安阳网站建设价格济南新闻头条最新事件

在之前的分享中，我们已经深入探讨了https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/144231966，从项目启动到成果交付的每一个环节都进行了详细的阐述。今天，我们将继续指标管理这一话题，但聚焦于指标管理项目建设过程中遇到的高频问题以及相应的解决思路。希望通过今天的分享，大家能够更全面地了解指标管理项目实施的挑战与应对策略，进一步提升项目管理的效率与质量。

01指标管理项目重灾问题

指标管理项目是为了实现指标的标准化管理，以确保其能被广泛、准确地应用而不产生歧义。小亿整理归纳了指标管理项目在实施过程中频繁遭遇的一系列挑战，其中最为核心且对项目冲击力最大的三个问题，直接关系到项目建设的成败以及广泛认可度的评判标准，即项目的可行性、实施效果及大众评价。

第一：指标定义不统一

指标定义不统一具体而言，存在两种典型情况：一是指标名称虽相同，但统计口径与计算方法却大相径庭；二是计算方法一致，数据源与统计方式也相同，然而指标名称却五花八门。无论何种情况，都对指标体系的构建造成了显著冲击。因为若后续使用者仅凭指标名称或简短信息，难以迅速锁定所需内容，这将极大阻碍指标体系的后续应用与推广。

第二：数据之间不可比

在指标体系内部，数据应具备横向与纵向的可比性。若数据在统计方式上存在前后不一致，如一年前后采用不同统计方法，则在进行纵向环比或同比时，指标的波动率会异常显著，导致横向与纵向均不可比。此外，若资产的合计值不等于其各组成部分（如现金、存货、应收账款、固定资产等）的总和，则会引起后续使用者的质疑，对数据的准确性产生怀疑，这也是一个极为严重的问题。

第三：数据明细难追溯

在指标建设初步完成并推广应用时，业务人员通常对数据有一定的敏感度，他们会对数据的波动情况和效果有心理上的预期。若我们提供的数据与他们的预期不符，比如他们认为某指标在近几个月内应平稳波动，而我们提供的数据却显示平滑上升或周期性下降，他们往往会要求提供明细数据以探究原因。这是指标推广初期与业务人员交互的关键环节，若在此环节为追溯历史数据而耗费大量时间，可能导致业务人员对数据的关注度降低，从而影响指标的推广与应用。因此，我们会存储部分明细结果和定期的历史数据固化结果，以方便进行历史数据的明细追溯。

以上问题的解决方案就是之前分享的，要做指标字典，详情戳链接

02成果推进问题

由于指标项目本质上属于数据加工与分析类项目，缺乏业务系统直观的成果展示，因此在后期应用过程中往往会遇到一些挑战。以下三个问题之所以被单独提出，是因为它们代表了常见的现象，且对于这些问题，存在多种解决策略。针对这些现象提出的一些解决思路，旨在抛砖引玉，为大家提供一个共享的参考框架。需要注意的是，具体的解决方案应根据现场情况进行分析和调整。

问题一：指标共享推广程度差

首要挑战在于指标共享推广的局限性。尽管指标体系的建立旨在节省技术人员的时间，但许多部门人员已习惯于依赖报表进行工作，对指标的应用缺乏主动意愿。他们可能认为，既然日常工作可以通过报表满足，便无需额外使用指标。因此，在推广指标应用时，面临着不小的阻力。

解决思路：

1.管理驾驶舱与敏捷看板是很好的切入点

针对指标共享推广程度不足的问题，其核心在于缺乏有效的指标应用切入点。为了解决这个问题，可以借助一些工具，如驾驶舱、敏捷看板等。虽然许多开放式报表平台都具备敏捷看板这一功能，但传统的敏捷看板基于明细数据，数据量庞大，对硬件设备和响应速度要求较高。而指标则是对基础数据按业务场景提炼后的维度与业务场景的结合，相当于已经进行了分类汇总或升维统计。因此，在推广差的场景下，将敏捷看板与指标结合使用，可以大大提高其应用效果。

2.定制化开发部门专属的数据展示版面

特别是对于那些有特定业务条件的部门，可以定制专属的数据展示看板。在建设初期，应提炼紧迫的业务场景，并将这些场景转化为指标，通过大屏或看板等形式在部门内部展示。这种方式能够吸引员工的注意力，并促使他们提出更多的需求和建议，从而推动指标的推广应用。

问题二：指标应用差异较大

另一种场景是指标使用过度，每个业务人员在工作中对数据的需求虽大同小异，但仍有细微差别。他们基于自己的业务理解，对指标抱有特定的期望，希望指标能满足其特定的统计与分析需求。因此，即便提供了标准化的指标，业务人员也可能根据需要进行调整或参考。然而，必须注意控制指标的数量与质量，避免非普适性指标过多，导致指标体系变得冗余。为此，需要确保指标架构像水池一样，保持有进有出的动态平衡，以维持其相对稳定的状态。

