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指標體系與指標平臺:方法與實踐 版權信息
- ISBN：9787111757764
- 條形碼：9787111757764 ; 978-7-111-75776-4
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
指標體系與指標平臺:方法與實踐 本書特色
（1）作者背景權威：本書由行業(yè)領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，創(chuàng)始人兼CEO領銜撰寫。（2）作者經驗豐富：融合了其創(chuàng)始人在百度、平安、京東等頭部企業(yè)的數字化實踐經驗和其多年來服務多加全球百強企業(yè)的實戰(zhàn)經驗。（3）內容系統(tǒng)全面：詳細講解指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業(yè)落地應用的方法，以及指標與大模型等新技術的結合。（4）方法實踐并重：不僅講解了指標體系和指標平臺的建設方法，還通過幾個綜合案例講解了指標如何賦能金融、零售、制造和連鎖加盟等行業(yè)。（5）11位專家力薦：本書得到了京東云總裁曹鵬、百度集團執(zhí)行副總裁沈抖、騰訊云副總裁陳菲、百川智能總裁洪濤等11位專家的鼎力推薦。
指標體系與指標平臺:方法與實踐 內容簡介
內容簡介 這是一部講解企業(yè)如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業(yè)落地應用的方法。 本書由行業(yè)領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，融合了其創(chuàng)始人在百度、平安、京東等頭部企業(yè)的技術研發(fā)經驗和其團隊服務近百家企業(yè)的實戰(zhàn)經驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。 具體地，本書主要講解了以下五個方面的內容： （1）從指標驅動的數字化經營新模式開始，介紹指標管理對企業(yè)經營的重要意義。 （2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。 （3）指標管理平臺的產品設計與技術架構，介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。 （4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業(yè)，從不同行業(yè)的特點出發(fā)，介紹不同行業(yè)的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結合行業(yè)的很好實踐，為想要進行數據智能決策的企業(yè)提供參考。 （5）探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用，探索時下*優(yōu)選的技術帶給企業(yè)經營的無限價值。
指標體系與指標平臺:方法與實踐 目錄
目 錄
贊譽
序一
序二
前言
第1章 指標驅動的數字化經營1
1.1 重新認識指標：業(yè)務對象的數字孿生2
1.1.1 什么是指標2
1.1.2 什么是指標體系10
1.2 重新認識數字化：指標驅動的數字化經營14
1.2.1 企業(yè)經營模式的變遷14
1.2.2 什么是數字化經營16
1.2.3 推動數字化經營刻不容緩22
1.3 指標如何驅動數字化經營25
1.3.1 指標與企業(yè)數字化的關系25
1.3.2 指標驅動數字化經營的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(guī)范化定義68
2.5 數據分析驅動的指標設計70
2.5.1 引入數據分析方法的必要性70
2.5.2 數據分析驅動的指標設計方法70
2.6 指標體系全局框架設計73
第3章 指標平臺的產品設計77
3.1 指標平臺的產品定位78
3.1.1 指標平臺的必要性78
3.1.2 指標平臺在數據平臺中的定位79
3.1.3 構建指標平臺的4個目標80
3.2 指標平臺的3種實現方案81
3.2.1 方案一：BI工具升級為Metrics BI平臺83
