指標體系與指標平台：方法與實踐

目 錄
讚譽
序一
序二
前言

第1章　指標驅動的數位經營1
1.1　重新認識指標：業務對象的數位孿生2
1.1.1　什麼是指標2
1.1.2　什麼是指標體系10
1.2　重新認識數位化：指標驅動的數位化經營14
1.2.1　企業經營模式的變遷14
1.2.2　什麼是數位化經營16
1.2.3　推動數位經營刻不容緩22
1.3　指標如何驅動數位化經營25
1.3.1　指標與企業數位化的關係25
1.3.2　指標驅動數位經營的3項關鍵工作27

第2章　指標體系設計方法53
2.1　指標體系設計目標53
2.2　指標體系設計思路54
2.3　自上而下的指標拆解55
2.3.1　自上而下的指標拆解流程55
2.3.2　北極星指標設計56
2.3.3　指標拆解59
2.3.4　過程指標設計65
2.4　自下而上的指標收集67
2.4.1　指標收集及口徑梳理67
2.4.2　指標規範化定義68
2.5　資料分析驅動的指標設計70
2.5.1　引入資料分析方法的必要性70
2.5.2　資料分析驅動的指標設計方法70
2.6　指標體系全域框架設計73

第3章　指標平台的產品設計77
3.1　指標平台的產品定位78
3.1.1　指標平台的必要性78
3.1.2　指標平台在資料平台中的定位79
3.1.3　建構指標平台的4個目標80
3.2　指標平台的3種實現方案81
3.2.1　方案一：BI工具升級為Metrics BI平台83
3.2.2　方案二：在資料中台增加指標管理系統85
3.2.3　方案三：基於Headless理念的Metrics Store88
3.3　建構指標平台的「四位一體」方法論89
3.3.1　「四位一體」方法論架構89
3.3.2　指標平台產品設計的3個關鍵目標92
3.4　指標平台的架構與功能95
3.4.1　指標平台架構設計95
3.4.2　指標平台產品功能98

第4章　指標平台的技術架構110
4.1　指標平台的技術架構概覽110
4.2　指標平台的技術特色113
4.2.1　豐富的數據連接器113
4.2.2　智能化的指標計算引擎114
4.2.3　多樣化的指標服務輸出方式116
4.2.4　先進的OLAP資料庫底盤119
4.3　指標平台的核心技術122
4.3.1　核心智慧加速引擎122
4.3.2　指標智能歸因134
4.3.3　與大模型結合138

第5章　零售業的經營分析指標體系141
5.1　經營分析指標體系：零售業的轉型利器141
5.1.1　從商業的本質看零售業面臨的挑戰141
5.1.2　指標體系對回歸商業本質的作用與價值144
5.2　經營分析指標體系的建構方法146
5.2.1　建設目標146
5.2.2　設計框架147
5.2.3　承載平台150
5.2.4　衍生資料產品155
5.3　經營分析指標體系的應用實務157
5.3.1　全國連鎖零售商從0到1共建經營分析平台157
5.3.2　區域龍頭零售商快速複製經營分析指標體系162

第6章　金融業的4K指標體系168
6.1　金融業的挑戰與痛點169
6.2　4K指標體系概述170
6.2.1　4K指標體係是什麼170
6.2.2　4K指標系統能做什麼174
6.3　4K指標體系如何解決經營分析問題179
6.3.1　4K指標體系在某頭部金融機構的應用179
6.3.2　4K指標體系在某頭部證券機構的應用192
6.4　金融業4K指標體系總結與應用展望211

