摘"要：數(shù)據(jù)指標(biāo)管理通過有效收集、分析數(shù)據(jù)，并展示觀測到的數(shù)據(jù)趨勢，幫助集團(tuán)更好地優(yōu)化企業(yè)運營，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的目標(biāo)。本次課題圍繞六大核心業(yè)務(wù)域，梳理指標(biāo)管理的范圍，確定指標(biāo)源頭和識別指標(biāo)；通過專業(yè)平臺工具將多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)抽取到數(shù)據(jù)分析平臺，進(jìn)行指標(biāo)的定義、建模、固化和分析，從而建立指標(biāo)體系對指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一管理，對指標(biāo)進(jìn)行分析應(yīng)用，并可視化的展示指標(biāo)。數(shù)據(jù)指標(biāo)管理提高了集團(tuán)對數(shù)據(jù)的管理、分析和利用能力，有助于更好地改進(jìn)績效和應(yīng)對市場變化。同時，集團(tuán)需要組織專業(yè)人員定期監(jiān)測和更新指標(biāo)，以確保整個指標(biāo)體系的有效性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)趨勢；數(shù)據(jù)分析；指標(biāo)體系

Abstract：Data"indicator"management"enables"the"group"to"better"optimize"enterprise"operations"and"achieve"datadriven"business"goals"by"effectively"collecting，analyzing"data，and"displaying"observed"data"trends.This"project"focuses"on"the"six"core"business"domains，sorts"out"the"scope"of"indicator"management，determines"the"source"of"indicators，and"identifies"indicators；Extract"multisource"heterogeneous"data"to"the"data"analysis"platform"through"professional"platform"tools，define，model，solidify，and"analyze"indicators，establish"an"indicator"system"for"unified"management，analyze"and"apply"indicators，and"visually"display"indicators.Data"indicator"management"has"improved"the"group's"ability"to"manage，analyze，and"utilize"data，helping"to"better"improve"performance"and"respond"to"market"changes.At"the"same"time，the"group"needs"to"organize"professional"personnel"to"regularly"monitor"and"update"indicators"to"ensure"the"effectiveness"and"accuracy"of"the"entire"indicator"system.

Keywords：Data"trends;Data"analysis;Indicator"system

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是現(xiàn)代企業(yè)管理中至關(guān)重要的概念之一，它扮演著引導(dǎo)決策、評估績效和實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的關(guān)鍵角色。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的背景下，數(shù)據(jù)已成為衡量集團(tuán)運營工作的核心元素，而數(shù)據(jù)指標(biāo)體系則是將這些海量信息轉(zhuǎn)化為可操作的見解和洞察力的關(guān)鍵工具［1］。

集團(tuán)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和交互，這些數(shù)據(jù)來自各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。面對如此龐大和多樣化的信息，本課題旨在研究如何建立清晰而有力的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，以及如何將其應(yīng)用于各種領(lǐng)域，以更好地理解、分析和利用這些數(shù)據(jù)來支持戰(zhàn)略決策和業(yè)務(wù)增長。

大數(shù)據(jù)能力對集團(tuán)至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)能力保證集團(tuán)組織能力、激活數(shù)據(jù)的價值屬性，有利于融合、優(yōu)化和完善大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程。在當(dāng)前信息發(fā)達(dá)的環(huán)境下，市場數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)在不斷產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的動態(tài)性、復(fù)雜性使企業(yè)面臨更大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析可以幫助集團(tuán)識別市場趨勢、洞察商機(jī)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，用數(shù)據(jù)支持決策、預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，從而不斷提高集團(tuán)創(chuàng)新能力和競爭力。

1"數(shù)據(jù)指標(biāo)管理現(xiàn)狀

集團(tuán)在傳統(tǒng)的績效考核指標(biāo)管理方面取得了顯著的成績，但在數(shù)據(jù)指標(biāo)管理方面仍然面臨一些挑戰(zhàn)。通過對集團(tuán)不同部門和下屬子公司進(jìn)行調(diào)研，總結(jié)得出以下關(guān)于集團(tuán)數(shù)據(jù)指標(biāo)管理現(xiàn)狀的一些發(fā)現(xiàn)。

