指標(biāo)體系與指標(biāo)平臺：方法與實踐

目　錄
贊譽(yù)
序一
序二
前言
第1章　指標(biāo)驅(qū)動的數(shù)字化經(jīng)營1
1.1　重新認(rèn)識指標(biāo)：業(yè)務(wù)對象的數(shù)字孿生2
1.1.1　什么是指標(biāo)2
1.1.2　什么是指標(biāo)體系10
1.2　重新認(rèn)識數(shù)字化：指標(biāo)驅(qū)動的數(shù)字化經(jīng)營14
1.2.1　企業(yè)經(jīng)營模式的變遷14
1.2.2　什么是數(shù)字化經(jīng)營16
1.2.3　推動數(shù)字化經(jīng)營刻不容緩22
1.3　指標(biāo)如何驅(qū)動數(shù)字化經(jīng)營25
1.3.1　指標(biāo)與企業(yè)數(shù)字化的關(guān)系25
1.3.2　指標(biāo)驅(qū)動數(shù)字化經(jīng)營的3項關(guān)鍵工作27
第2章　指標(biāo)體系設(shè)計方法53
2.1　指標(biāo)體系設(shè)計目標(biāo)53
2.2　指標(biāo)體系設(shè)計思路54
2.3　自上而下的指標(biāo)拆解55
2.3.1　自上而下的指標(biāo)拆解流程55
2.3.2　北極星指標(biāo)設(shè)計56
2.3.3　指標(biāo)拆解59
2.3.4　過程指標(biāo)設(shè)計65
2.4　自下而上的指標(biāo)收集67
2.4.1　指標(biāo)收集及口徑梳理67
2.4.2　指標(biāo)規(guī)范化定義68
2.5　數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的指標(biāo)設(shè)計70
2.5.1　引入數(shù)據(jù)分析方法的必要性70
2.5.2　數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的指標(biāo)設(shè)計方法70
2.6　指標(biāo)體系全局框架設(shè)計73
第3章　指標(biāo)平臺的產(chǎn)品設(shè)計77
3.1　指標(biāo)平臺的產(chǎn)品定位78
3.1.1　指標(biāo)平臺的必要性78
3.1.2　指標(biāo)平臺在數(shù)據(jù)平臺中的定位79
3.1.3　構(gòu)建指標(biāo)平臺的4個目標(biāo)80
3.2　指標(biāo)平臺的3種實現(xiàn)方案81
3.2.1　方案一：BI工具升級為Metrics BI平臺83
3.2.2　方案二：在數(shù)據(jù)中臺中增加指標(biāo)管理系統(tǒng)85
3.2.3　方案三：基于Headless理念的Metrics Store88
3.3　構(gòu)建指標(biāo)平臺的“四位一體”方法論89
3.3.1　“四位一體”方法論框架89
3.3.2　指標(biāo)平臺產(chǎn)品設(shè)計的3個關(guān)鍵目標(biāo)92
3.4　指標(biāo)平臺的架構(gòu)與功能95
3.4.1　指標(biāo)平臺架構(gòu)設(shè)計95
3.4.2　指標(biāo)平臺產(chǎn)品功能98
第4章　指標(biāo)平臺的技術(shù)架構(gòu)110
4.1　指標(biāo)平臺的技術(shù)架構(gòu)概覽110
4.2　指標(biāo)平臺的技術(shù)特色113
4.2.1　豐富的數(shù)據(jù)連接器113
4.2.2　智能化的指標(biāo)計算引擎114
4.2.3　多樣化的指標(biāo)服務(wù)輸出方式116
4.2.4　先進(jìn)的OLAP數(shù)據(jù)庫底盤119
4.3　指標(biāo)平臺的核心技術(shù)122
4.3.1　核心智能加速引擎122
4.3.2　指標(biāo)智能歸因134
4.3.3　與大模型結(jié)合138
第5章　零售業(yè)的經(jīng)營分析指標(biāo)體系141
5.1　經(jīng)營分析指標(biāo)體系：零售業(yè)的轉(zhuǎn)型利器141
5.1.1　從商業(yè)的本質(zhì)看零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)141
5.1.2　指標(biāo)體系對回歸商業(yè)本質(zhì)的作用與價值144