3.2.2 方案二：在數據中臺中增加指標管理系統(tǒng)85
3.2.3 方案三：基于Headless理念的Metrics Store88
3.3 構建指標平臺的“四位一體”方法論89
3.3.1 “四位一體”方法論框架89
3.3.2 指標平臺產品設計的3個關鍵目標92
3.4 指標平臺的架構與功能95
3.4.1 指標平臺架構設計95
3.4.2 指標平臺產品功能98
第4章 指標平臺的技術架構110
4.1 指標平臺的技術架構概覽110
4.2 指標平臺的技術特色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數據庫底盤119
4.3 指標平臺的核心技術122
4.3.1 核心智能加速引擎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(yè)的經營分析指標體系141
5.1 經營分析指標體系：零售業(yè)的轉型利器141
5.1.1 從商業(yè)的本質看零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)141
5.1.2 指標體系對回歸商業(yè)本質的作用與價值144
5.2 經營分析指標體系的建設方法146
5.2.1 建設目標146
5.2.2 設計框架147
5.2.3 承載平臺150
5.2.4 衍生數據產品155
5.3 經營分析指標體系的應用實踐157
5.3.1 全國連鎖零售商從0到1共建經營分析平臺157
5.3.2 區(qū)域龍頭零售商快速復制經營分析指標體系162
第6章 金融業(yè)的4K指標體系168
6.1 金融業(yè)的挑戰(zhàn)與痛點169
6.2 4K指標體系概述170
6.2.1 4K指標體系是什么170
6.2.2 4K指標體系能做什么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(yè)4K指標體系總結與應用展望211
第7章 制造業(yè)的全鏈路指標控制塔213
7.1 全鏈路指標控制塔的概念和特點214
7.1.1 全鏈路指標控制塔的定義和范圍214
7.1.2 全鏈路指標控制塔的關鍵特點和功能214
7.1.3 全鏈路指標控制塔對制造企業(yè)的重要性216
7.2 制造企業(yè)數字化管理的挑戰(zhàn)和需求218
7.2.1 制造企業(yè)數字化管理的現狀和趨勢218
7.2.2 制造企業(yè)數字化管理面臨的挑戰(zhàn)219
7.2.3 全鏈路指標控制塔如何應對挑戰(zhàn)和滿足需求220
7.3 全鏈路指標控制塔的整體架構和模塊223
7.3.1 數據采集和集成模塊223
7.3.2 數據存儲和處理模塊224
7.3.3 指標定義和計算模塊225
7.3.4 數據分析和可視化模塊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 全鏈路指標控制塔的實施和推廣策略229
7.4.1 實施全鏈路指標控制塔的步驟和方法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制造企業(yè)中的應用案例242
7.5.1 M集團的全鏈路指標控制塔實施242
7.5.2 J公司的數字化管理改進247
7.6 推廣全鏈路指標控制塔的策略和建議252
7.6.1 戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設計252
7.6.2 基礎設施建設與技術集成253
7.6.3 跨部門協(xié)同與流程重構253
7.6.4 人才培養(yǎng)與教育培訓254
7.6.5 KPI設定與預警機制建設254
7.6.6 持續(xù)改進與文化塑造255
7.6.7 外部合作與生態(tài)共建255
7.7 全鏈路指標控制塔對制造企業(yè)數字化管理的重要意義256
7.7.1 實現全局可視化257
7.7.2 數據驅動決策258
7.7.3 實時異常預警和快速響應259
7.7.4 促進跨部門實時協(xié)同261
7.7.5 推動持續(xù)改進和優(yōu)化262
7.7.6 適應數字化轉型263
7.8 全鏈路指標控制塔在制造領域的應用前景265
第8章 指標平臺賦能連鎖加盟業(yè)態(tài)數字化經營267
8.1 指標平臺為連鎖加盟企業(yè)賦能268
8.1.1 連鎖加盟業(yè)務特點268