1.1"指標(biāo)統(tǒng)計存在重復(fù)和缺項

重復(fù)的指標(biāo)可能導(dǎo)致不清晰的所有權(quán)和責(zé)任，不知道由哪個部門負(fù)責(zé)監(jiān)測和改進(jìn)特定指標(biāo)。同樣，不同部門會使用不同的指標(biāo)名稱來度量相同的績效指標(biāo)，導(dǎo)致混淆和不一致性。例如，項目管理部的現(xiàn)金凈流入指標(biāo)和財務(wù)部對整個項目管理部的考核指標(biāo)，存在重復(fù)管理且容易混淆［2］。

同時，個別部門的關(guān)鍵業(yè)務(wù)的績效存在沒有相應(yīng)的指標(biāo)來量化和評估的現(xiàn)象。例如，合同管理方面，缺乏對不良合同的實時跟蹤指標(biāo)，缺乏與風(fēng)險管理相關(guān)的指標(biāo)可能導(dǎo)致企業(yè)無法及時識別潛在的風(fēng)險和威脅。

1.2"指標(biāo)計算口徑不一致

數(shù)據(jù)指標(biāo)的計算依賴于不同的數(shù)據(jù)源，如果不同數(shù)據(jù)源之間存在差異，就會導(dǎo)致計算口徑的不一致，即使指標(biāo)的定義相同，不同部門可能使用不同的計算方法［3］。例如，計算利潤增長率的方式在財務(wù)部門和銷售部門之間存在不同，導(dǎo)致結(jié)果不一致。口徑不一致是一個復(fù)雜的問題，但通過制定明確的標(biāo)準(zhǔn)和采取適當(dāng)?shù)墓芾泶胧梢源_保數(shù)據(jù)指標(biāo)的準(zhǔn)確性和可比性。

1.3"大數(shù)據(jù)賦能深度不夠

集團(tuán)已經(jīng)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展了主數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理在內(nèi)的一系列數(shù)據(jù)治理工作，但是在指標(biāo)管理方面還處于探索階段。實時的數(shù)據(jù)處理和分析能力是開展數(shù)據(jù)指標(biāo)管理的前提，也對集團(tuán)現(xiàn)有的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和資源提出了挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)指標(biāo)管理往往需要高效的數(shù)據(jù)分析工具來支持?jǐn)?shù)據(jù)的收集、處理、分析和可視化，并支持自動化的數(shù)據(jù)處理和報告生成過程，以減少手動工作的需求，提高分析效率［4］。

2"集團(tuán)數(shù)據(jù)指標(biāo)管理實踐

本課題確保數(shù)據(jù)被有效地用于支持決策、監(jiān)控績效和實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)，利用專業(yè)工具的數(shù)據(jù)分析功能探索數(shù)據(jù)，識別趨勢、模式和關(guān)鍵見解，并創(chuàng)建儀表板、圖表和報告，呈現(xiàn)出指標(biāo)體系的視覺化圖表。

2.1"識別指標(biāo)

對指標(biāo)進(jìn)行識別，主要目的就是識別出哪些是基礎(chǔ)指標(biāo)，哪些是合成指標(biāo)?；A(chǔ)指標(biāo)是不能再進(jìn)行拆分的指標(biāo)，也是各類指標(biāo)的基礎(chǔ)。合成指標(biāo)是通過將一個或多個基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行計算、組合或加工而創(chuàng)建的指標(biāo)。合成指標(biāo)通常用于匯總和展示更高級別的信息，并且不同基礎(chǔ)指標(biāo)之間有不同的篩選條件［5］。本次課題按照業(yè)務(wù)主題劃分，制定的指標(biāo)體系如下表所示。

2.2"數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是將集團(tuán)現(xiàn)有各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)補錄系統(tǒng)等這些系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)整合進(jìn)行一些ETL處理，將數(shù)據(jù)抽取到基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，然后在專業(yè)的數(shù)據(jù)分析平臺上從基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)［6］。

出于數(shù)據(jù)安全考慮，一般不直接通過源業(yè)務(wù)系統(tǒng)來建立指標(biāo)，而是將數(shù)據(jù)源和指標(biāo)管理分離開來，確保新的指標(biāo)管理體系不會直接訪問或修改源業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的敏感數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析平臺可以從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、文本文件等各種數(shù)據(jù)源取數(shù)，不僅支持主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如Oracle、Mysql、SQL"Server、DB2、GBase、PetaBase、Essbase、Sybase等，還支持平面文件，如Excel、TXT、CSV等。另外，還支持API接口，數(shù)據(jù)源架構(gòu)圖如圖1所示。

