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1、如何梳理报表需求如何梳理报表需求 在实施DSS项目时，我们需要帮客户梳理报表，对管理达到一定境界的客户，其报表通常是自成体系的，而且有一定的内部逻辑，要么按组织管控的区域划分，要么按时间维度划分，要么按产品业态划分，但对于管理不太规范的客户，通常会给你一堆杂乱无章的报表，然后告诉你这些报表我都要实现，到此，我们就傻眼了。 不管运气好或是坏，我们都避免不了要梳理报表，在我实施的某项目中，该客户就属于后者，业务全在线下跑，手工处理，在本次上DSS项目时，顺带要求我们开发一套业务系统来代替手工处理，所以，在该项目中我们不但要梳理报表还要开发一套支撑这套报表体系的业务系统，其难度远远超过单纯的梳理报表
2、。 经过几天的排列组合和逐字逐列地对报表进行解读，先后经历过四个版本的梳理，我总结几个规律或共性的经验供大家参考。 1、梳理报表的核心在于梳理出报表的维度。维度是一个很难定义清楚的名词，在现实世界中最核心的维度有两个：时间和空间。时间很容易理解，就是过去、现在和未来，所以1W在看报表时通常要同比、环比，没有同环比，就无法判断当前的形势，这个世界没有绝对，只有相对，在相对的世界里寻找一个相对科学的平衡点，就是最高明的决策。同样的，要搞清楚报表，先要搞清楚报表有多少个维度，前面说过，时间是一个维度，比如去年、今年、明年，将年又细分成季、月、周、天，所以我们通常会发现，很多报表的列都是年、季、月混合
3、着用，月累计成季，季累计成年，这是偏爱于数字分析的领导的偏好。另外，报表还有很多个维度：按组织纵向层级：这个维度很重要，它会在很多报表里出现，也是出现频率最高的一个维度，它跟地产公司的组织架构设计有关：集团-区域-城市-项目，最底层的业务来自于项目，将项目数据层层汇总最后会得到整个集团的数据。这是由下至上的汇总，当然，1W在看数据时不可能也根本无法做到一眼就看到项目中的数据细节，他们通常是先看区域的，再看城市的，最后看项目的数据，这是由上至下的层层穿透。这是我们在DSS中用得最多的。按业务类别：这个维度可以被归结到空间维度里，用业务来充盈整个空间，把空间细分就是业务类别。业务类别的概念可以很窄
4、，比如收入中的租赁费、管理费、能源费、修缮费等，比如成本中的业务成本、运营成本、维护成本等。，也可以很泛，比如颜色中的红、黄、蓝、绿，比如我们经常所说的男人、女人，比如形体世界中的三角形、四边形、五边形、多边形，等等，你可以将所有的、有鲜明特征的、无法归到一起的个体当做一个类别，当这个类别跟你所研究的业务有联系时，它就是一个业务类别，我们要在脑中建立一个广阔的、有强大吸收能力的、能在众多事物中寻找到一丝丝联系的思维体系，一旦这个体系被建立起来，你脑中的维度将会取之不竭而源源不绝。至于是否将某个业务类别纳入到报表中来，得看具体的业务需求以及管理者的管理诉求，比如管理者对成本细项比较关注，那么在报
5、表中成本细项类别就是这些报表中必须包含的维度。按组织横向层级：按组织纵向层级看数据的目的在宏观世界是为了发现问题在微观世界中是为了解决问题，而按组织横向层级看数据主要在于同一级别的对标，项目与项目对比，部门与部门对比，中心与中心对比，经营体与经营体对比，有比较才会有竞争，知耻而后勇，只有如此才能给“差等生”潜在的压力，以此来提升工作效率和寻找加强执行力的契入点。按预实差：凡事豫则立，不豫则废，在行事之前，要事先计划，这个计划就是“预”，它是预算、目标、计划的代名词，它代表一种愿景。愿望往往是美好的，实际操作起来往往是两码事，这就是“实”，理想与现实的差距，就是“差”，差距有两种表达方式，一种是