解决思路：

1.业务侧指派专岗统一统筹负责指标体系

当面临使用人数过多的问题时，业务老师的作用至关重要。他们需要根据自己的业务场景提出需求，而在构建指标体系时，需要权衡哪些场景可以做普适性支撑，哪些只能做临时性支撑，这需要业务老师进行决策。

2.衍生指标定义生命周期，定期清理冗余

同时，对于专业性强或影响面大的临时统计数据，项目需要在指标体系中定义指标的生命周期。当指标过了预定的生命周期且使用效果不佳时，可以进行禁用或下线处理，以确保指标体系的健康状态。

问题三：指标项目成绩难以量化

指标项目成果的量化难题也不容忽视。在指标建设过程中，我们的努力往往更多地体现在技术层面，如调研、指标体系构建、报表拆解和业务场景分析等。这些工作耗时费力，但成果却难以直观展现。对于客户方业务人员而言，他们可能难以向领导汇报近期的成绩，从而影响到他们的工作积极性。特别是在工作压力繁重的情况下，如果业务人员难以向领导展示自己的成果，他们可能会逐渐将重心放回自己的本职工作上，对指标项目的支持力度也会逐渐减弱。这是一个需要大家深思的问题，如何确保业务人员在参与指标项目的同时，也能看到并汇报自己的成果，从而保持其持续的热情与支持。

解决思路：

1.指标体系不要大而全

从实施策略的角度来看，小亿认为首要原则是不应追求大而全，避免一次性构建整个体系，因为缺乏阶段性成果是项目建设中的大忌，可能导致配合度下降。因此，在构建指标时，应逐个场景进行提炼和支撑，为相关人员提供足够的缓冲时间，并允许进行敏捷响应和快速推进。

2.报表血缘分析是重点，凸显指标应用

其次，从日常工作角度出发，可以利用血缘分析来量化成绩。近年来，信创改造成为了一个重要的场景，许多上游系统正在发生变更。在这种情况下，影响性分析的速度和响应时间很容易成为衡量成绩的关键。例如，当某个上游系统的结构或数据发生变化时，如果能够迅速评估后置影响并采取相应的改造措施，那么项目工作成果就会很快显现出来。这是在当前大环境下，指标项目容易取得成绩的一个方面。

3.日常数据统计需求，量化人力耗时节约

此外，在与客户沟通或汇报时，还可以做一些辅助工作来量化成绩。例如，在指标建设过程中，如果一些指标已经产生了结果，可以将这些结果应用于报表数据的替换或改造中。通过这样做帮助客户缩短报表报送的时间，从而节省他们的工作量。这种量化方式可以让客户在汇报时明确指出，尽管在支持指标项目的建设，但项目成果也在反哺日常工作，提高了工作效率。

03协调沟通误区

关于沟通协调的误区，这是所有IT项目都可能遇到的问题。然而，在指标管理类项目中，这一问题尤为突出，因为此类项目的一半关键因素依赖于客户方的业务老师。因此，一些工作上的小问题可能会衍生出更多其他问题。

1.重视项目启动会等汇报场合

首先，要高度重视项目启动会等汇报场合。在这些场合中，尽可能推动客户方构建成熟完备的项目成员架构，适时抛出遗留问题与影响，需要明确客户方的责任人，确保有一个统一的协调职能，避免出现客户方人员责任确认不明确的问题。 

2.重视工作内容的边界

其次，要重视工作内容的边界。这意味着在沟通协调时，乙方项目经理不应大包大揽，而应明确哪些内容是我们能协调的，哪些是需要客户方自行处理的。例如，在甲方环境中，应协调甲方的领导或负责人，让他们更深入地了解可能出现的问题和协调的难点。此时，不应过于热情地站出来说“我去帮你协调吧”，因为这很容易超出职责范围，引发不必要的争议。在指标项目中，指标体系的取舍是一个敏感而困难的问题。因此，一定要注重公共边界，不要越界去协调或沟通。

3.推进关键信息纸面落地的工作方式

最后，要推进关键信息纸面落地的工作方式。这是为了保护乙方和甲方项目经理，以及配合项目工作的客户方。很多指标体系在构建过程中需要进行取舍，而每个人都有自己的诉求。作为指标建设项目的负责人，需要构建一个全局普适性的指标体系，这不可能满足所有人的需求。因此，在前期阶段，必须将敏感和关键的信息落地成纸面的东西，尽量以邮件/书面方式正式留痕确认，明确口径和约定。这样不仅能保护相关方的权益，还能避免后续出现埋怨或争议。