2.3"數(shù)據(jù)分析平臺建設(shè)

平臺融合了數(shù)據(jù)源適配、ETL數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)填報、工作流、門戶等功能。支持對通過拖拉拽的操作方式，快捷地搭建出符合自身需求的表單，實現(xiàn)對源數(shù)據(jù)的采集［7］。

平臺支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)的創(chuàng)建，集指標(biāo)定義、指標(biāo)建模、指標(biāo)數(shù)據(jù)落地等功能于一體。平臺通過不同方式的主題表創(chuàng)建方式，并設(shè)置主題之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系以實現(xiàn)數(shù)據(jù)建模，還為業(yè)務(wù)人員提供自助式數(shù)據(jù)分析能力，提供炫酷的數(shù)據(jù)可視化設(shè)計功能，全方位滿足用戶的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景?？蛻舳酥С諴C端、手機(jī)、Pad，支持各種瀏覽器顯示，如IE、Chrome、Firefox、UNO、360安全瀏覽器等。數(shù)據(jù)分析平臺總體架構(gòu)圖如圖2所示。

2.4"構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

2.4.1"指標(biāo)定義

指標(biāo)是說明總體綜合數(shù)量特征的概念。

不同的指標(biāo)可以來源于不同的（異構(gòu)）數(shù)據(jù)源，平臺采用拖拽式的方式定義合成指標(biāo)，可滿足各類指標(biāo)定義場景。例如，財務(wù)主題下的凈資產(chǎn)收益率指標(biāo)，可以通過從原有財務(wù)系統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中抓取資產(chǎn)凈利率和權(quán)益乘數(shù)這兩個基礎(chǔ)指標(biāo)，通過合成指標(biāo)設(shè)計和定義實現(xiàn)。

復(fù)合指標(biāo)的定義就是根據(jù)基礎(chǔ)指標(biāo)創(chuàng)建一個復(fù)雜指標(biāo)的方式衍生出新指標(biāo)。指標(biāo)定義支持拖拽或者雙擊將其他的指標(biāo)選擇到編輯區(qū)，添加運算符設(shè)置整個指標(biāo)的定義公式。公式支持設(shè)置成分段，也可以對整個公式的維度進(jìn)行選擇過濾，還可以單個指標(biāo)的維度進(jìn)行設(shè)置，然后點擊試計算查看公式的計算結(jié)果，驗證公式的正確性［8］。

2.4.2"指標(biāo)建模

指標(biāo)建模的具體流程為：首先將業(yè)務(wù)劃分成不同業(yè)務(wù)域，然后為各個業(yè)務(wù)域劃分建設(shè)對應(yīng)的數(shù)據(jù)域；在某個業(yè)務(wù)域下，分析其業(yè)務(wù)過程；針對業(yè)務(wù)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)指標(biāo)需求進(jìn)行分析總結(jié)，即分析出原子指標(biāo)需求和維度需求，針對上一步的分析結(jié)果進(jìn)行表結(jié)構(gòu)建模。

指標(biāo)建模開始時，需要明確定義要建模的指標(biāo)主題。本次課題按照六大業(yè)務(wù)域，分別建立對應(yīng)的指標(biāo)主題，例如財務(wù)主題。

在指標(biāo)主題內(nèi)，選擇與業(yè)務(wù)問題相關(guān)的維度（如項目指揮部成立時間、項目位置、物資類別等）和需要的監(jiān)測績效，手動建模或按指標(biāo)所屬主題建模，將多個基礎(chǔ)指標(biāo)合并成主題表以利于分析應(yīng)用。同時，基于所選的維度和指標(biāo)，計算或匯總數(shù)據(jù)以創(chuàng)建所需的指標(biāo)。創(chuàng)建指標(biāo)支持各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計或業(yè)務(wù)規(guī)則的組件的拖拉拽應(yīng)用［9］。

