驾驶舱数据指标体系设计指南

大数据时代下，各行各业面对众多的顾客和复杂多变的市场需求，要想及时适应市场变化，掌握市场动态，就需要对各个环节的数据进行分析，得到科学有效的结论来指导决策，这就离不开领导驾驶舱。

 一、领导驾驶舱是什么

领导驾驶舱，它以驾驶舱的形式，通过各种图表形象的展示企业运行的关键指标（KPI），直观的监测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警和挖掘分析。以根据管理和业务的需要，分为战略型驾驶舱，分析型驾驶舱，操作型驾驶舱。

驾驶舱类型	使用场景	使用人员	使用说明
战略型驾驶舱	用于快速掌握企业的运营情况，监控企业经营情况	公司CEO等高层管理者	可以看到企业内部的所有数据，包括财务、人力、业务、汇款等重要机密信息，用于高层实时掌握企业的经营情况，保证企业战略的一致性，并通过数据向下落实落地。
分析型驾驶舱	用于分析数据之间的关系，方便使用人员通过核心指标数据，通过钻取联动过滤的方式，找到数据异常原因	中层管理者	通过数据异常的问题，与基层员工协调找到问题原因，一起解决实际的难点
操作型驾驶舱	基层员工把实时的数据进行汇总汇报	基层员工	以监控项目的进度和产出，有助于保证项目按照正常进度推进，保证每一天的战略目标的完成度

三种驾驶舱根据企业的管理，从高层、中层、基层全部都数据化，监控化，实时数据监控，保证企业的高层战略，中层目标，基层执行的一致性，提高企业的管理水平，运营效率。

二、 驾驶舱指标体系如何设计

在建设领导驾驶舱之前，首要是调研、规划、提炼指标，一般是建立在对全公司指标体系的基础上，围绕驾驶舱的主题，罗列出核心指标展示。

在规划驾驶舱的指标时，需要遵从以下几个原则：

1、与战略目标一致：

提升业绩管理的策略重要性，强化业绩管理与策略规划的关系，同时整合业绩管理的重要流程与机制，使业绩目标能上下协调一致，拥有足够的资源实现业绩目标。

2、结果性指标与过程性指标兼备：

除去结果性指标，如销售额类、财务类指标外，在业务过程中的“过程性”指标也要关注监控。比如围绕业绩的客户分析性指标、产品分析性指标、供应商渠道上分析型指标等，也需考虑在内。这样才能保证分析的闭环，一眼看出问题，做出科学决策。

3、明确关键指标的因果关系：

一个驾驶舱一个主题，指标之间必然有关系，最常见的是因果关系，比如为了掌握达到策略目标的各关键绩效指标，领导层需要了解各关键指标与策略目标间的因果关系。

三、行业领导驾驶舱常用指标

3.1 制造行业

整体经营、市场和销售是任何一个企业都会关注的重要数据，而生产环节是制造行业的核心，作为公司及生产业务的管理层，往往需要监管生产效率，包括设备、产线的生产效率。除此之外制造业还会关注供应链等业务。

制造业可做采购分析、生产分析、销售分析三大类常用的领导驾驶舱。

采购分析：从子集团、公司、供应商、商品、采购部门、采购员等不同视角维度切入分析，看企业的历史采购价格趋势变化，分析采购员的议价能力；可以分析供应商品质，从退货单品、数量、金额占比、频率趋势等方面进行。

生产分析：对产品的生产情况和生产中各种基本要素所进行的分析，包括生产批次、生产质量问题、异常呆滞库存、安全生产、环保管理、装备管理、在制品库存等。

销售分析：帮助公司掌握发货及销售业务在关键环节的进度，实时掌握营销现状、快速发现问题、及时追踪整改关键环节，以保证公司业绩目标达成。

常用指标有：

• 销售端：销量、销售额、销售目标达成率、销售同比增长；

• 发货端：发货额、发货量、发货目标、发货目标达成、发货同比增长；

• 开发端：开发任务达成、上量协议达成、推广任务达成、学术任务达成；

• 生产效率：设备综合效率 OEE、产量、合格产量、产品合格率、工时、工时稼动率、定额生产速度、平均日生产速度、性能稼动率。

3.2 零售行业

零售行业的高层管理诉求一般围绕总部运营以及市场销售部门监控整体业务的进展情况，以及各区域、门店或者商品的针对监控管理。

围绕经营情况，领导驾驶舱可以作为企业经营状况的定期体检报告，指标上主要展示影响企业发展的重点指标，为管理层了解企业经营现状提供数据支撑。围绕业绩，是高层和部门领导最关注的，领导驾驶舱可以展示当前时间点、时间维度、区域/门店维度等对业绩进行立体展示，同时展示业绩相关指标。

