或許許多人都曾有過這樣的疑問：什么是指標？盡管在日常生活中，指標無處不在，但當我們被問及此問題時，或許會不假思索地回答：“指標嘛，誰不知道？”然而，深入了解指標，卻并非如想象的那樣簡單。本文將深入探討企業建立指標管理項目的必要性，提供一套實用的指標管理工作指南，介紹常用的指標管理工具，并通過生動案例，帶您了解指標管理項目的真實效果。

01為什么要建指標管理項目
指標的定義
指標建設項目的核心問題，在于對指標的定義。為了更好地理解這一點，我們可以借助一個例子來說明。某企業固定資產原值為9.1億元人民幣，這無疑是一個指標，是說明總體綜合數量特征的，它包括指標名稱(某企業固定資產原值)、指標數值(9.1億元人民幣)兩個方面。

實際上，指標并非一個純粹的數字化概念。指標是說明總體綜合數量特征的概念，它實際上是一種業務與數據相結合的語言。一個完整的指標一般由指標名稱和指標數值兩部分組成，它體現了事物質的規定性和量的規定性兩個方面的特點。

就像“企業固定資產原值”這句話一樣，單獨拿出來并不叫指標；同樣，單獨的9.1億元人民幣也不叫指標。其中，質的規定性代表了對業務現象的描述（如“某企業的固定資產原值”）；而量的規定性則包含了單位、幣種等具體數值（如“9.1億元人民幣”）。只有將這兩者緊密結合，且每一個部分都準確表達，才能構成一個完整的指標，供我們后續應用、引用和使用。

為什么會要做指標管理
隨著企業中業務的不斷創新發展，以及自身的管理實踐迭代，企業在日常管理經營過程中，積累了海量的指標結果。隨著數據統計需求的日益擴增，各種各樣的指標在不斷的被提及，被加工，被引用。人們逐漸發現作為業務和數據相結合的產物，指標成了日常統計匯報工作中不可或缺的一部分，指標應用的場景與日俱增。

然而，在如此復雜多樣的應用場景下，指標的描述往往五花八門，這導致了人們在應用指標時容易出現誤解與統計偏差，甚至懷疑指標是否適合鋪開廣泛應用？

為了解決這一問題，即實現指標的標準化管理，以確保其能被廣泛、準確地應用而不產生歧義，指標系統化管理的需求應運而生。通過系統化的管理，可以對指標進行統一定義、分類和描述，從而消除誤解和統計偏差，提高指標的準確性和可用性。這不僅有助于提升工作效率和決策質量，還能為企業的持續發展和創新提供有力的支持。

指標系統在做什么
關于質的規定性，構建指標系統時，首要任務是確保質的準確性與一致性。這包括：

統一定義與規則：確立統一的業務定義、管理屬性及技術規格，為整個指標體系奠定基礎。這有助于清晰理解指標的業務場景及其對應關系。
標準模板字典：構建統一的指標“字典”模板，便于快速檢索和定位所需指標，提高工作效率和準確性。
關于量的規定性，在質的基礎上，進一步從量的角度進行統一與標準化：

量化描述標準化：統一指標的單位、數量級、統計維度等量化描述信息，確保指標的一致性和可比性。
指標分層處理：將指標分為通用普適性指標和針對性特殊場景的專業指標。通用指標為后續衍生應用提供支撐，而特殊場景指標則針對具體需求進行定制。
統一數據來源：確保指標數據來源的統一性，依賴標準化的數據中臺作為數據源，以保證數據的準確性和一致性。
指標項目工作內容

從實際項目建設的角度，再分析一下我們都需要做哪些核心工作：

建立指標體系：根據計算規則、命名標準、統計口徑及篩選范圍，構建全面系統的指標體系，為后續工作奠定基礎。
設計指標模型：在指標量化定義時，確認維度以決定顆粒度，并設計不同模型進行合并、計算與存儲。
指標映射：將指標與實際應用場景（如報表）對應，提升報表開發、數據校驗及需求調研效率。
指標落地實施：按照管控類數據標準在數據平臺和數據管理平臺進行實施，將指標體系、模型及映射結果轉化為數據結果，服務于各場景數據統計。

指標管理項目建設目標
在指標管理類項目的所有內容建設完畢后，如何評估其成功度與完整性，以及是否達到預期目標，成為項目關注的重點。億信華辰認為，指標管理類項目的建設目標核心在于兩個方面：敏捷開發與靈活響應。

敏捷開發：指標構建實現數據升維集成，簡化新增統計與報表需求流程。業務團隊通過指標描述需求，與技術團隊快速接洽，加速開發整合。技術團隊也能從指標整合角度呈現數據匯總，提升對業務的支撐速度與力度。
靈活響應：針對臨時性數據統計場景，指標建設支撐快速響應。指標范圍廣泛時，可短時間內整合提供給業務團隊，甚至讓業務人員自行整合數據，滿足臨時需求。