2.4.3"指標(biāo)固化

物資主題下的物資總量統(tǒng)計指標(biāo)，通過將各個部門公認(rèn)的按照物資所屬專業(yè)維度組織在一起，為業(yè)務(wù)人員提供一致性的數(shù)據(jù)視圖，這有助于確保不同部門和團(tuán)隊在數(shù)據(jù)解釋和使用方面達(dá)成共識。指標(biāo)主題的固化還有助于創(chuàng)建儀表板、報告和可視化圖表，以直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)［10］。

用戶還可將指標(biāo)數(shù)據(jù)固化到主題中，支持全量固化、增量固化兩種方式，除此之外，用戶可以自定義執(zhí)行周期，基于數(shù)據(jù)回滾和并行計算機(jī)制，保證數(shù)據(jù)的完整和高性能。

2.4.4"指標(biāo)應(yīng)用

平臺可面向業(yè)務(wù)人員，進(jìn)行猜想式、探索式的指標(biāo)挖掘分析應(yīng)用。平臺具有快速定義、高交互、操作簡單等特點，內(nèi)置豐富的統(tǒng)計圖表，并具有強(qiáng)大的組件庫，以滿足各類指標(biāo)分析挖掘需求。

在平臺的智能分析界面，按照維度指標(biāo)，通過拖拽維表和指標(biāo)生成數(shù)據(jù)表格，支持拖拽出嵌套浮動、交叉浮動以及并列維等；提供計數(shù)、最大值、最小值、平均值、同比、環(huán)比、排名、比重等統(tǒng)計方法；支持指標(biāo)卡、雷達(dá)圖、矩形熱力圖、極坐標(biāo)圖、氣泡圖、熱力圖、流向圖、平行坐標(biāo)圖、閾值圖等多維分析功能。數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)用圖如圖3所示。

3"實踐效果

此次課題通過梳理并跟蹤業(yè)務(wù)域相關(guān)的核心指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)主題的要求，建立數(shù)據(jù)模型，借助數(shù)據(jù)分析工具的智能分析和計算功能，匯總并自動生成可視化的報表。其實踐效果具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

3.1"對指標(biāo)進(jìn)行集中管理

將分散在不同系統(tǒng)的各類指標(biāo)進(jìn)行集中管理，用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行約束，可以清晰展現(xiàn)集團(tuán)業(yè)務(wù)指標(biāo)及各指標(biāo)的統(tǒng)計方法、數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)計口徑等信息，整個指標(biāo)體系一覽在目。集中管理數(shù)據(jù)指標(biāo)還可以減少數(shù)據(jù)重復(fù)采集和處理的工作，消除了因數(shù)據(jù)不一致而引起的混淆和誤解［11］。同時，集中管理數(shù)據(jù)指標(biāo)使數(shù)據(jù)更容易訪問，管理層和業(yè)務(wù)人員可以在一個集中的平臺上查找所需的指標(biāo)，而不必瀏覽多個數(shù)據(jù)源或報表。

3.2"使指標(biāo)問題易于追溯

統(tǒng)一的指標(biāo)口徑讓原來各個系統(tǒng)相互之間名稱相同，數(shù)據(jù)計算方式不同的指標(biāo)，或者名稱不同，但是計算方式相同的指標(biāo)統(tǒng)一起來，避免錯亂。大多數(shù)指標(biāo)都要經(jīng)過多重計算和復(fù)雜的加工過程，在數(shù)據(jù)分析平臺上的系統(tǒng)化操作，不僅方便查看指標(biāo)定義，還可以根據(jù)某個指標(biāo)在數(shù)據(jù)鏈條上的上下游位置，快速定位到指標(biāo)的責(zé)任部門［12］。

3.3"促進(jìn)指標(biāo)數(shù)據(jù)可視化

指標(biāo)數(shù)據(jù)的可視化提供了一種更有效的溝通方式，無論是業(yè)務(wù)人員之間內(nèi)部溝通，還是與高層管理者與運營現(xiàn)狀之間的互動。采用拖拽組件式設(shè)計表單，使操作簡單快捷，所見即所得，表單預(yù)覽樣式即發(fā)布樣式。隨時查看指標(biāo)數(shù)據(jù)，了解指標(biāo)趨勢，提供可視化的方式自由查看指標(biāo)，并可多種維度對指標(biāo)進(jìn)行分析［13］。同時，指標(biāo)數(shù)據(jù)的可視化提供了對數(shù)據(jù)的高級概述，允許人員迅速識別數(shù)據(jù)中的趨勢、模式和異常，有助于及時采取行動，特別是對于在市場價格波動、物料采購場景下的快速反應(yīng)的業(yè)務(wù)決策。