8.1.2 連鎖加盟業(yè)態(tài)數字化需求269
8.1.3 連鎖加盟品牌的數字化建設痛點270
8.1.4 連鎖加盟品牌需要的指標平臺273
8.2 連鎖加盟業(yè)指標平臺案例分析275
8.2.1 案例背景275
8.2.2 指標平臺的建設需求和目標275
8.2.3 指標平臺的建設思路和技術架構277
8.2.4 指標平臺建設的5個階段280
8.2.5 指標平臺的9項能力282
8.3 指標平臺的4個業(yè)務價值290
8.4 案例復盤與點評294
第9章 數據民主化：人人用數，數利人人296
9.1 什么是數據民主化296
9.2 數字化轉型時代集團型企業(yè)的痛點298
9.3 數據民主化的理念和價值299
9.3.1 數據消費的發(fā)展趨勢299
9.3.2 數據民主化的理念301
9.4 某快消品企業(yè)的數據民主化實踐之路303
9.4.1 組織結構、技術和工具、文化層面的挑戰(zhàn)303
9.4.2 數據民主化的體驗層：企業(yè)級數據資產門戶310
9.4.3 數據民主化的語義層：數據資產管理314
9.4.4 數據民主化的長期保障：數據文化和能力318
9.5 數據民主化的重要性320
9.6 數據民主化實踐的啟示321
第10章 大模型讓企業(yè)數據洞察觸手可及323
10.1 大模型在數據分析中的作用324
10.1.1 大模型在數據分析場景中的優(yōu)勢324
10.1.2 大模型的能力及構建步驟325
10.1.3 利用自我學習能力發(fā)現數據中的潛在模式和關系328
10.2 指標在GenAI分析產品中的作用329
10.2.1 指標的語義化幫助大模型更精準對齊用戶提問333
10.2.2 大模型對企業(yè)經營分析的作用334
10.3 推動數據民主化與決策制定335
10.3.1 對話式分析助手：人人都是數據分析師335
10.3.2 大模型讓數據分析結果更透明、更可信337
10.4 構建基于大模型的智能分析助手的挑戰(zhàn)337
10.4.1 技術和管理挑戰(zhàn)337
10.4.2 大模型的幻覺問題、數據隱私和安全性挑戰(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)指標結合345
10.6.1 大模型與企業(yè)指標的未來發(fā)展方向345
10.6.2 大模型技術如何改善數據分析過程346
贊譽
序一
序二
前言
第1章 指標驅動的數字化經營1
1.1 重新認識指標：業(yè)務對象的數字孿生2
1.1.1 什么是指標2
1.1.2 什么是指標體系10
1.2 重新認識數字化：指標驅動的數字化經營14
1.2.1 企業(yè)經營模式的變遷14
1.2.2 什么是數字化經營16
1.2.3 推動數字化經營刻不容緩22
1.3 指標如何驅動數字化經營25
1.3.1 指標與企業(yè)數字化的關系25
1.3.2 指標驅動數字化經營的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(guī)范化定義68
2.5 數據分析驅動的指標設計70
2.5.1 引入數據分析方法的必要性70
2.5.2 數據分析驅動的指標設計方法70
2.6 指標體系全局框架設計73
第3章 指標平臺的產品設計77
3.1 指標平臺的產品定位78
3.1.1 指標平臺的必要性78
3.1.2 指標平臺在數據平臺中的定位79
3.1.3 構建指標平臺的4個目標80
3.2 指標平臺的3種實現方案81
3.2.1 方案一：BI工具升級為Metrics BI平臺83
3.2.2 方案二：在數據中臺中增加指標管理系統(tǒng)85
3.2.3 方案三：基于Headless理念的Metrics Store88
3.3 構建指標平臺的“四位一體”方法論89
3.3.1 “四位一體”方法論框架89
3.3.2 指標平臺產品設計的3個關鍵目標92
3.4 指標平臺的架構與功能95
3.4.1 指標平臺架構設計95
3.4.2 指標平臺產品功能98
第4章 指標平臺的技術架構110
4.1 指標平臺的技術架構概覽110
4.2 指標平臺的技術特色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數據庫底盤119
4.3 指標平臺的核心技術122
4.3.1 核心智能加速引擎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(yè)的經營分析指標體系141
