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1、目录CONTENTOl0304指标体系概述指标体系的基本含义企业指标体系建设困境企业指标体系建设价值02,企业如何建设指标体系指标体系建设原则06指标体系建设流程07企业如何管理指标体系建立指标管理制度规范14保障指标体系规范落地18行业指标体系建设案例某银行-绩效考核指标24票大型集团-物流仓储指标27某乳企-供应链指标29附录五大行业指标库金融行业指标库31银行指标展31低券搭标库36大宗贸易指标库42零售行业指标库56港口行业指标库71制造行业指标库7601.指标体系建设概述（一）指标体系的基本含义（二）企业指标体系建设困境（三）企业指标体系建设价值在当今社会快速发展的大数据和云计算时代
2、，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，统计服务的质疑口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。统计指标体系作为联结业务逻辑与数据实体的关键桥
3、梁，是构建高质磐的基础单元，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5出；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蝇洞察业务表现，有效支持战略规划与战术执行,最大限度地挖掘黝S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
4、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，对这些麴S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。指标维度度量业务的数字化描述定性描述定描述图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
5、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。指标体系业务的全面刻画指标库业务局部刻画的合集+关联关系业务局部刻画的密联图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，在此三础上产生订单单价=销售金额/销售订单数,用于衡量产品价值。基于销售金客时斥分，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
6、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S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：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
7、异，出现同名异义或同义异名的情况。这不仅导致各部门5匚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。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。SJR基础数据的质量直接影响到上层指标计算的准确性。基础物居可能存在缺失、错误或延迟等问题,从而引发指标结果的失真。管理层依据
8、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。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
9、是完成局示管理的基石，完整全面的指标体系建设将对指标管理起事半功倍的作用，甚至对经营决策产生重要影响：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。揄示体系与业务发展之间形
10、成良唾动。通过对各项端期居碘g分析,发掘数据变化规例口指标间差异，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.敏娜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、消费者信心呼旨数,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。02.企业如何建设指标体系(一)指标体系建设标
