公司只有从整体和战略的角度来考虑问题，找出真正具有价值的数据和标准，并转化为可以落地的业务见解，才能有效地改善绩效管理系统。 

近年来，首席财务官的职责范围急速地扩张。过去，首席财务官只需要专注于公司的财务数字，而现在他们不但是股东价值的守望者，还成了公司业务的战略顾问。从这个角度来讲，今天的首席财务官已经化身成了首席绩效官（CPO）。

然而，企业的绩效管理系统仍然非常落后，难以帮助首席财务官们履行他们的重要职责。在很多大型企业当中，各个部门的KPI指标并不协调一致。不同信息系统有不同的数据分类方式—例如，某数值在系统A中为固定成本，到系统B中又变成了可变成本，甚至人力资源、财务和工资单上对全职员工的定义都各不相同。此外，企业收集数据的权力散落在各处，无法整合成为统一的数据汇报模式。

结果导致财务部门要花费大量的时间将简单的数据拼凑在一起，以便于高管层根据这些数据进行决策。我们估计公司的财务部门将大约30%的资源投入到这样的工作当中。然而更严重的损失在于，这些质量低下的数据造成的决策失误。就像一位高管告诉我们：“我们花费了大量的时间来解释数据，并且对这些数据的准确性争论不休，根本没有时间注意这些数据背后的真正意义！”

很多公司认为这只是单纯的软件问题。它们于是开始求助于软件供应商，花费重金建立先进的绩效管理信息系统。然而在进行大规模投资之前，它们并没有认真思考，哪些数据才是真正有价值的，它们需要怎样的机制和管理方式才能够将数据转化为有效的决策依据。

我们在这里提供一种更好的方法。公司可以在不进行大规模投资、建立新IT系统的前提下，有效地改善绩效管理系统。要做到这一点，公司首先要跳出来，从整体和战略的角度来考虑问题。以首席财务官为首的高管团队首先要找到，哪些数据和标准真正具有价值，能够将数据转化为可以落地的业务见解，并且支持有效的决策。自动化和软件能够起到协助的作用，但只有战略性地使用这些工具才能够真正生效。

真相只有一个来源

波士顿咨询公司（BCG）曾经与不同领域的不同组织合作，帮助它们设计新的绩效系统。根据我们的经验，一个一流的绩效管理系统必须包含以下五个关键的组成部分。

1.协调一致且高度相关的KPI指标。优秀的绩效管理系统不会对所有的数据进行衡量，它应该专注于与公司战略目标相关的关键数据和KPI。找到这些KPI指标，是建立绩效管理系统的第一步。

这可以保证绩效系统不是为了数据而生产数据。我们可以想象成，利用这个系统建立起一种“通用语言”，管理层可以利用它们来引领业务。保证公司上下对这种统一的标准达成共识，可以帮助整个组织专注于真正重要的事务上。

在一些公司当中，不同品牌、不同地区、不同关键行业客户所采用的数据标准均不一致，尽管公司建立了中央数据中心，但是公司内部使用的数据当中只有20%来源于该中心。因此，在不同部门之间建立协调一致的KPI标准可以有效地解决这一问题。

2.通用的数据分类系统。找到关键的KPI之后，我们需要用统一的信息架构和标准化的数据定义对这些数据进行分类。这一步是为了建立“单一的真相来源”，这些数据全面、及时而且准确，不管这些数据来自于哪里或由谁提供。

一旦公司建立起定义和收集数据的标准，我们就可以自动匹配这些数据到常规的汇报系统当中，从而解放了财务部门的员工，让他们专注于更加有价值的事务。这一部分的最终目标是要建立一个统一的数据储存库，所有的相关数据都在此进行分类和存储。

3.整合管理汇报系统。接下来，我们要建立一个标准化的信息架构，将财务、运营和人力资源等职能纳入到统一的管理汇报系统当中。这种汇报系统不仅包含过去业绩的数据记录，也包含对未来业绩的预测；它既包含内部产生的数据，也包含市场、客户和经济趋势的相关外部数据。它既能向上延伸，也能向下挖掘，为组织架构的每一级别提供对应的报告；它能够为管理层提供一个360度的视野，包含财务、人力、运营和销售等不同的信息源。

4.简单易懂的数据显示界面。在这些管理汇报之上，需要有一套简单易懂的数据显示界面，它能够协助高管对数据进行总结和提炼。某种意义上，这些界面比报告更加重要，因为它们能够帮助高管集中到重要的信息上，并帮助他们找到关键的业务洞察。

设计精良的数据界面可以用一种可视化的形式将数据呈现出来。它展示的数据丰富程度大大超越了传统的电子表格和报告。它还可以帮助高管在不同的KPI和趋势之间建立可视化的联系。

5.实时业务分析能力。在标准化的管理汇报之外，优秀的绩效管理系统不可缺少深入业务内部进行实时分析，并且对不同业务管理者的问题进行反馈的能力。这样系统既可以增强财务部门和业务部门的能力，前者可以更快速地对后者的请求进行反应，而后者可以利用系统对业务进行分析。市面上有很多软件可以根据类似的特殊请求生成报告。

随着时间的推移，组织会发现很多类似的实时分析可以进行标准化处理。我们曾经与一家公司进行合作，发现很多所谓的特殊请求实际上是对同一类数据的反复请求。通过对这些“FAQ（frequently asked questions）”进行分类和预先准备，财务部门可以建立一种固定的流程，快速低成本地响应这种需求。

随着大数据的广泛应用，企业的业务分析系统将引入海量的外部客户信息。特别是在零售业，公司常常会捕捉大量的客户信息，主要是能够揭示产品关联度，促销和营销活动效果的交易历史。越来越多的零售商开始利用这些数据来提升业绩，它们可以通过分析提升促销的效果，更加精准地定价，并且对零售渠道的价值进行量化。