无论是追求高效增长的初创企业，仍是致力于持续优化的成熟企业，都离不开一套科学、系统且适应性强的指标体系。指标治理不仅关乎数据的收集与分析，更是一种战略思维和实践聪明的结合。本文旨在深入探讨指标治理的内涵、重要性、实施策略以及面临的挑战，为企业在数字化转型的浪潮中提供一份实用的参考。

01指标治理相关概念先来看一组数据：中国男性18-44岁均匀身高为169.7厘米，而女性的均匀身高为158厘米。我们可以对这些信息详细解读：●直观数据：中国男性的均匀身高为169.7厘米。

●分析维度：这些数据包含了国籍、性别两个维度，以及18-44岁的年龄段。此外，还包括了一些度量尺度。

这些数据实际上是一个汇总指标。假如我们想要深入了解，好比查看中国各省份的身高数据，或者确定哪个省份的居民身高最高，就需要在指标设计中考虑更细致的维度，如省份、地区等。

下面我们将一一解读这三个方面的内容：1.什么是指标指标是衡量目标的方法，通常以数值形式表示，用以达到预期的指数或规格。好比：金额、客户数、账户数、交易量、比例类。我们将指标分为原子指标、派生指标和组合指标。

●原子指标：基于业务过程的度量，不可拆分，如客户数目。

●派生指标：基于原子指标，通过一个或多个维度的筛选得出，例如某分支机构特定日期的客户数目。

●组合指标：基于原子指标或派生指标，通过四则运算计算得出的指标，如常见的客户数等。

2.什么是维度维度是从不同角度分析业务的概念。例如，通过日期、同比、环比等增幅进行分析，或者通过币种、机构、科目、部分等角度来理解业务含义。日期、币种、科目、产品、机构、部分、职员、行业、质量等都是维度。

3.什么是度量度量可以理解为对某一属性的衡量，是指标统计的值。如元、百分比、M（米）等单位计量。度量和维度可以相互转换，例如币种（如人民币）可以作为维度。

总体而言，指标是由数字和解释组成的业务度量，具有详细的业务含义。

02指标治理存在什么问题1.指标口径与命名不同一常见的问题包括指标口径不一致、同名不同义以及同义不同名等。这些差异主要体现在计算口径和计算方式上，轻易导致沟通上的曲解。例如，在统计某一时点的客户数目时，不同部分可能会包含或排除休眠、冻结状态客户，甚至是否包含注销客户也有所不同。这种差异会导致统一指标——客户数目——的数据泛起偏差，从而在汇报和沟通时产生重大歧义。

2.指标体系不完整跟着信息化的发展，系统建设往往是逐个进行的，包括各类业务系统的构建。在大多数情况下，指标体系的建设是由各个部门独立进行的，缺乏从企业整体角度的规划。这导致了指标体系的不完整和不全面，无法全方位地审阅指标信息，难以把握指标的前因后果，从而可能导致错误的判定和分析，影响治理效果。

3.指标问题难以追溯在以往指标加工过程中，经常依赖于后台的SQL语句等程序，这使得加工口径变得复杂，且在泛起问题时难以追溯。每次问题发生时，都需要审查相关代码，导致问题解决效率低下，且难以找到责任部分进行定位。

针对上述问题，亿信华辰提出以下优化策略：一是拓展与完善指标体系，结合企业战略和行业最佳实践，通过全面体检和规划路径确保指标反映真实经营场景；二是业务导向，纳入业务相关利益方，以业务主导、科技辅助建立应用体系；三是实现应用展现多元化，构建满意指标查询需求的平台，展现数据架构和价值；四是建立同一管理机制，业务部门与科技部分紧密协作，持续优化指标体系。

03指标治理建设方法论「法」：尺度流程方法

在业务上，对于指标治理的一个流程大致是这样的，首先确定指标业务需求，然后找出所有的指标，梳理找出的指标，建立管理机制治理指标，使用指标，从而实现业务需求。

找指标就是找出分散在企业各个业务系统中的指标，将指标收拾整顿成指标字典，然后梳理清晰指标，确定指标的维度，指标的属性等，从而建立契合业务的指标体系，接下来就是治理指标，建立同一的指标管理制度和规范的指标治理流程，将指标责任到人，然后就是用指标，用指标进行分析，实现指标信息化应用，从而实现业务需求。

「术」：最佳实践路径基于亿信华辰的指标治理项目实践，我们总结了一套指标治理的最佳实践步骤，共分为三个阶段：

第一阶段：指标咨询与梳理此阶段涉及确认指标范围，包括识别和拆解解析指标，以及确定数据源头。具体操作通常包括现状调研、成熟度评估，对指标进行全面体检，并据此制定蓝图规划。这包括编写指标体系文档，明确指标尺度、组织架构，以及指标体系的实施路径，以指导后端指标平台的落地实施。