11、准(二)指标体系建设流程二.企业如何建设指标体系(一)三三s三y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。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,甚至对娄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。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
12、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. mm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有掌作用的人力数据、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
13、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 .业务陋与指标体系蚓H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。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，然后树前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
14、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。故第目标实现策BS实现指海S3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
15、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国市;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以提升销售获客能力为例拆解业务过程第三步：基于业务过翱漉确定分析主题这个过程主要是将业务过程拆解后形成的过程描述信息转换为分析过程中需要的分析主题。如上面提到的获得客户清单这个过程，涉及的就需要门店管理、客户管理、客户价值管理等多种分析主题。需要注意的是，分析主题的确定需要结合过去经验、当下现状以及未来发展展望去综合分析，如基于未来多样化
16、的营销场景，还可以产生智能预测分析主题。分析全图6基于获得客户清单过程的分析主题拆解最后石：校融合信息，索在上面的梳理过程中,我们整体完成的是自上而下的过程拆解与指标体系框架所需要素的收集，接下来就是要自下而上地确定各个分析主题对上层业务目标的贡献，以此来校验这个分析主题的有效性。随后便可整合各个业务领域及分析主题，形成初版的指标体系框架。分析主图7指标体系框架整合2.4m三三业务指标梳理涉及三部分内容：一是业务分析所需指标清单的梳理、二是分析数据所需的维度的确定、三是建立指标和维度之间的映射关系。(1)首先，是基于业务梳理后产生的各个业务流程去细化每个过程所需要的可用指标，并将指标关联到对应
17、的分析主题上。整个指标体系中的绝大多数内容都是直接来自这一步骤。在梳理的过程中，可以先将企业内部面向各个业务方呈现在看板、报表、邮件、业务系统、报告等平台上历史指标做一个;朝，根据其体现的业务场景挂到对应的分析主题下,再结合业务过程进行查漏补缺，以提高指标体系的建设速度。其次，再基于领域常用模型建立相关指标，如利用RFM模型建设客户价值相关指标。这里的构建内容主要是基于企业自身当前业务需要来的，在此基础上也可以寻找一些行业标杆企业典型的指标体系构建模版及行业监管必要指标等融合到现有的指标体系中，以助力业务方发现业务增长点。与确定指标体系框架的过程类似，业务指标的梳理也需要考虑时间因素，综合考量
18、过去经验、当下现状以及未来发展展望所存在的关键指标。图8业务指标梳理流程(2)分析鹤所需融融的需定其次，同样也是基于前文梳理的业务过程去确定每个过程需要的分析维度，构建维度清单。维度主要包括两部分：时间维度及业务维度。维度的建设需要以业务价值为导向，无效维度可不作为建设标准。维度建设至少包含三部分内容：维度类别、维度名称、维度枚举值，如：产品维度下包含产品类型、产品所属商家、产品质量等级等,这些维度主要来自历史已经生成的维表，从中选择业务方主要使用的指标维度。图9产品维度的维度拆分最后，建立指标和维度之间的关联关系。综合考虑指标含义、维度含义，确定指标可分析的维度范围，将其纳入后续指标可用的统