第7章　製造業的全鏈路指標控制塔213
7.1　全鏈路指標控制塔的概念與特性214
7.1.1　全鏈路指標控制塔的定義與範圍214
7.1.2　全鏈路指標控制塔的關鍵特性與功能214
7.1.3　全鏈路指標控制塔對製造業企業的重要性216
7.2　製造業企業數位化管理的挑戰與需求218
7.2.1　製造業企業數位化管理的現況與趨勢218
7.2.2　製造業企業數位化管理面臨的挑戰219
7.2.3　全鏈路指標控制塔如何應對挑戰與滿足需求220
7.3　全鏈路指標控制塔的整體架構與模組223
7.3.1　資料擷取與整合模組223
7.3.2　資料儲存與處理模組224
7.3.3　指標定義與計算模組225
7.3.4　資料分析與視覺化模組225
7.3.5　即時監控與警報模組226
7.3.6　預測與最佳化模組226
7.3.7　決策支援與工作流程模組227
7.3.8　系統管理與安全模組228
7.4　全鏈路指標控制塔的實施與推廣策略229
7.4.1　實施全鏈路指標控制塔的步驟與方法229
7.4.2　成功實施全鏈路指標控制塔的8個要素232
7.5　全鏈路指標控制塔在製造業企業的應用案例242
7.5.1　M集團的全連結指標控制塔實施242
7.5.2　J公司的數位化管理改進247
7.6　推廣全鏈路指標控制塔的策略與建議252
7.6.1　策略規劃與頂層設計252
7.6.2　基礎建設與技術整合253
7.6.3　跨部門協同與流程重構253
7.6.4　人才培育與教育訓練254
7.6.5　KPI設定與預警機制建置254
7.6.6　持續改善與文化塑造255
7.6.7　外部合作與生態共建255
7.7　全鏈路指標控制塔對製造業企業數位化管理的重要性256
7.7.1　實現全域視覺化257
7.7.2　資料驅動決策258
7.7.3　即時異常預警與快速反應259
7.7.4　促進跨部門即時協同261
7.7.5　推動持續改進與優化262
7.7.6　適應數位轉型263
7.8　全鏈路指標控制塔在製造領域的應用前景265

第8章　指標平台賦能連鎖加盟業態數位化經營267
8.1　指標平台為連鎖加盟企業賦能268
8.1.1　連鎖加盟企業特色268
8.1.2　連鎖加盟業態數位化需求269
8.1.3　連鎖加盟品牌的數位化建設痛點270
8.1.4　連鎖加盟品牌所需的指標平台273
8.2　連鎖加盟業指標平台案例分析275
8.2.1　案例背景275
8.2.2　指標平台的建置需求與目標275
8.2.3　指標平台的建置思路與技術架構277
8.2.4　指標平台建置的5個階段280
8.2.5　指標平台的9項能力282
8.3　指標平台的4個業務價值290
8.4　案例複盤與點評294

第9章　資料民主化：人人用數，數利人人296
9.1　什麼是資料民主化296
9.2　數位轉型時代集團型企業的痛點298
9.3　資料民主化的理念與價值299
9.3.1　資料消費的發展趨勢299
9.3.2　資料民主化的理念301
9.4　某快消品企業的資料民主化實踐之路303
9.4.1　組織結構、技術與工具、文化層面的挑戰303
9.4.2　資料民主化的體驗層：企業級資料資產入口網站310
9.4.3　資料民主化的語意層：資料資產管理314
9.4.4　資料民主化的長期保障：資料文化與能力318
9.5　資料民主化的重要性320
9.6　資料民主化實踐的啟示321

第10章　大模型讓企業資料洞察觸手可及323
10.1　大模型在資料分析中的作用324
10.1.1　大模型在資料分析場景的優勢324
10.1.2　大模型的能力及建構步驟325
10.1.3　利用自我學習能力發現資料中的潛在模式與關係328
10.2　指標在GenAI分析產品中的作用329
10.2.1　指標的語意化幫助大模型更精準對齊使用者提問333
10.2.2　大模型對企業經營分析的作用334
10.3　推動數據民主化與決策335
10.3.1　對話式分析助手：人人都是資料分析師335
10.3.2　大模型讓資料分析結果更透明、更可信337
10.4　建構基於大模型的智慧分析助理的挑戰337
10.4.1　技術與管理挑戰337
10.4.2　大模型的幻覺問題、資料隱私與安全性挑戰339
10.4.3　效果評估挑戰342
10.5　大模型時代企業智慧化發展之路343
10.6　未來趨勢：大模型與企業指標結合345
10.6.1　大模型與企業指標的未來發展方向345
10.6.2　大模型技術如何改善資料分析流程346