第二阶段：数据预备在完成第一阶段咨询工作后，我们将成果收拾整顿成指标模型，并构建指标体系的同一接口层。利用数据处理工具，我们将数据抽取至基础指标库中，并在指标平台上进行数据的固化定义、建模和固化分析等操纵。

第三阶段：指标平台实施此阶段将基于前两个阶段的工作成果，具体实施指标平台，确保指标体系的顺利运行和有效治理。这一过程涉及将指标模型和数据预备阶段的成果转化为可操纵的平台功能，以支持企业对指标的监控和分析需求。

「器」：落地加持工具指标在整个数据生命周期中，处于一个承上启下的作用，首先是数据管理将数据进行处理，保证数据质量和数据安全性，然后通过我们的指标治理平台，建立指标体系对指标进行同一治理，最后就可以对指标进行指标分析应用，实现智能数据分析。因此，在规划指标治理平台系统时，我们需结合企业的数据架构和数据流向等因素，来确定其定位。

亿信华辰指标治理平台涵盖指标定义、指标建模、指标固化、指标可视化分析功能，实现指标全流程、一体化治理，高效满意了中台化、智能化等指标治理要求。

04指标建设应用实践

在前文中，我们提到了指标梳理、咨询以及规划等步骤。然而，在很多项目中，指标系统的建立与后续的报表、数据分析及数据服务之间往往缺乏紧密的联系。这导致指标治理往往孤立存在，未能真正融入实际应用。基于我们的实际经验，我们将指标体系的应用场景划分为以下五大类：第一类：指标治理。这涉及到如何在指标治理平台上创建、变更、补录和审批指标，以及如何进行指标分析和监控运营。我们可以通过咨询加平台落地的模式，具体实施项目建设。

第二类：报表替换。通过指标体系建设，我们可以实现对现有报表的替换。例如，某些银行通过梳理行内所有报表来建立指标体系，而后真个固定报表则通过指标来完成构建，从而明显进步需求处理效率。

第三类：移动分析与大屏展示。通过指标体系，我们可以构建移动分析、大屏展示和驾驶舱等应用，这些应用直接从指标系统提取数据。

第四类：数据服务。数据服务可以与数据资产治理相结合。通过接入指标治理平台，我们可以将指标模型表进行筛选和标签化，然后通过数据资产功能，以文件、报表和接口等形式提供外部服务。整个平台的数据可见性可以根据权限进行控制。

第五类：质量保证。质量保证与指标治理相结合，涉及指标监控和维度监控。我们通过对同比、环比以及预设值的监控，达到预警目的。假如上游系统发生变更，我们可以及时进行预警，确保指标作为后端数据应用平台不受影响。此外，质量保证还包括原始数据、数据质量、数据安全以及数据身份证明等方面的治理。

下面列举了一个关于我们指标体系的应用实践。

1.指标查询分析首先，我们指标体系的第一个应用实践是指标的查询分析。通过我们的指标，可以加工后台报表，包括自助分析等功能。在界面中，用户可以直接查看报表，了解指标的定义、口径以及溯源等信息。

2.业务人员自助分析其次，我们可以根据整个指标体系进行一些自助分析。这是面向业务人员的一个灵敏分析工具。用户可以看到纬度加指标项的组合，可以根据这些指标项进行四则运算。

3.浮动报表/固定报表报表的取数都来自于指标系统。用户可以根据维度和指标进行拖拽，完成浮动报表的加工。当然，也可进行实现固定报表的分析。

4.指标会计主题因为部门企业项目规模较小，人力和治理本钱有限，我们根据项目规模单独定制了一套指标会计主题。这里指的是对科目账的数据进行加工，包括现金人民币等。用户可以根据可视化的界面填写相应的科目进行加减运算，完成指标的加工。假如指标的口径发生变更，用户只需更新指标的口径即可，无需更改每一张报表。同时基于指标版本治理，支持不同历史时期的指标口径不同。

5.数据资产的应用当指标体系建设完成后，后端系统假如需要数据，可以在数据资产这块进行搜索。用户可以根据标签或数据进行筛选，假如有权限就可以直接查看，假如没有权限则可以进行申请后查看。这里展示了指标的目录以及明细数据等，用户可以根据标签、名称搜索以及排序等方式进行搜索。完成搜索后，用户可以进行在线查询申请、文件下载、共享交换以及灵敏分析等申请。在申请过程中，假如涉及敏感信息，系统会通过数据加密或根据用户数据层级进行安全设置。

6.其他应用最后，还有其他的一些应用实践。例如，在建设可视化大屏、驾驶舱以及移动端时，我们同样可以直接从指标系统进行取数，确保数据来源的统一性。在这些应用中，用户可以看到各种3D图、预警值、中国舆图以及拆解交叉层图等丰硕的图表展示。

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