5.1 經營分析指標體系：零售業(yè)的轉型利器141
5.1.1 從商業(yè)的本質看零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)141
5.1.2 指標體系對回歸商業(yè)本質的作用與價值144
5.2 經營分析指標體系的建設方法146
5.2.1 建設目標146
5.2.2 設計框架147
5.2.3 承載平臺150
5.2.4 衍生數據產品155
5.3 經營分析指標體系的應用實踐157
5.3.1 全國連鎖零售商從0到1共建經營分析平臺157
5.3.2 區(qū)域龍頭零售商快速復制經營分析指標體系162
第6章 金融業(yè)的4K指標體系168
6.1 金融業(yè)的挑戰(zhàn)與痛點169
6.2 4K指標體系概述170
6.2.1 4K指標體系是什么170
6.2.2 4K指標體系能做什么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(yè)4K指標體系總結與應用展望211
第7章 制造業(yè)的全鏈路指標控制塔213
7.1 全鏈路指標控制塔的概念和特點214
7.1.1 全鏈路指標控制塔的定義和范圍214
7.1.2 全鏈路指標控制塔的關鍵特點和功能214
7.1.3 全鏈路指標控制塔對制造企業(yè)的重要性216
7.2 制造企業(yè)數字化管理的挑戰(zhàn)和需求218
7.2.1 制造企業(yè)數字化管理的現狀和趨勢218
7.2.2 制造企業(yè)數字化管理面臨的挑戰(zhàn)219
7.2.3 全鏈路指標控制塔如何應對挑戰(zhàn)和滿足需求220
7.3 全鏈路指標控制塔的整體架構和模塊223
7.3.1 數據采集和集成模塊223
7.3.2 數據存儲和處理模塊224
7.3.3 指標定義和計算模塊225
7.3.4 數據分析和可視化模塊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 全鏈路指標控制塔的實施和推廣策略229
7.4.1 實施全鏈路指標控制塔的步驟和方法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制造企業(yè)中的應用案例242
7.5.1 M集團的全鏈路指標控制塔實施242
7.5.2 J公司的數字化管理改進247
7.6 推廣全鏈路指標控制塔的策略和建議252
7.6.1 戰(zhàn)略規(guī)劃與頂層設計252
7.6.2 基礎設施建設與技術集成253
7.6.3 跨部門協(xié)同與流程重構253
7.6.4 人才培養(yǎng)與教育培訓254
7.6.5 KPI設定與預警機制建設254
7.6.6 持續(xù)改進與文化塑造255
7.6.7 外部合作與生態(tài)共建255
7.7 全鏈路指標控制塔對制造企業(yè)數字化管理的重要意義256
7.7.1 實現全局可視化257
7.7.2 數據驅動決策258
7.7.3 實時異常預警和快速響應259
7.7.4 促進跨部門實時協(xié)同261
7.7.5 推動持續(xù)改進和優(yōu)化262
7.7.6 適應數字化轉型263
7.8 全鏈路指標控制塔在制造領域的應用前景265
第8章 指標平臺賦能連鎖加盟業(yè)態(tài)數字化經營267
8.1 指標平臺為連鎖加盟企業(yè)賦能268
8.1.1 連鎖加盟業(yè)務特點268
8.1.2 連鎖加盟業(yè)態(tài)數字化需求269
8.1.3 連鎖加盟品牌的數字化建設痛點270
8.1.4 連鎖加盟品牌需要的指標平臺273
8.2 連鎖加盟業(yè)指標平臺案例分析275
8.2.1 案例背景275
8.2.2 指標平臺的建設需求和目標275
8.2.3 指標平臺的建設思路和技術架構277
8.2.4 指標平臺建設的5個階段280
8.2.5 指標平臺的9項能力282
8.3 指標平臺的4個業(yè)務價值290
8.4 案例復盤與點評294
第9章 數據民主化：人人用數，數利人人296
9.1 什么是數據民主化296
9.2 數字化轉型時代集團型企業(yè)的痛點298
9.3 數據民主化的理念和價值299
9.3.1 數據消費的發(fā)展趨勢299
9.3.2 數據民主化的理念301
9.4 某快消品企業(yè)的數據民主化實踐之路303
9.4.1 組織結構、技術和工具、文化層面的挑戰(zhàn)303