5.2　經(jīng)營分析指標(biāo)體系的建設(shè)方法146
5.2.1　建設(shè)目標(biāo)146
5.2.2　設(shè)計框架147
5.2.3　承載平臺150
5.2.4　衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品155
5.3　經(jīng)營分析指標(biāo)體系的應(yīng)用實踐157
5.3.1　全國連鎖零售商從0到1共建經(jīng)營分析平臺157
5.3.2　區(qū)域龍頭零售商快速復(fù)制經(jīng)營分析指標(biāo)體系162
第6章　金融業(yè)的4K指標(biāo)體系168
6.1　金融業(yè)的挑戰(zhàn)與痛點(diǎn)169
6.2　4K指標(biāo)體系概述170
6.2.1　4K指標(biāo)體系是什么170
6.2.2　4K指標(biāo)體系能做什么174
6.3　4K指標(biāo)體系如何解決經(jīng)營分析問題179
6.3.1　4K指標(biāo)體系在某頭部金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用179
6.3.2　4K指標(biāo)體系在某頭部證券機(jī)構(gòu)的應(yīng)用192
6.4　金融業(yè)4K指標(biāo)體系總結(jié)與應(yīng)用展望211
第7章　制造業(yè)的全鏈路指標(biāo)控制塔213
7.1　全鏈路指標(biāo)控制塔的概念和特點(diǎn)214
7.1.1　全鏈路指標(biāo)控制塔的定義和范圍214
7.1.2　全鏈路指標(biāo)控制塔的關(guān)鍵特點(diǎn)和功能214
7.1.3　全鏈路指標(biāo)控制塔對制造企業(yè)的重要性216
7.2　制造企業(yè)數(shù)字化管理的挑戰(zhàn)和需求218
7.2.1　制造企業(yè)數(shù)字化管理的現(xiàn)狀和趨勢218
7.2.2　制造企業(yè)數(shù)字化管理面臨的挑戰(zhàn)219
7.2.3　全鏈路指標(biāo)控制塔如何應(yīng)對挑戰(zhàn)和滿足需求220
7.3　全鏈路指標(biāo)控制塔的整體架構(gòu)和模塊223
7.3.1　數(shù)據(jù)采集和集成模塊223
7.3.2　數(shù)據(jù)存儲和處理模塊224
7.3.3　指標(biāo)定義和計算模塊225
7.3.4　數(shù)據(jù)分析和可視化模塊225
7.3.5　實時監(jiān)控和報警模塊226
7.3.6　預(yù)測和優(yōu)化模塊226
7.3.7　決策支持和工作流模塊227
7.3.8　系統(tǒng)管理和安全模塊228
7.4　全鏈路指標(biāo)控制塔的實施和推廣策略229
7.4.1　實施全鏈路指標(biāo)控制塔的步驟和方法229
7.4.2　成功實施全鏈路指標(biāo)控制塔的8個要素232
7.5　全鏈路指標(biāo)控制塔在制造企業(yè)中的應(yīng)用案例242
7.5.1　M集團(tuán)的全鏈路指標(biāo)控制塔實施242
7.5.2　J公司的數(shù)字化管理改進(jìn)247
7.6　推廣全鏈路指標(biāo)控制塔的策略和建議252
7.6.1　戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設(shè)計252
7.6.2　基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與技術(shù)集成253
7.6.3　跨部門協(xié)同與流程重構(gòu)253
7.6.4　人才培養(yǎng)與教育培訓(xùn)254
7.6.5　KPI設(shè)定與預(yù)警機(jī)制建設(shè)254
7.6.6　持續(xù)改進(jìn)與文化塑造255
7.6.7　外部合作與生態(tài)共建255
7.7　全鏈路指標(biāo)控制塔對制造企業(yè)數(shù)字化管理的重要意義256
7.7.1　實現(xiàn)全局可視化257
7.7.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動決策258
7.7.3　實時異常預(yù)警和快速響應(yīng)259
7.7.4　促進(jìn)跨部門實時協(xié)同261
7.7.5　推動持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化262