19、计维度。左野域分析束Il于分给王0度图10指标&维度映射关系示例3.H三raS通过上述两个步骤，已经确定了指标体系框架、指标、维度内容。接下来就需要考虑指标加工因素。这一步骤主要是对指标做模块化拆分，并建立指标和指标间的关联关系。三：需魁麻含义，图丽M业别BML这一步骤在前面梳理指标的过程中可以同步确定。第三步：梯*标计算图*S标间的皿瞬关系，形丽瞄吼这里需要考虑各指标的统计范围是符合期望的，否则基于生成树加工的指标可能会产生数据错误。指标树的叶子节点通常是不可再分的指标。拆分过程中如果遇到新的指标，则补充到相应分析主题下。指标树的建设需要遵循MECE原则，即同一分支下的指标需要保持互斥，避免
20、进行数据下钻分析的过程中产生数据交叉影响分析思路，甚至因错误思路导致作出错误决策。图11订单单价指标计算拆解过程,络合葡文梆9的指标体系罹强播限播标维度，形成制喇瞒体索至此整体的指标体系建设完成，形成如下格式规范的一套指标体系。业务柒”击标名嫁Is*sI更断修睾上游更桁85克&更I计薛建拓惊博度waw口启门。不均口侨唱BC”一re产后q弊产出：EtftBffiBCflt户Atr”恰nanewrsH11PS金BCS翎Iomr鼻4tnras产后定的*自依日1施179rs989apaMnvBK11M八bqmJOM旦EAite产B定貌*自燃日图12销售管理指标体系基于这套完善的指标体系建设形成的指标结
21、果,业务人员便可更加高效地系统化分析数据,赋能业务增长。这些指标及其产生的联动影响也会沉淀为企业珍贵的数据资产。03.企业如何管理指标体系（一）建立指标管理制度规范（二）保障指标体系规范落地三.企业如何管国S标体系随着企业的不断发展，业务所需的指标也会不断变化。指标体系迭代的过程中，需要保证每次迭代的指标体系都是可管可控的，以保证整体指标体系的持续规范性。这就需要我们在整个管理及迭代过程遵循PDCA模式,该模式是质量管理的思想基础和方法依据，意在持续改进和不断学习,包括四个阶段：计划Tl行f三一调整。映射到我们的指标管理中则主要是进行如下落地实践：图13 PDCA指标管理模式围绕着上面的管理模
22、式,我们需要两步走来保障模式的正确有效运行。第一步是建立完善的管理制度规范，第二步是保障制度规范有效落地执行。()口指标管理制厕吸指标管理制度规范中包含了三大部分：需求管理规范、指标加工过程规范、指标定义规范。.需求朝Q范指标需求的来源通常是业务层，业务层的数据需求需要有统一的录入入口，以便后续业务方可以有效跟进需求开发进展，科技部门也可以对需求来源及需求流向有统一的管理。需求管理过程中主要有四类角色参与：业务方：主要负责产生需求，在整个需求开发过程中主要做需求答疑、需求结果验收需求管理方：主要负责整个数据管理过程中的制度管理,如：需求的拆解、任务的指派、指标发布审批等,在整个开发过程中起到统
23、筹规划，全局管控的作用指标短方：通常每个人会负责一个业务域，管理自己业务域下的指标，保障指标的规范定义，是业务方与开发方沟通的重要桥梁。主要负责判定分派的指标任务所属业务域,指标重复性检索、指标口径定义、指标需求评审等，是指S开发方的重要输入来源指标开发方：主要负责指标的开发落地与任务运维，同时在需求开发过程中配合需求管理方、指标管理方做指标重复性检索与指标口径定义实际生产中，四类角色可以根据实际情况做一定的组合,如需求管理方和指标管理方可以由一人负责，指标管理方与指标开发方可以由一人负责,负责的工作范围则是多个角色工作范围的组合。需求管理的过程就是对这一步步需求流转流程的细化与保障，让整个过
24、程好管、好控、好查、好跟进。承，ff*9k二黄域.格修.ITMHX仔%*，通Sl图14不同角色在需求管理过程中的工作职责2 .帆11IM三三有了需求的管理及其角色的确定，还需要有角色间彼此配合对需求处理过程的规范建设。针对一个新的指标需求，可以通过如下三步来实现指标的规范化加To第一步，由需求管理方对需求进行拆解，确定是否是指标需求以及该指标需求是否有对应的已经加工的指标可用，已有的指标可直接匹配，自动完成任务，尚未实现的指标则指派给对应的指标管理方做指标的分析与口径定义。第二步，定义好的指标则由开发进行指标加工与运维，并由指标管理方对开发结果做初步验收，这个过程很多可以通过系统直接实现，如S