結(jié)語

數(shù)據(jù)指標(biāo)管理工作涉及多個方面，包括數(shù)據(jù)收集、整合、存儲、分析、報告和維護(hù)等，這對于建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的集團(tuán)文化、支持決策制定和實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)至關(guān)重要。梳理和識別現(xiàn)有業(yè)務(wù)指標(biāo)最為關(guān)鍵，借助專業(yè)的數(shù)據(jù)分析平臺工具可以整合多個數(shù)據(jù)來源，對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析后，創(chuàng)建可視化儀表板和圖表可以用于實時監(jiān)測業(yè)務(wù)指標(biāo)?；诒敬握n題研究成果，大數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)更加深入，數(shù)據(jù)指標(biāo)管理將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助集團(tuán)適應(yīng)快速變化的市場和業(yè)務(wù)環(huán)境。

參考文獻(xiàn)：

［1］蔡江.企業(yè)集團(tuán)業(yè)績評價指標(biāo)體系構(gòu)建與實施［J］.全國流通經(jīng)濟(jì)，2023（16）：4548.

［2］溫博.電力市場條件下電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評價的指標(biāo)體系研究［J］.商訊，2023（14）：109112.

［3］徐天橋，馬義淵，馬勁.電力公司一體化信息系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計［J］.中國信息化，2023（08）：6162+68.

［4］劉一君，方昊波.基于AMOS數(shù)據(jù)分析對檔案館用戶滿意度指標(biāo)的綜合測評［J］.檔案與建設(shè)，2023（05）：7576.

［5］孫新波，孫浩博.制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能評價指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.科技管理研究，2023，43（02）：4856.

［6］吳繼英，張一凡，熊書明.基于SHEL模型的企業(yè)大數(shù)據(jù)安全評價指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.科技管理研究，2021，41（17）：144151.

［7］侯本忠，白雪嬌，劉甜甜，等.大數(shù)據(jù)視角下企業(yè)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計畫像指標(biāo)構(gòu)建研究［J］.會計之友，2021（23）：102106.

［8］鄭銀巧，施燦濤.基于OSM模型和金字塔原理構(gòu)建鋼鐵企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動指標(biāo)體系研究［J］.冶金經(jīng)濟(jì)與管理，2022（03）：3841.

［9］惠恭健，曾磊.智能時代的數(shù)據(jù)素養(yǎng)：模型構(gòu)建、指標(biāo)體系與培養(yǎng)路徑——基于國內(nèi)外模型的比較分析［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2021，39（04）：5261.

［10］徐緒堪，薛夢瑤.面向大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)的數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.情報理論與實踐，2021，44（09）：5056.

［11］辛華.數(shù)據(jù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化的實施要點及應(yīng)用實踐［J］.當(dāng)代石油石化，2021，29（12）：3943.

［12］梁永忠.基于指標(biāo)體系的隧道圍巖智能分級方法研究［J］.鐵道建筑技術(shù)，2021（12）：2225+75.

［13］黃辰，肖東.大數(shù)據(jù)與人工智能背景下中小型企業(yè)績效評價指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.現(xiàn)代商業(yè)，2021（29）：5052.

基金項目：中國鐵建股份有限公司科技研發(fā)計劃項目（2021C46）

作者簡介：詹秀峰（1978—"），女，內(nèi)蒙古烏蘭察布人，碩士，高級工程師，主要從事鐵路通信信息工程設(shè)計、科技研發(fā)工作；邵曉威（1992—"），男，湖北襄陽人，碩士，中級工程師，主要從事計算機(jī)應(yīng)用、科技研發(fā)工作；榮正官（1987—"），男，河北保定人，學(xué)士，高級工程師，主要從事鐵路通信信息工程專業(yè)技術(shù)管理、科技研發(fā)、項目管理等工作；王繼軍（1971—"），男，河南宜陽人，本科，正高級工程師，主要從事鐵路專業(yè)科研工作。