模块分类：整体、营运、区域、门店、品类等；

• 整体概况：销售利润率、目标达标率、销售额、销售量、客单价、来客数

• 商品运营：品类结构占比、价格段占比、商品连带率、滞销品销售占比

• 门店运营：销售目标完成率、利润目标完成率、门店折扣率、存货周转

• 顾客关系：新增开卡数、新开卡率、贡献率、会员客单价

3.3 银行行业

银行基于多部门多业务线复合需求，需要搭建高效的数据指标体系。通过可视化指标看板，实时监测数据表现，提供多维度、多指标的交叉分析能力，全面支撑各个团队的日常数据分析需求，驱动业务决策。

 针对全行主要关注：盈利能力及股东回报、业务规模及结构指标、主要产品定价、成本费用情况、资产质量情况。

针对公司整体以及一些零售、金融市场板块：一般关注损益类指标和规模指标：

• 损益类指标：净收入、净非利息收入、责任利润、责任成本、资产减值损失；

• 规模指标：资产余额、负债余额、存款日均、贷款余额；

针对对公、小微、零售、信用卡业务：要关注资产质量指标；

• 资产质量指标：不良资产余额、不良贷款率、拨备余额、拨备覆盖率。

其他具体要看银行的业务：比如公司银行、交易银行、零售银行、金融市场、资产托管、资产管理……根据具体业务构建有主题的驾驶舱，围绕其做盈利分析、规模分析、风险分析、同业分析。

3.4 交通行业

交通物流大屏指展示公路、水路、铁路、航空等交通相关数据的大屏，是交通运输行业和物流行业运营管控的常用工具，也可以应用在制造行业、零售行业的物流管理中。交通物流大屏指展示公路、水路、铁路、航空等交通相关数据的大屏，是交通运输行业和物流行业运营管控的常用工具，也可以应用在制造行业、零售行业的物流管理中。

 物流运输行业可做物流成本类、客服服务水平和业务流程水平分析领导驾驶舱。

• 物流成本分析：运输配送成本、装卸搬运成本、缺货成本、库存货损成本等；

• 客户服务水平分析：服务人员专业度、信息完备性、货物完好率、退货率、投诉率等；

• 业务流程水平分析：订单数、订单处理效率、运输设备情况、库存周转率、装卸搬运效率。

3.5 医疗行业

以医院管理数据为基础，构建运营管理领导驾驶舱、医院专项运营分析N 张图、医院绩效管理一套指标、综合运营决策，从而实现管理维度的多元化、管理粒度的精细化、医疗服务的智慧化，实现医疗成本、医疗质量的双控制，向社会提供最好的服务。

院长驾驶舱：围绕人力、财务、物资、基础运行、综合决策等5大板块关键指标进分析展现，用数据辅助院长做好人财物等各方面的管理和决策提升。

科室运营管理：各科室的效益分析，门诊、急诊、住院患者的疾病分布，患者流向分布，工作量的实时统计

专题运营分析：围绕人力资源、财务、资产、设备、科研、教学等N个专题运营分析

医院绩效考核：绩效管理一套指标，为绩效考核和管理提供支撑

综合决策：围绕医院经济运行、医疗质量与安全、医疗效率、科研情况、教学情况、风险防控情况等提供决策依据

物资管理分析：对医院物资用品(包括药品、试剂、高值耗材、低值耗材及办公用品、消毒器械及材料、物资条码等)、资产（房屋、医疗设备、后勤设备、无形资产、在建工程）内容的分析。

具体指标有：

 3.6 教育行业

学校领导驾驶舱以驾驶室的方式，根据详细的评价指标体系，将收集的数据信息根据各种各样普遍的数据图表艺术化、形象化、细化，即时体现学校运作的重要指标值，形象化的检测学校运行状态，供学校领导层按时汇报工作。

 

 综合校情：包括师资队伍、学生概况、图书借阅、学生门禁

办学条件：包括教育经费，图书馆藏书，开设课程门数，固定资产总值，占地面积

师生情况：包括教职工人数，本科人数，专职教师数，应届本科生毕业率，应届本科生就业率

学科专业：包括专业学科门类数、本科专业数、专业大类数、硕士点数、博士点数

3.7 其他

另外，人力分析、财务分析也是各行业都会用到的专题分析：

 人事管理：包括员工变动分析、员工招聘分析、员工培训分析

人资效率：包括人员总数、人均净利润、人均产量、人均收入、人均成本、人均回款

人资成果：包括人力成本结构、人员工资结构、人员总数、人均净利润、人均产量、人均收入、人均成本、人均回款

偿债能力：现金流量分析、经营活动现金流量

盈利能力：资产周转率分析、资产周转率分析、利润简表

运营能力：资产周转率分析、库龄分析、账龄分析、呆滞预警分析

四、建设避坑经验

4.1 用户调研不深入，需求模糊

如果对用户需求不了解，就会导致管理驾驶舱的内容设计、功能设计，不符合用户习惯，导致整体跑偏，浪费资源和时间。事实上，大部分这类项目的用户细分和场景调研开展都是比较困难的、做到位的并不多。

