無法量化的分析指標體系構建思路，個問題聽上去可能感覺有些矛盾，既然無法量化，怎么又會又分析指標體系的出現呢？比如碰到的一個場景就是像一些煤礦、鐵礦、黑色金屬礦業現場生產安全的管控、風險等級的評估，分為高、中、低三個等級。風險等級就是最終的一個結果性指標，比如高就是90分、中就是70-90分、低就是70分以下。

煤炭綜合看板 – 派可數據商業智能 BI 可視化分析平臺

(相關資料圖)

問題在哪里呢？就是這個得分怎么得出來的，它的背后實際上是一組指標再根據一定的評分標準，再加上權重計算出來的一個最終得分。類似于這樣的還有在企業里面的績效評價體系，還有像在企業里面的客戶信用風險評估等等。最終的結果指標可能就只有一個，反饋出來的信息就是好或者不好，或者一般?；蛘呓袃炐慊蛘卟粌炐阒T如此類。

指標體系規劃的難點

第一、結果性指標

看上去就一個結果性的指標，但實際上跟一般的業務分析指標完全不一樣，它很復雜。感覺上是一個指標，但實際上背后是一堆有邏輯關聯、計算關系的指標體系來支撐才能計算出這一個指標。比如像安全生產管理風險評估，最重要的主要就是人、財、物的風險防范評估。不能出人命事故，其次財產、物品不能有損失，不要影響日常生產業務，還有負面的社會影響力。從結果上看，生產安全管理風險評估指標就一個，就是風險評估等級。但實際上，風險評估等級這個指標就要往下細化到對人、對財、對物等各個相關場景的過程指標的分解。

生產管理分析 – 派可數據商業智能 BI 可視化分析平臺

第二、主觀的指標因素

指標體系中的大部分指標都是非客觀的，有很多主觀評價的因素，不能被量化的。比如什么叫做高風險、什么叫做中風險、什么叫做低風險，構成它們的指標怎么來量化，標準和依據是什么。例如安全設備管理、安全生產現場管理，這兩大項構成了風險等級，它們的權重是多少。比如在安全生產現場管理中，進入生產場所的現場人員沒有戴安全頭盔這一項動作被記錄下來要打幾分，跟其他的相關事項比較，權重是多少。所以，大家可以看到，這些指標不像在業務系統的數據是可以直接被數據衡量的，直接評價的。

駕駛艙 – 派可數據商業智能 BI 可視化分析平臺

第三、數據的采集、歸集

比如涉及到現場生產管理如果有人員違規了，這個數據怎么被記錄下來。如果是一家安全現場管理的負責人，就算看到這個問題，會自己記錄自己的問題嗎？顯然是不會的。所以，一旦類似于這樣的數據不能被系統自動的記錄，數據一定就不是準確的，數據采集的難度也就很大。

第四、定義評價規則

有評價的地方，就一定有博弈。憑什么你定的規則就是合理的，對我可能不利啊，或者不公平。這一點也是非常非常難的，有考核的地方就跟個人利益相關，這個規則的定義是最困難的。在企業里面的績效考核相對而言至少隨著企業內部管理的規范會相對比較成熟，評價規則相對而言比較容易些。但是對于一些像安全生產管理，風險管理的評價是非常難的。評價規則難定義不說，就算定義了，也沒有數據支撐。

數據可視化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

績效考核 – 派可數據商業智能 BI 可視化分析平臺

在外面碰到這種類似的需求場景，客戶就特別希望能不能直接拿一套別人的比如有關生產管理的風險管控評價指標體系直接來復用一下，這個其實是非常不現實的。首先，不同的行業、不同的企業工作作業方式、管理方式差別很大。其次，光有指標體系還不夠，定義了指標體系，數據來源能不能解決也是一個問題。所以，還是要回到企業自身的管理方式、資源來思考如何來系統性的規劃和構建這樣的一個比如生產安全風險管控評價體系。

建設思路

一、梳理場景

還是需要把所有的涉及到安全風險管理的場景給梳理出來。比如安全設備保障的管理、現場生產安全保障的管理，每一項類型的管理場景下有哪些會造成潛在的人、財、物、環境等風險，這些風險是什么，需要全部的列示出來，越全越好。

二、建立打分標準

從大的管理分類，到細化分類下的場景來劃分權重，同時建立打分標準。比如安全設備管理的權重占30%，現場生產安全保障占70%。在安全設備管理分類下，有很多項細化的評價條目，對每一項條目都建立評價和打分標準。對末級每一項有打分標準，往上又有權重，基本上整個框架體系基本上是出來的。

大屏可視化 – 派可數據商業智能 BI 可視化分析平臺

三、量化記錄

評估下所有的評價標準下的數據是否可以被量化記錄，數據采集有沒有問題。如果有問題，這一項就需要先排除掉，放入到備選的評價體系中，以后再來完善。比如現在已經有了攝像頭視頻技術，可以動態識別沒有戴安全帽的人員，這種數據就可以被記錄下來。如果，不能被準確的記錄，這項數據的權重就不能定義的太高，或者就不適合放到現有的分析指標體系下。

四、模型的動態優化

先易后難，模型需要動態的優化。企業做這件事情，一開始就覺得太難了，太復雜了。實際上，這個指標模型是可以動態來構建了。先按照前面說的幾個步驟來，然后選擇性的，比如這個季度就先打通這幾項指標，把它做好，哪怕不完善都沒有關系，下個季度繼續來完善。不斷的調整，不斷的優化，把要解決的問題清單拉長遠，依靠時間去消化。

總而言之，這一類的分析場景其實就干了一件事，就是把不能量化、不可量化的評價變成可衡量、可量化的指標體系，通過指標權重來控制指標在整個體系中的重要程度，并可以盡可能真實的反映企業對某一件事物的管理、控制和預防思維。同時，通過不斷的修正模型來實現動態的優化業務管理的過程。