释指标数据项对应的BI分析应用的数据类型要求。

金额

数据长度

解释BI分析应用中与索引数据项对应的数据长度要求。

两位小数

报告名称示例

系统中报告名称的示例是空。

合并资产负债表

数据所有者和授权信息

财务部:会计部

数据所有者

指标数据项高度集中的部厅拥有指标数据项业务定义的最终解释权，既是数据的拥有者，也是数据最重要的使用者。

财务部:会计部

数据用户

需要使用指标数据项的部厅，一般都是指标数据项的数据需求者，也就是除了数据拥有者以外，需要使用指标数据项的部厅。

财务部:信息部/内控部、发展规划部。

备注

图7数据指示卡

指标管理系统

图8数据指标管理系统逻辑架构图

图9数据指标管理系统功能架构

图10数据指标管理系统页面示例

图11数据指标管理系统页面示例

八指标体系应用评价方法

指标体系评价是基于一定的评价目标，针对某一特定的评价对象，利用评价指标对评价对象进行评价，并结合专家知识对所得计算结果进行判断，得出科学的评价结果的一系列过程。

评价目标是评价指标体系实施的正确性和有效性，以帮助持续改进。指标体系评价是针对评价对象的特征及其度量水平，通过对指标数据的度量获得指标值，形成评价结果，实现指标体系框架的评价目的。请参考下图:

图12指标体系应用评价方法

结束

本文提出的指标数据系统框架设计主要用于集团级指标数据的系统化应用。在后续的指标梳理过程中，结合集团层面的指标管理范围，明确各级单位数据指标的职责，统一各数据指标的定义、口径和获取来源，确保集团各级管理层和决策层能够获得一致的数据理解和数据来源，逐步推进集团企业数据指标体系的标准化。

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