02指標項目建設工作指南

總體環境概要

先用一個最簡單的拓撲圖，讓大家直觀的感受一下，指標系統在整個的IT信息化中的定位。指標系統它不是業務系統，其實是作為數據分析平臺，依賴上游系統數據，將數據抽取進行計算、進行整合，按照指標體系去進行計算、加工，并且存儲指標計算結果，最終服務于終端使用用戶。

拓撲圖中紅框內為指標體系框架，需應用服務器和數據庫服務器支持。應用服務器搭載億信華辰ABI軟件指標管理模塊，用于定義、管理和計算指標。數據庫服務器配置需考慮計算量，因指標設計細致且計算頻率高，需根據指標數量和計算量確定服務器數量和配置，可能需搭建集群或分析庫系統庫物理隔離。

數據庫服務器分系統庫和源數據庫，系統庫支撐應用運行，源數據庫存儲指標數據。應用服務器承載用戶訪問任務，需考慮訪問量和并發量，確定搭建方式和配置。實際建設中，需根據調研結果定義具體方案。

數據架構

指標平臺系統采用自下而上方式構建數據架構：

底層：企業業務系統（如信貸、核心、財務系統）作為數據制造端，服務于業務操作并產生數據。
數據中臺：整合分散業務系統數據，形成統一數據倉庫，實現數據集中管理和高效利用。
數據集市層：依托數據中臺，抽取并存儲指標和主題模型，確保數據準確和時效，為分析應用提供基礎。
系統功能層：業務人員和技術人員通過產品應用訪問系統，查看數據集市層中的數據和報表，提供直觀便捷的數據訪問和分析工具。
人員職責框架

指標管理類項目與常規IT項目相似但有區別，特別是與純技術類項目不同。指標定義結合業務場景與數據，在客戶方，業務經理扮演著至關重要的角色，他們在指標管理項目中負責決策與拍板。對于實施方而言，一個顯著的不同之處在于需要單獨設立需求設計組，配合業務經理設計指標體系，要求具備業務知識沉淀。

因為指標設計需細致劃分場景，合理劃分指標，滿足業務需求且避免冗余；還需校驗建設成果，判斷指標體系是否達到預期使用效果，如減輕技術應用壓力。所以，需求設計組還需承擔測試工作，驗證指標利用率。

其他人員架構如領導、審計、商務、項目經理、開發組等，與常規IT項目相似。但特別強調客戶方業務經理和需求設計組的重要性，在指標管理類項目中發揮關鍵作用。

常規實施流程

指標類項目與常規IT項目在實施流程上大致相同，均遵循標準實施方法論。流程包括需求確認、需求與藍圖設計、開發實施、系統測試、投產上線、試運行、驗收及系統運維等階段。各環節均按標準流程推進，無顯著特殊之處，故不再詳述。

03常用工具

項目交付物

如上圖所示，按項目實施流程總結了各階段的項目交付物。在指標管理類項目的驗收材料中，大部分內容與常規項目交付材料相似。然而，有兩個特殊的交付材料在需求分析階段需要著重建設，它們分別是指標庫的數據字典和指標標準檔案。

指標庫的數據字典，雖然與常規的數據字典在概念上有所共通，即都用于描述數據庫表的結構，但其范圍更為專注。該字典主要服務于技術人員，旨在幫助他們快速檢索到所需的指標及其數據存儲位置。它詳細記錄了對應表、列、表名、字段名以及列內容，但重點在于描述指標存儲的模型層表。指標管理的數據集市層或指標集市層包含兩部分數據：一部分是從數據中臺抽取并結構化存儲的數據，另一部分則是根據搭建的指標體系加工后的數據，這些數據最終服務于統計分析場景應用。數據字典通過詳細描述主題表和維表存儲的數據內容，為技術人員提供了在檢索到某個需要指標支撐的業務場景時，如何從相應表中抽取所需數據的指導。

另一個特殊的交付材料是指標標準檔案。與數據字典服務于技術人員不同，指標標準檔案主要服務于業務人員。它記錄了經過討論落地形成的指標框架體系，就像一本真正的字典一樣，業務人員可以通過所需的場景要素，在標準檔案中快速檢索到他們需要的指標。這一文檔是指標管理項目預期效果的關鍵體現，它使得業務人員和技術人員能夠通過指標語言進行交流。業務人員能夠清晰地表達他們需要的場景和內容，并能夠通過指標標準檔案準確定位到這些內容。下面分享幾個關鍵的模板設計思路，以供參考。