7.7.6　適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型263
7.8　全鏈路指標(biāo)控制塔在制造領(lǐng)域的應(yīng)用前景265
第8章　指標(biāo)平臺賦能連鎖加盟業(yè)態(tài)數(shù)字化經(jīng)營267
8.1　指標(biāo)平臺為連鎖加盟企業(yè)賦能268
8.1.1　連鎖加盟業(yè)務(wù)特點(diǎn)268
8.1.2　連鎖加盟業(yè)態(tài)數(shù)字化需求269
8.1.3　連鎖加盟品牌的數(shù)字化建設(shè)痛點(diǎn)270
8.1.4　連鎖加盟品牌需要的指標(biāo)平臺273
8.2　連鎖加盟業(yè)指標(biāo)平臺案例分析275
8.2.1　案例背景275
8.2.2　指標(biāo)平臺的建設(shè)需求和目標(biāo)275
8.2.3　指標(biāo)平臺的建設(shè)思路和技術(shù)架構(gòu)277
8.2.4　指標(biāo)平臺建設(shè)的5個階段280
8.2.5　指標(biāo)平臺的9項能力282
8.3　指標(biāo)平臺的4個業(yè)務(wù)價值290
8.4　案例復(fù)盤與點(diǎn)評294
第9章　數(shù)據(jù)民主化：人人用數(shù)，數(shù)利人人296
9.1　什么是數(shù)據(jù)民主化296
9.2　數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代集團(tuán)型企業(yè)的痛點(diǎn)298
9.3　數(shù)據(jù)民主化的理念和價值299
9.3.1　數(shù)據(jù)消費(fèi)的發(fā)展趨勢299
9.3.2　數(shù)據(jù)民主化的理念301
9.4　某快消品企業(yè)的數(shù)據(jù)民主化實踐之路303
9.4.1　組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)和工具、文化層面的挑戰(zhàn)303
9.4.2　數(shù)據(jù)民主化的體驗層：企業(yè)級數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶310
9.4.3　數(shù)據(jù)民主化的語義層：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理314
9.4.4　數(shù)據(jù)民主化的長期保障：數(shù)據(jù)文化和能力318
9.5　數(shù)據(jù)民主化的重要性320
9.6　數(shù)據(jù)民主化實踐的啟示321
第10章　大模型讓企業(yè)數(shù)據(jù)洞察觸手可及323
10.1　大模型在數(shù)據(jù)分析中的作用324
10.1.1　大模型在數(shù)據(jù)分析場景中的優(yōu)勢324
10.1.2　大模型的能力及構(gòu)建步驟325
10.1.3　利用自我學(xué)習(xí)能力發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系328
10.2　指標(biāo)在GenAI分析產(chǎn)品中的作用329
10.2.1　指標(biāo)的語義化幫助大模型更精準(zhǔn)對齊用戶提問333
10.2.2　大模型對企業(yè)經(jīng)營分析的作用334
10.3　推動數(shù)據(jù)民主化與決策制定335
10.3.1　對話式分析助手：人人都是數(shù)據(jù)分析師335
10.3.2　大模型讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更透明、更可信337
10.4　構(gòu)建基于大模型的智能分析助手的挑戰(zhàn)337
10.4.1　技術(shù)和管理挑戰(zhàn)337
10.4.2　大模型的幻覺問題、數(shù)據(jù)隱私和安全性挑戰(zhàn)339
10.4.3　效果評估挑戰(zhàn)342
10.5　大模型時代企業(yè)智能化發(fā)展之路343
10.6　未來趨勢：大模型與企業(yè)指標(biāo)結(jié)合345
10.6.1　大模型與企業(yè)指標(biāo)的未來發(fā)展方向345
10.6.2　大模型技術(shù)如何改善數(shù)據(jù)分析過程346