9.4.2 數據民主化的體驗層：企業(yè)級數據資產門戶310
9.4.3 數據民主化的語義層：數據資產管理314
9.4.4 數據民主化的長期保障：數據文化和能力318
9.5 數據民主化的重要性320
9.6 數據民主化實踐的啟示321
第10章 大模型讓企業(yè)數據洞察觸手可及323
10.1 大模型在數據分析中的作用324
10.1.1 大模型在數據分析場景中的優(yōu)勢324
10.1.2 大模型的能力及構建步驟325
10.1.3 利用自我學習能力發(fā)現數據中的潛在模式和關系328
10.2 指標在GenAI分析產品中的作用329
10.2.1 指標的語義化幫助大模型更精準對齊用戶提問333
10.2.2 大模型對企業(yè)經營分析的作用334
10.3 推動數據民主化與決策制定335
10.3.1 對話式分析助手：人人都是數據分析師335
10.3.2 大模型讓數據分析結果更透明、更可信337
10.4 構建基于大模型的智能分析助手的挑戰(zhàn)337
10.4.1 技術和管理挑戰(zhàn)337
10.4.2 大模型的幻覺問題、數據隱私和安全性挑戰(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)指標結合345
10.6.1 大模型與企業(yè)指標的未來發(fā)展方向345
10.6.2 大模型技術如何改善數據分析過程346
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指標體系與指標平臺:方法與實踐 作者簡介
數勢科技
數勢科技成立于2020年，是行業(yè)領先的數據智能產品提供商，致力于推動企業(yè)數字化升級，實現數據價值普惠化。作為國家高新技術企業(yè)和北京“專精特新”企業(yè)，其總部位于北京，在上海、武漢、廣州、深圳、成都等地設有辦事處，團隊產研人員占比80%以上，研究生及以上學歷占比30%以上。
公司擁有在大金融、高科技制造和泛零售等領域的專業(yè)洞察力及技術實力，為全球優(yōu)秀企業(yè)提供基于大模型增強的數據智能產品，包括智能指標平臺（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、智能標簽平臺（SwiftXDP）以及智能營銷平臺（SwiftMKT），提升企業(yè)的數字化決策能力，推動企業(yè)數字化升級。智能指標平臺首家通過“中國信通院數據指標管理平臺技術要求專項測試”，智能分析助手首批完成“中國信通院大模型驅動的智能數據分析工具專項測試”。
公司是北京信創(chuàng)工委會會員單位，產品已完成麒麟操作系統(tǒng)、達夢數據庫、人大金倉數據庫等信創(chuàng)適配認證，并通過ISO 27001信息安全管理體系認證、ISO 20000信息技術服務管理體系認證。數勢科技
數勢科技成立于2020年，是行業(yè)領先的數據智能產品提供商，致力于推動企業(yè)數字化升級，實現數據價值普惠化。作為國家高新技術企業(yè)和北京“專精特新”企業(yè)，其總部位于北京，在上海、武漢、廣州、深圳、成都等地設有辦事處，團隊產研人員占比80%以上，研究生及以上學歷占比30%以上。
公司擁有在大金融、高科技制造和泛零售等領域的專業(yè)洞察力及技術實力，為全球優(yōu)秀企業(yè)提供基于大模型增強的數據智能產品，包括智能指標平臺（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、智能標簽平臺（SwiftXDP）以及智能營銷平臺（SwiftMKT），提升企業(yè)的數字化決策能力，推動企業(yè)數字化升級。智能指標平臺首家通過“中國信通院數據指標管理平臺技術要求專項測試”，智能分析助手首批完成“中國信通院大模型驅動的智能數據分析工具專項測試”。
公司是北京信創(chuàng)工委會會員單位，產品已完成麒麟操作系統(tǒng)、達夢數據庫、人大金倉數據庫等信創(chuàng)適配認證，并通過ISO 27001信息安全管理體系認證、ISO 20000信息技術服務管理體系認證。
目前，數勢科技已服務眾多行業(yè)頭部客戶，代表客戶有民生銀行、江蘇銀行、廣發(fā)銀行、中金、平安、中信建投、國信證券、海通證券、沃爾瑪/山姆、寶潔、永輝、絕味食品、書亦燒仙草等。
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