25、QL生成、任务提交、实例运行等。第三步，由需求管理方完成指标的发布上线，根据制度规范校验好配置的指标权限及数据权限，业务方就可进彳攒据查询，用数据助力自己做后续业务决策。图15指标加工流程规范需要注意的是，这个过程中的每一个关键环节需要有一个评审/校验过程，如口径定义到开发的过程中需要加需求评审，指标测试到发布上线的过程中需要加发布审批等，只有对每个关键节点做好过程把控，整体的过程建设才会不断地正向循环。3 .指标定Z规范指标主要包含四类属性：基5出属性、业务属性、技术属性、管理属性。每创建一个指标，都要管理好这四类属性，从而为后面的指标应用与检索奠定良好的基础。四类属性详情举例：基础属性：指
26、标目录、指标名称、指标标识业务属性：指标业务口径、指标计算逻辑、指标计量单位、更新频率、分析维度、使用部门技术属性：计算精度、取整方式、统计周期、业务限定、计算公式、数据模型、生命周期管理管理属性：所属业务部门、版本号、指标业务负责人、指标技术负责人、业务责任部门其中,基础、业务、管理属性都是相对独立的，管理的其中一个主要难点在于技术属性的管理，其中最重要的就是计算公式的模块化拆解，这里对指标的计算公式拆解做一个初步介绍。散樨mu原子指标+ 业弱限定+统计周期+维度图16指标拆解示意图（二）保网S标体躺丽地为了保证梳理的指标体系和制定的指标管理规范得到有效执行和落地,企业需要同步采用合适的管理
27、工具或平台。袋云结合先进的信息技术和许皿：，为企U州供T闻咖标值平台，可将指标体系建设内容、指标管理制度规范在平台落地,以提升管理效率解决管理散乱问题。基于技术层面生成的规范化指标管理结果，业务层面可以进行综合查询及取数分析等应用。企业使用指标平台管理指标可以搭建企业级数据指标体系，统一指标管理语言，消除数据的二义性，沉淀企业指标资产。业务侧可以高效进行业务场景分析及精准决策。企业使用指标平台来实现指标的可视、可管、可用。图17指标管理平台产品架构图1 .基于指标目录功能落i嵋标体系架构平台提供指标目录功能来落地指标体系架构，后续的指标建设可根据其与体系架构的层级、业务关系将其归属到特定目录下
28、，方便后续进行指标检索及指标权限管控等。一级类目通常定义业务主题,二级及更细粒度的类目则可用于定义分析主题等。目指标目录+三商品信息,存款业务,对公存款个人存款同业存款一般存款,佛款亚务图18指标目录管理2 .基建度艇功明醐潍度平台基于维度对象、维度属性对维度做统一管理,系统可自动识别指标结果表的维度一致性，业务层面也可以轻松实现指标的维度聚合分析。flMMMOMOIMMMfCMBAB4ttft47”“图24自定义指标元数据管理第惘In平台会内置常用的统计周期，对于特定时间场景,也可自定义时间参数、生成自定义统计周期。OMMWMOMAeMM三MH.MUMM“Mlmrmmg11wuwwhBR*t
29、a4vMawwv0“一，图25统计周期管理业务限定的组合可以用来定(4)业都隐业务限定是对特定业务场景、业务范围的限定。义后续指标定义过程中的统计范围。ftMOtMtMCM三MftvNMAxM0*SMMirMXtwSHOTMBjesSflMMn6WtHrMttMNSHM图26业务限定管理揭!碇义平台提供四种类型的指标,来满足用户多样化的指标口径落地，落地指标将自动完成指标树建设，用户可直接通过指标血缘做影响分析。原子指标派生指标新增指标QI-I黛合指标Q自定义指标图27指标定义类型支吗Q遁7日网上,支遗7日H上*皿M、）近7日局上!文图28指标血缘管理5.基建标市场高敢检索相同旭旗标前面做的一
30、系列的指标定义过程的模块化拆分一方面用于保证指标体系的规范性，另一方面也用于保证指标检索的高效性。通过指标市场对指标做全方位的综合检索，快速确定业务需求的当前响应程度，并便捷设置新的撒示口径规范，以提高指标加工效率。04.行业指标体系建设案例（一）某银行一绩效考核指标（二）某大型集团一物流仓储指标（三）某乳企一供应链指标四行业指标体系建设案例在当前金融行业竞争日益激烈的大背景下，某商业银行面临着提升服务效率、优化资源配置以及强化内部管理水平的多重挑战。传统的绩效考核方式已无法满足其精细化管理与战略发展的需求,导致员工工作积极性和组织整体效能受到制约。2. 客户痛点当前,各分行在绩效管理水平上呈
31、现出显著的差异性,整体格局参差不齐。从分行层面上观察,普遍存在一种粗放型的绩效管理理念，业绩归属关系错综复杂，难以梳理清晰，而绩效目标自上而下的拆解路径亦不够明朗。这导致了绩效考核体系在服务普惠金融战略和防控金融风险方面效能不足，无法有效地发挥其指导与约束作用。换至员工个体视角，问题同样突出：部门宏观目标与个人具体指标间的衔接机制尚待完善，上下层级之间的考核信息透明度欠佳，过程管理力度亟待强化。由此，员工在实际业务操作过程中,对部门战略目标的整体理解以及个人工作指标与之的内在关联性认知普遍较为模糊。而在信息技术应用层面，各分行基于自身的管理需求和地域资源优势，独立设计并实施考核模型，这种做法虽