6、代表数量级的“差额”，一种是代表相对性的“差率”，预实差结合起来就知道当初定的目标是否能实现、将实现，所有的管理者基本上都具备这种思维，管理者的这种思维模式注定了报表在设计时必须包含这个维度。按时间维度：时间维度过于复杂，通过排列组合，可以组合出N种，但针对某个特定客户的一堆报表，其时间维度通常就那么几种，要么是按年看三至五年的计划或预算，要么是按月看具体的业务细节，复杂一点的会在年月之间穿插一个季，让报表变得无比的复杂，但是，它们有一个共同的特征：闭着眼看过去、睁开眼看现在、眯着眼看未来。过去一般会看总数，现在一般要越细越好，未来一般看到一两年即可，所以在报表的时间维度上，我们可以发现过去往
7、往只占一列，而今年和明年的数据一般会细到每月一列，后年的数据一般会到季，后年之后就不管了，那是明年的事情。 总之，一旦梳理出报表的维度之后，我们会发现对报表的理解和梳理会变得非常地容易和简单，而且顺着维度这个思维我们可以替客户优化报表，在该项目中，我们将客户10张看似杂乱无章的报表按照业务穿透的层级优化成6套报表之后，得到了客户的专业认可。 2、相同业务放在一起有利于你快速发现业务的共性。如果客户管理不规范，往往给我们的是一堆杂乱无章的报表，这些报表有很多是相似性，比如收入有收入台账、收入汇总表、年度收入目标、收入回款总台账、收入回款汇总，成本有成本台账、成本汇总表、年度成本目标、成本总台账，
8、等等，在这个例子中，我们有两个选择，一个是按台账、汇总表、年度目标、总台账的维度来梳理报表，一个是按收入、成本的维度来梳理报表，实践证明，先按收入、成本来归类，后按台账、汇总表、年度目标、总台账来对标的梳理思路是正确的。所以，将相同业务放在一起有利于你快速发现业务的共性，这一点是很重要的。 3、对同一指标的展现不同的组织层级会有不同的需求。同样的指标，在不同的人眼里代表不同的含义，比如租赁面积，1W看租赁面积是想知道土地储备有多少、正在开发中的有多少、可以租赁的有多少面积、最后才是还有多少面积没有租出去，他看的是全局，想的是整个企业的生命线。而市场经理看租赁面积通常只关心还有多少面积没有租出去
9、，他看的是局部的与自己工作和业绩戚戚相关的，他想到的是有什么办法把这些面积快速租出去。屁股决定了脑袋，看指标的对象不一样，那么在展现指标时的报表维度和样式是不一样的。所以，我们将报表分成了集团级报表、公司级报表和项目级报表，就是为了解决这个问题。 4、将领导关注的重要报表单独列出来并提炼成用图形展现的形式就是KPI。什么是KPI？关键绩效指标，按照我们的业标思路：KPI-管理报表-业务保障-基础数据保障，按常规得先有KPI后有管理报表，但在实际实施项目时，很难做到先将KPI梳理清楚了再来梳理管理报表，通常是倒过来的，先梳理报表，在梳理报表的同时整理KPI，待报表梳理完之后，再将KPI按照企业固
10、有的管理模式进行归类，得到最后的KPI体系。所以，KPI是来自于报表的，将1W重点关注的报表圈出来，然后想办法用图形界面表达出来，通常图形表达的信息比报表要少很多，比如饼图它只能表示一个指标的占比，而柱状图最好只表达一个指标，如果要表达多个指标，就要考虑界面的展现问题，所以，要用一个图来表达一张表就必须对报表进行抽象提炼，最后被提炼出来的就是领导最关心的指标，这个指标就可以归入KPI指标体系。最后我想说的是，我们要有一个认识，KPI虽然叫做关键绩效指标，但在DSS项目实施时有点特殊，并非所有的KPI指标都与绩效有关，我的理解是，只要领导想看这个指标，我们就将之归入KPI体系中，因为我们的DSS