用户上，公司总裁、SVP，一级部门负责人、分支机构负责人，都叫管理者，但他们的内容需求相差很大；同为公司决策层，日常看数习惯也千差万别；更难得是，这类用户位高权重，难以触达，想做详细调研的机会非常珍贵。

场景上，都叫管理驾驶舱，有的是希望在经营分析会上，通过看板来实现检视分析；有的是希望在办公室，挂一个屏幕，每天进办公室就能看轮播跳动的经营数字；有的是希望，领导通过手机端，早晨起来、出差路上、任何碎片时间都能看到想看的信息……

避免方法：无论多难，在建设管理驾驶舱前期，一定要扎实调研。有三板斧可以借鉴。

一是用户细分：一定要搞清楚服务的是哪一类用户，他们的管辖范围是什么？和上下级管理者的思路的异同点是什么。这里建议“向上看一级”，就是如果给分支机构管理层做驾驶舱，就一定也要把他的领导——区域管理层的人员、想法考虑进去。而是推销试沟通。

二是想尽一切办法，触达最终用户，了解用户需求和场景，带着各种demo、案例、最佳实践去“汇报+启发+推销式调研”，切忌出现“空对空”和决策层领导聊：您想要啥？看啥指标？给说说。

三是全面梳理：从学会通过领导常看的经营报告、领导的秘书访谈中寻找管理层的关注重点。

4.2 指标设计缺乏体系，逻辑混乱

经常有管理驾驶舱上线后，被批评：逻辑不清晰、看不到我想看到、胡子眉毛一把抓、花里胡哨重点不突出……这些都是指向，驾驶舱的设计者就逻辑不清晰、也是缺乏战略思考视角的。

管理驾驶舱的逻辑结构要求是极高的，绝不能是指标和各类报表的堆砌。

一是体系性：管理层的逻辑思维性都是很强的，他们会从“总分”视角看待问题，希望层层深入；

二是战略性：指标体系设计需有战略视角，有宏观有微观，要有大局观和整体视角。

三是重点性：指标过多、过杂、过细，反而对管理者是干扰，所以要找出最核心的内容。

避免方法：项目的解决方案设计人员，要有管理思维和战略思维

这对于数字化从业者通常是很难做到的，但也要想尽一切办法提升这方面能力。

一是指标概念、指标遴选要和领导层反复沟通确认；

二是呈现逻辑要和领导的决策思路想吻合。

三是利用一些思维模型，如MECE，BSC等作为牵引。

4.3 数据质量不高

管理驾驶舱本质是个数据产品。数据产品，数据产品，核心是数据。如果数据不全、不准，直接影响决策的准确性和可靠性，数据质量是此类产品的“命门”。​​​​​​​

然而，这个显而易见的环节，也是这类项目最后烂尾的最大深坑，没有之一。干过这类项目的人都知道，领导可能很难理解，看起来简简单单的3-5个指标，怎么就这么难算出来呢？可越是汇总的数据，越就好比站塔顶上的佛珠，要想立起来，地基和各层塔身必须都建好。但这又恰恰是个大工程。试问，有多少公司的“决策驾驶舱”，是靠人工汇总excel，糊到bi后端数据库呈现出来的呢？有多少是无法实现穿透下钻，就是因为数据不准所以还得靠手工调整呢？

避免方法：

一是管理预期，从案例出发让决策者明白数据现状和牵扯到的工作量；

二是分期建设，先搭框架，再一个板块一个板块的上线，比如先看到某个业务板块的成熟数据、先做一些外部数据，切忌“憋大招”；

三是分做好标注说明，对于业务含义还有争议的部分，一定要做好标记和说明，这也是反推数据治理落地的绝佳方式，领导要看的指标，数据治理团队优先治理，动力也强。

四是高度重视运维。但凡数据上线，就得全心全意保障数据不出错，出错几次，这个产品就前功尽弃了。

4.4 视觉设计不合理

管理驾驶舱的视觉设计是用户体验的重要部分，如果视觉设计不好，就会影响用户的使用体验。

避免方法：在建设管理驾驶舱时，需要选择符合用户审美和用户体验的视觉设计风格和交互方式，注重色彩、字体、图标等细节要商务化。

例如，有的管理者数据敏感度高，就是喜欢清爽的表格样式，那就尽可能用表；但有的管理者，喜欢从图中发现重点，那就多放一些图，高亮重点；但总之，要把移动端的落地放在第一优先级，移动端布局考虑字体要大、操作要简单等特点。

4.5 数据安全考虑不周

管理驾驶舱涉一定会企业的商业机密和核心数据，如果安全性不高，就会导致数据泄露和企业安全风险。不管是数据测试、demo展示等任何阶段，都要注意数据的安全处理，不要放过任何细节，让决策层对你的职业素养产生质疑。

避免方法：在建设管理驾驶舱时，必须同步考虑建立完善的安全管理制度和安全技术防护体系、权限设计等，有清晰的方案、做汇报并落地，一开始就让管理者吃个定心丸。​​​​​​​​​​​​​​