32、然体现了灵；舌性，却也使得总行层面难以对各分行间业务开展的标准化程度进行统一衡量与深度分析。与此同时，部分分行所积累的优秀管理实践与经验，受限于缺乏一个共同的、集约化的指标管理平台支持，难以有效整合及推广共享，进而阻碍了全行绩效管理体系的协同提升与优化落地。3.(1)确定端平台的需求Rl目标以整体战略规划、年度计划等为基础构建银行目标体系。识别关键的业务数据指标，如客户满意度、业务增长情况、风险管理等核心维度，提取标准数据项，优化固化业务流程和审批流程，拆分和重构不同层级不同业务线的指标。为应对区域间差异化的考核方式，需建立动态且多维的指标考核体系，根据不同规模分支机构所处运营周期的特点，制定
33、总行战略为导向的公共指标体系及分行业务管理为导向的个性指标体系，规划规模、质量和效益的三大维度下的考核路径，达到精细化绩效考核的目标。(2)出曲进行娱海确定绩效指标的数据来源和采集方式，例如通过人工填写或行内系统自动采集等方式获取数据。对各业务线考核数据进行处理分析，例如清洗、转换、聚合等，以支持各业务线表结构梳电例如存款业务：存款业绩分成表一账户分户余额事实表一账户余额表。建立指标库，确保所有关键业绩指标(KPIs)及相关的支持的旨标都能被系统地收录与整合。指标层层分解到人，保证责任主体明确，实现管理过程标准化、体系化、可执行。构设计并实施指标详情看板，实现各项指标的实时动态运算与自动归集。
34、通过实时数据分析，不同管理层级的人员可根据权限查阅相应层级的关键指标及穿透式明细数据，充分收集运用数据过程和结果数据构建全面的绩效评估分析,达成以数据驱动决策的目标。做到目标计划有依据，执行过程有预警，最终结果有提醒，真正意义上实现PDCA闭环管理。确保数据接口和对接流程的稳定性和可靠性。依据现行绩效考核体系的更迭向指标平台的绩效考核目录同步，以适应不同时期不同业务阶段考核维度的变化。同时，该银行不断调整和完善绩效考核指标体系，有效提升企业管理效能。4. 三gfi三通过全行指标体系的梳理落地，最终完成了业绩数据与客情关系的精确整合，针对不同业务考核对象，落地了涵盖存贷款、理财、票据贴现、中间业
35、务在内的规模及利润指标3000余个。实现全行所有员工在系统中对个人营销目标及绩效的认领，支持对个人业绩进度、排名、考核分进行多维查询分析。通过绩效考核指标体系的建设，为绩效考核指标在各分支机构间进行公开透明良性竞争提供了数据可信基础，在总行统筹把控的基础上，落实区域间差异化竞争优势的考核管理。对全行指标进行动态追踪和监控，形成绩效管理闭环，保障企业战略目标有效分解落地。（二）工客户Nffi经过多年的信息化建设，目前某集团型企业已拥有包括SAP系统、CRM系统、C）A系统、物流系统、期货系统、巡更系统等十余个内部业务系统，覆盖客商、合同、资金、物流仓储、财务、期现、经营分析、综合管理等多个模块。
36、2.客户痛点随着集团数字化转型的不断深入，数据应用方面需求不断扩展，数据价值不凸显，数据标准不统一，涉及关联数据大多依靠人工导出整合加工完成，效率低且存在指标体系不清、归口指标混乱等现象逐渐凸显。尤其是物流仓储模块相对传统且门槛较低，劳动密集型的工作模式导致大多依靠经验性和主观性判断。如南北物流系统的物料编码和SAP上的物料编码不一致，导致产品出库、入库、库存盘点难度非常大，需要人工判定还不一定准确。为此，该集团认识到建立一科学、全面且具备实时监控能力的仓储物流指标体系至关重要。这套体系需要涵盖从物流运输、物流收发货到商品入库等关键业务节点，以数据驱动的方式推动整个仓储物流系统的持续优化3根据
37、集团战略目标及仓储物流业务特点，明确一套包括仓储货量、仓储供应商、货量趋势、货物在途分析、库存周转率等等在内的核心指标，指标要能反映库存管理的整体运营情况，而三摩个仓库或单个物流环节，并细化拆分至各个业务层级和岗位。（2）实时明的自动IIag将库存、仓库、物流状态、物流费用、收发货、物流供应商、物流运输几项作为一级指标。二级指标根据每个一级指标的影响因素进行进一步拆解。比如可以在库存指下拆解出设施利用情况、存货收益、采购情况等。通过集成ERP、WMS等信息系统，实现对仓库容量利用率、库存积压情况、单据处理日撇、货损货差率等实时数据的自动归集与运算，确保指标数据的准确性与实时性。（3）pnuMw