11、部件是可以自由添加的，每添加一个部件就是添加一个KPI指标，它跟绩效有关，但不等同于绩效。 5、报表是KPI的支撑和延伸，其范围应远远大于KPI。如果按照业标的思路：KPI-管理报表-业务保障-基础数据保障来实施项目，我们无形中会受到这种思维的限制，以为所有的管理报表都必须支撑KPI指标。如果站在单纯实施DSS项目来说，这话是对的，它有一个假设的前提所有的业务系统和应用提升足以支撑业务需求。但实际上在实施DSS项目时，这种假设是不成立的，我们通常要倒过来思考问题，即先知道1W要关注什么指标，然后我们发现这个指标在系统中没数或出不来，这时我们就要去优化我们的ERP或是提升应用，待这些都完成之后再
12、来实现1W的这个指标。正因为如此，所以我们在梳理报表时，我们接触到的报表范围远远大于对KPI的支撑，其中有很多报表是跟KPI无关的，但又必须帮客户实现，因为这些报表大部分是对业务系统的管控和分析监控。 6、报表应该覆盖整个业务生命周期。这个命题是我这次总结时想出来的，它来源于客户提出来的几张报表。在HE工业地产项目中，一个简单的合同登记、开票、回款业务，客户提出了8个完全不同视角的报表，它涵盖了整个业务生命周期，其中最引我注意的是合同台账、发票台账、回款台账这三张表。按照我以前的逻辑，我们提供业务系统供客户录入合同、发票和回款信息，在录入界面中，客户可以随便查哪个合同、发票或回款信息，为什么他
13、还需要用一张庞大的报表来“重复”展现这些数据呢，而且要三张，这绝不是偶然，带着疑问我深入调研发现，客户出报表的背后原因是需要对账，由于我们的系统通常是建议客户线上线下结合着使用，那么线上与线下必然会有一个“接合点”，而这三张表就是用来驱动接合的。晃然大悟之下我得出这样一个结论，报表应该覆盖整个业务生命周期。于是乎，在后面的业务梳理中，我有意识地用这种视角把所有的报表全审视一遍，查漏补缺之后呈交给客户，客户最后说了一句话：如果你要我现在在需求上签字，我马上给你签。 7、对于两个维度以上的报表要尝试着拆分。这个命题来源于客户提交了几张庞大而复杂的报表，庞大是因为按照客户的逻辑取出来的数据量会非常大
14、，复杂是因为表头太复杂，没有水晶报表工具光靠我们的RTS报表恐怕很难实现，刚开始是因为担心我们的技术实现不了而想着拆分，待拆分完之后才发现早就应该把它拆分，而不仅仅是因为技术。仔细研究这几张报表我发现有一个共同的现象：这几张报表都有三个以上的维度，众所周知，我们的报表是二维的，最好用它来表示两个维度，如果超过两个维度，我们就需要“变通”，一是把表头变复杂点，在表头里放进两个维度，二是把表行分组，第一个维度分成大类，在第一个维度里放入第二个维度，这样做出来的报表会异常复杂，相信开发过报表的同事应该很清楚。我们唯一能解决的办法就是把一个维度放出来，将报表分层，也就是我们经常所说的穿透，用穿透来代替
15、一个维度，然后将其他维度放进去，尽可能让报表简洁。这样一思考之后，我又悟出了下面一点。 8、具有管理价值的报表通常都比较简洁。报表可以很简单，简单到只有两三个指标，报表也可以很复杂，复杂到扫一眼就让人头晕。通常来说，报表越简洁越好，过于复杂的报表对管理的帮助并不大。从管理的角度来看，每一张管理报表都是为了解决一个管理问题的，同比分析是为看看今年比去年过得好不好，环比分析是为了看看这个月比上个月好多少，行业对标是为了看看我与标杆的差距在哪里，产品之间对标是为了看看哪种产品好卖，项目之间对标是为了看看哪个项目运营效率最好，部门之间对标是为了看看哪个部门人均产能最高，等等，我们会发现，这些对标通常只牵涉到一两个指标和一两个维度，不会太复杂，具有管理价值的报表通常都会比较简洁，如果某张报表过于复杂，我们就要看看它解决了哪个管理问题，它是否有存在的必要。
