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【德勤数据治理2.0】

第七期:迈向高可信数据资产 构建企业高可信、高质量的指标体系

前言

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出,“十四五”时期经济社会发展要“以推动高质量发展为主题”。企业必须理解高质量发展的内涵,贯彻落实高质量发展的总体要求。为此,企业需要利用高可信的数据资产,建立健全高质量发展的评价体系,为实现高质量发展提供有效的制度支撑,精准把握高质量发展的状态、程度及演化趋势。

 

如何搭建高质量的指标体系

基于全球实践,德勤提出了覆盖全行业的企业价值地图Value Map TM 。围绕企业如何实现价值提升,将企业创造价值的来源从开源(增加收入)、节流(减少成本)、资产管理和预期管理四大方面,逐层细化为675个具体举措,形成企业发展的“价值驱动力”(Value Drives),有效指引企业高质量发展。企业可借鉴德勤企业价值地图框架,进一步展开指标分解及归因分析,搭建高质量的指标体系。

 

如何搭建高可信的指标体系

高可信度是构建高质量指标体系的基础,为此,德勤构建了一套兼具高效性、体系性和落地性的指标体系梳理方法,涵盖了从“指标梳理-指标设计-指标落地”的全流程指标体系规范。

 

指标梳理

指标数据标准体系梳理聚焦指标分类及具体指标两大内容,分别通过“自上而下”和“自下而上”的工作方式开展。

“自上而下” 聚焦于指标分类,面向企业管理需求,关注企业业务领域、战略目标、管理重点等方面,自上而下进行演绎。指标体系应建立清晰的分类框架,分类框架的编制应基于业务条线展开,从而使指标分类框架相对稳定、穷举、互相独立且不重不漏。

“自下而上” 则以业务系统为导向,聚焦于现有业务指标,对其进行提取、归纳、整理,明确指标数据标准的业务逻辑。在梳理具体指标的过程中,遵循以下方法:第一,全面盘点指标,包括经营分析、对外披露、监管报送、绩效考核等领域。第二,明确准入原则,具有可量化、频率高、重要程度高等特点的指标方可纳入指标体系,以此提升指标体系的权威性和适用性。第三,明确整合原则,若指标的含义、计算逻辑、数据口径相同则进行整合。第四,明确指标的抽象和具象程度要求。根据企业对于指标体系颗粒度的要求,明确指标抽象和具象程度的要求,并据此开展从复合指标到原子指标的拆解、从原子指标到复合指标的组合等工作。

 

指标设计

指标数据标准的编制需要遵循指标标准框架,明确指标的基础属性、业务属性、技术属性和管理属性等内容。在指标设计时需要关注以下要点:

第一,规范指标名称,标准化的指标名称应含义准确且无歧义、独立且唯一、完整且通顺。第二,规范指标属性,通常包括指标的基础属性、业务属性、技术属性、管理属性等。其中,指标业务属性中,需要使复合指标计算公式中涉及到的基础指标/明细数据、基础指标中涉及的明细数据在数据标准体系中均涵盖,从而满足指标的加工计算要求。第三,设计指标维度,指标维度是对于指标进行分类统计分析的维度,各维度应相互独立,不重不漏,维值应穷举并有序排列。第四,明确归口管理部门,遵循“谁制定,谁负责”的原则,指标归口部门承担着对指标维护的责任,需要对指标数据准确性负责。

 

指标落地

在指标制定完成后,可以通过指标探源了解指标的可获得情况、取数来源和可采集的指标颗粒度,为后续系统实施奠定基础,探源包括指标探源、维度探源、实际数据源、预算数据源等。

为实现指标的可得性、可用性,在指标制定时应充分考虑指标的可落地性。在为某企业设计指标体系时,我们创新性的将指标数据标准和基础数据标准打通:一方面,指标体系中的复合指标应该能通过基础指标/明细数据计算得到、基础指标可以通过明细数据计算得到;另一方面,指标维度体系中的具体维值,都与基础数据标准进行映射。在此基础上进一步对于指标加工计算所涉及的基础数据提出明确的落地要求,从而实现指标加工计算所需的数据在系统中的可采集性。