38、s构建仓储物流可视化看板，不同管理层级人员可查看与其职责相对应的各级指标数据，团队成员可以根据各自的角色?口权限,共享和访问相关的指标麴g,并通过平台进行实时的讨论和反馈，确保团队在指标管理和决策过程中保持一致性和协作性。以效率指标为例，对仓库周转率、库存周转率、仓库满载率等不同指标进行穿透式分析，了解仓库中每个程序的情况，便于工作任务的及时调度及安排。同时标红警示异常情况，帮助快速定位问题源头。通过上述解决方案的实施，该大型集团成功构建起一套符合自身需求的仓储物流指标体系,实现了对仓储物流全链条的精细化管理和动态监控，显著提升了整体运营效率，降低了成本支出，有力保障了集团的战略目标实现和可持
39、续发展。工客户随着中国零售商业的快速变革，零售渠道、交易场景、消费客群越来越碎片化，全渠道零售管理也越来越复杂。某知名乳企全面启动建设围绕整体供应链的数字化建设，通过对资产盘点、分析整理、模型建设、数仓建设，完成从采购到生产、质检、销售、追溯全链路的数字化转型，为企业经营管理与决策提供全方位的数据支撑。2.客户痛点然而在取得一系列成就的同时，某乳企在数据驱动运营过程中，依然需要面对安全库存、供应计划与生产排产的衔接、供应商管理、品类管理、生产效率与成本管理等一系列人、货、场的相关问题。金据痛点则集中体现在数据贯通难、数据质量差、数据价值被浪费、指标无法与业务目标对标准化业务管理确实等方面。对此
40、，该乳企携手袋鼠云对于如何克服数字化转型中的盲区和痛点，进行了合作和探索。基于供应链8个主题域（供应商、原材料、计划、生产、物流、经销商、库存、质量），建设25个场景作为业务分析、风险与机会洞察。根据企业的战略目标和业务流程，建立完善的指标体系,对分散的数据门户系统进行整合,同时智能分析通过算法实现，全产业链溯源以数据应用形式承载。（1）定制化供哂8IS-通过前期调研，明确乳企目标和业务需求，确定核心业务过程，包括从源头原材料采购、牛奶灌装,到生产、质检、仓储物流，再到经销商、门店，各系统各司其职。针对每个业务过程，确定关键数据指标，如原料质量与追溯指标、库存周转与保鲜指标、生产效率与质量控制
41、指标、冷链物流绩效指标、供应链成本匕碎、缺货率、每客户交易价值等。需求管理的过程就是对这一步步需求流转流程的细化与保障，让整个过程好管、好控、好查、好跟进。(2)瞰分融冷维图8幅体系集成ERP、MES.WMS以及冷链物流管理系统，实现实时的蝇抓取与分析，对乳制品从牧场到餐桌全过程的关键节点进行动态监测。通过搭建全面实时的质量监控体系，让企业能够瞬时掌握产品在不同发展阶段出现的质量问题及其预警信息，采取有效措施进行紧急控制和遏制。如针对供应商物流流程中的订单执行情况，指标平台自动对各类订单进行细致分类，并设定合理的预警阈值。当订单执行数据超出正常范围时，平台会立即触发预警机制，并将详细信息实时推
42、送给对应的采购人员，以便他们能够及时跟进并催促相关订单的处理进度。(3)ffi供应罐考树8标体系供应链管理的指标体系十分庞大,在从上至下、从下至上的拆解和整合的过程中，很容易发生解读上的断层或者缺失，造成KPI体系的混乱。将上述关键供应链指标分解至牧场管理、采购、生产制造、仓配物流、销售及客户服务等不同部门及具体岗位，形成层次分明、责权清晰的考核体系。将供应链指标体系与绩效考惋旨标体系直接关联，进行产能效率分析和有效工时分析，如内部订单满足率、产能利用率、供应商准时交付率等。通过对指标数据的可视俗口透明化,鼓励全员参与指标优化工作。例如，基于供应商的实际到货表现，建设一套公正透明的交付能力评估
43、体系，以红黑榜的形式定期公示供应商服务效能，以此激励供应商持续优化?口提升其服务质量与效率。通过上述指标体系的建设，该乳业集团成功打造了一套与自身行业特点紧密结合的供应链管理指标体系，提升了整个供应链的敏捷性和抗风险能力。F若您想了解更多行业指标体系相关内容，可扫码加入袋鼠云数字化转型交流群，联系官方客服确认项目需求后，即可获得免费专属指标体系建设方案。附录.五大行业指标库(一)金融行业指标库银行指标库证券指标库(Z)大宗贸易指标库(三)零售行业指标库(四)港口行业指标库(五)制造行业指标库附录：斑行银行竣考核非结构理财理财分成余额_季积数客户经理名称.客户经理代码.产品名称.产品代码.时间理财产品按账户管护比例计提，季度内每日SmP分成余额加总=E统计季度理财账户比例计提每日余额理财分成余额客户经理名称.客户经理代码.产品名称产品代码.时间理财产品按账户管护比例计提，统计时点理
