在这个数字化的时代，数据已经不再只是简单的记录符号，而是成为了一种全新的高价值的资产，这种资产的价值需要通过一定的智能化工具和分析手段才能充分得到发挥，将数据转化为可度量的指标，即数据指标化，可以有效反映实际运营情况、目标完成状况和用户需求趋势，进一步支撑政府和企业优化决策。

数字宁波科技有限公司（以下简称“数字宁波”）自主研发“智能指标管理系统”，旨在解决政府和企业面临的指标管理、分析和应用痛点，通过对指标构建、指标管理、指标大盘、指标监控、指标服务等进行全生命周期管理，实现统一指标口径、增强数据可信。该系统已实际应用于城市大脑、一网统管、政务服务、人口管理、人才服务、政策服务、国资国企监管、企业运营等多个领域，荣获2023DAMA中国数据管理峰会数据治理优秀产品奖，标志着数字宁波数据治理领域已走在业界最前沿。

一、指标化管理的重要性

（一）优化业务流程

数据可以反映业务流程和运营状况，通过对数据的分析和管理，发现业务中的瓶颈和潜力，优化业务流程和提升业务效益。

（二）实时监测成效

可以监测各项工作的实际执行情况，及时发现存在的问题，节点式对比业务目标，智能预警提醒采取相应的措施。

（三）预测未来趋势

通过对现有数据的分析，叠加智能化模型，预测未来的市场趋势和用户需求，支撑决策更科学有效。

二、如何将数据指标化？

（一）确定指标体系

根据战略目标和业务需求，确定相应的指标体系。指标体系应该能够全面反映实际的业务状况和运营绩效，同时要具有可操作性和可度量性。

（二）明确定义计算

对于每个指标，要明确其定义和计算方法，以确保数据的准确性和一致性。指标定义和计算方法应该基于企业的业务特性和市场需求，能够客观反映企业的实际情况。

（三）数据采集处理

根据指标体系和计算方法，采集和处理相应的数据。数据采集和处理应该保证数据的准确性和完整性，同时要满足指标计算的要求。

（四）指标智能分析

根据采集和处理的数据，计算相应的指标值，并进行分析。指标计算和分析应该关注数据的趋势和变化，发现数据中的异常情况和问题，为企业决策提供参考。

（五）数据可视化

将指标计算和分析的结果进行可视化展示，使企业能够更直观地了解数据的变化和趋势，从而更好地进行决策和调整。

三、数据指标化过程中的注意点

（一）业务导向

产品面向业务人员使用，以业务思维管理指标，以业务语言定义指标、以业务视角呈现指标。

（二）简单易用。

应努力降低产品的使用门槛，让用户打消技术焦虑，轻交互高效体验产品，低代码灵活构建指标。

（三）特色适配

指标体系的构建除了科学的方法论和成熟的产品外，还必须结合本地实际情况，帮助本地客户成功。

（四）开放生态

产品应与其他产品形成产品矩阵使用，兼容国产化信创环境，并积极连接更多生态合作伙伴。

未来，数字宁波将继续努力把数据治理技术打造成标准产品，凭借低代码的指标服务及创新的AI能力，人人都可以利用指标洞察理解业务，实现指标驱动管理和决策。