指標檔案文檔的核心目的是為業務人員提供一個快速檢索與定位指標的工具。因此，其骨架結構至少應包含兩個核心模塊：

第一個模塊為“指標類別說明”。此模塊旨在概述指標的分類體系，類似于書籍的目錄，幫助讀者迅速了解文檔的整體內容和結構。具體而言，它應包含指標的大致分類、每類的概要說明以及生效時間。其中，“生效時間”這一概念在技術層面可理解為指標的歷史數據完成追溯的最早時間，即指標體系建立后，實際可用的指標數據時間范圍。

第二個模塊為“詳細的字典內容”。此模塊應涵蓋指標的各項詳細信息，包括但不限于編碼名稱、所屬分類、含義說明、創建時間、數據來源、口徑范圍、指標維度等。其中，編碼名稱的統一命名對于消除閱讀歧義至關重要；所屬分類則依據第一個模塊的內容進行歸類；含義說明旨在清晰闡述指標的業務場景，便于他人快速理解指標所描述的內容。

圖為指標檔案示例

產品工具
在進行指標建設項目時，我們常用的應用工具主要包括億信ABI中的指標管理模塊和元數據管理模塊。

首先，指標管理模塊是在進行指標類項目時必不可少的工具。它涵蓋了指標維表定義、指標主題表定義，以及對所有指標進行的分類。此外，該模塊還包括指標屬性定義、指標計算公式、衍生指標互相引用等功能。這些功能共同構成了指標管理項目的核心，能夠高效地構建和管理指標體系。

其次，元數據管理模塊則是可選的一個強大工具。它的主要作用是幫助進行指標血緣分析。在指標建設中，分層是一個重要的概念，它避免了將所有指標都作為普適性指標去應用，從而減少了指標體系的冗余。然而，分層后的指標之間會存在相互依賴的關系。近年來，隨著信創改造的推進和國產化數據庫、應用系統的頻繁變更，經常面臨上游系統變更后需要配套改造的情況。在這種情況下，如果某個指標在改造過程中被遺漏，可能會引發蝴蝶效應，導致多個衍生指標和報表的數據失真。為了應對這種情況，可引入了元數據管理模塊。

元數據管理模塊能夠實現指標全鏈分析，清晰地了解某一個指標的所有后置應用，包括被哪些衍生指標應用、被哪些主題表應用、被哪些報表運用等。通過一張圖的方式，該模塊能夠將這些信息直觀地展示出來，從而大大節省了在分析改造過程中的影響性分析時間。

04標桿案例
錦州銀行項目是集指標管理與報表展示于一體的綜合項目，旨在通過可視化工具優化業務決策。企業因業務擴展和數據量激增，急需統一指標管理平臺，實現數據快速整合、加工和實時展示，縮短調研周期，提高決策效率。

項目痛點
長期以來，錦州銀行困擾報表平臺、數倉下游應用（譬如：CRM、AML、管理會計、1104、金融統計、高管駕駛艙等）的問題集中體現在以下三個方面：

統計口徑不一：各部門或內部對相同業務指標統計口徑不同，導致數據不可比，影響決策。
需求擴展難：新增報表需求耗時長，資源多；現有報表調整優化需從頭開發，加劇難度。
數據庫資源緊張：系統多，資源競爭激烈，報表處理慢，影響業務運行。
解決方案

本項目使用億信華辰指標管理平臺，在數據中臺與應用層間搭建指標集市層，提煉共性數據，存儲為指標，便利報表開發、調整。項目采用自上而下調研，了解各部門需求，分為七大類，后續根據實際需求二次規范調整。

項目成果
成果一：數據自動化與專業化強化

在數據應用建設方面，成功支持了客戶管理、運營管理、風險管理及監管報送等多個業務領域的能力提升。通過精準匹配業務場景，我們實現了數據的自動化處理與專業化應用，顯著提升了工作效率與質量。具體應用場景包括：

1. 數據回傳與結構化存儲：我們將處理后的數據回傳至數倉，進行結構化存儲，以便長期留存歷史結果，為后續分析與決策提供有力支持。

2. 作為統計分析數據源：作為其他統計分析的直接數據源，我們的數據為各部門提供了準確、及時的信息支持，促進了跨部門協作與信息共享。

成果二：數據配置靈活化與報表開發效率提升

億信華辰助力企業構建了一套統一的指標與報表數據模型，并提供了靈活化配置的報表平臺。這一舉措不僅提高了數據的使用率，還顯著提升了報表與圖表的開發效率，降低了開發成本與業務開發門檻。具體應用場景包括：

1. 自助查詢與可視化展示：用戶可以通過自助指標查詢功能，輕松獲取所需數據，并通過駕駛艙、概覽大屏等可視化工具進行直觀展示，提升了決策效率與準確性。

2. 報表“血緣”需求管理：依托指標構建了報表的“血緣”關系，即清晰展示了報表數據的來源、處理過程與結果，有助于用戶更好地理解數據、發現問題并進行優化。