 

案例分析

厘清客户痛点

以某大型企业为例,将高质量发展目标对标可量化的指标体系,引入德勤价值地图方法(Value Map TM),将企业高质量发展目标与关键指标进行结合,在充分考虑利益相关者的核心利益基础的同时,逐步建立了适合该企业高质量发展的指标体系,进而推动高质量发展目标的有效达成。

经过多年的持续发展,该企业已经发展成为了主业突出、产业链完整、业务遍及多个国家和地区的国际公司,与此同时,也具有业务板块多、涉及领域广泛、业务复杂、业务单元体量庞大且分布广泛等特点。为不断提升自身的可持续发展能力,其遍布全球各地的业务单元均已经形成了大量的本地化报告和工具。

但由于缺乏指标标准化规范、缺乏业务指标与财务指标的有效联动关系、指标加工涉及大量手工处理指标等因素,该企业在全球范围内的报告体系较为复杂,一定程度上影响了决策效率和决策效果。因此,该企业亟待构建一套标准化、高质量、可信的指标体系,支撑高质量发展目标的达成。

构建“企业高质量发展”的指标体系

德勤从四个方面帮助该企业构建符合高质量发展要求的指标体系,具体如下:

识别关键绩效指标

基于德勤企业价值地图(Value Map TM),围绕企业经营发展的目标,从“增加收入规模”、“降低运营成本”、“优化资产组合”和“提升关键能力”等四个关键成功要素全面展开,深度结合公司战略目标和经营能力,识别出企业的战略举措和关键绩效指标。

聚焦核心业务领域

在增加收入规模方面,提升该企业在核心业务领域的收入规模、关注新市场和新客户的开发、建立与关键客户的紧密联系、关注各合作模式的盈利状况;在优化资产组合方面,关注大型资产效率、投资高回报资产、资产全生命周期管理、产业链延伸等内容。

响应国资委“两利四率”考核要求

响应国资委“两利四率”考核要求,引入了全员劳动生产率指标,同净利润、利润总额,营业收入利润率、资产负债率、研发投入强度等指标一起改善企业的经营效率和效果,更好的实现了高质量发展。

在财务方面,提升营业总收入/利润总额/净利润,降低成本费用利润率/资产负债率,提升总资产周转效率;在客户方面,深入洞察细分客户个性化需求,在重点市场进行开拓,扩大配套领域,提高市场份额,强化品牌运营,打造国际一流品牌;在内部流程方面,增加研发投入强度,提升产品和服务交付质量,提升运营效率;在学习与成长方面,建立满足战略需求的人才体系队伍,打造多元化人才队伍,推进内部组织机构精简工作,构建高效的公司治理和管理体系。

构建高可信的指标体系

通过“自上而下”和“自下而上”的方式结合,构建符合该企业业务模式和管理要求的高质量指标体系,包括八大类、1500项指标;通过指标数据标准与基础数据标准的打通,识别出500项涉及指标度量和维度的基础数据标准,推动指标加工计算所需的数据在系统中可采集,从而实现高可信的指标加工计算。

 

结语

在企业高质量发展的背景下,需要构建一套高可信、高质量的指标体系,推动经营管理与决策的精细化,并基于企业可信、高质量的指标体系,进一步实现对于数据快速、准确的分析应用,赋能经营分析与决策为企业带来巨大的数据资产价值提升,推动企业高质量发展。

下期文章我们将介绍企业构建数据标签构建的过程中如何构建高可信、高质量的标签,敬请关注!

 

文章作者:德勤管理咨询中国分析与认知服务领导合伙人尤忠彬、德勤管理咨询中国合伙人王朝辉、德勤管理咨询中国副总监张华、德勤管理咨询中国顾问秦梦頔、德勤中国风险咨询副总监何向飞

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