公司只有從整體和戰略的角度來考慮問題，找出真正具有價值的數據和標準，并轉化為可以落地的業務見解，才能有效地改善績效管理系統。
近年來，首席財務官的職責范圍急速地擴張。過去，首席財務官只需要專注于公司的財務數字，而現在他們不但是股東價值的守望者，還成了公司業務的戰略顧問。從這個角度來講，今天的首席財務官已經化身成了首席績效官(cpo)。
然而，企業的績效管理系統仍然非常落后，難以幫助首席財務官們履行他們的重要職責。在很多大型企業當中，各個部門的kpi指標并不協調一致。不同信息系統有不同的數據分類方式—例如，某數值在系統a中為固定成本，到系統b中又變成了可變成本，甚至人力資源、財務和工資單上對全職員工的定義都各不相同。此外，企業收集數據的權力散落在各處，無法整合成為統一的數據匯報模式。
結果導致財務部門要花費大量的時間將簡單的數據拼湊在一起，以便于高管層根據這些數據進行決策。我們估計公司的財務部門將大約30%的資源投入到這樣的工作當中。然而更嚴重的損失在于，這些質量低下的數據造成的決策失誤。就像一位高管告訴我們：“我們花費了大量的時間來解釋數據，并且對這些數據的準確性爭論不休，根本沒有時間注意這些數據背后的真正意義!”
很多公司認為這只是單純的軟件問題。它們于是開始求助于軟件供應商，花費重金建立先進的績效管理信息系統。然而在進行大規模投資之前，它們并沒有認真思考，哪些數據才是真正有價值的，它們需要怎樣的機制和管理方式才能夠將數據轉化為有效的決策依據。信息源:汕頭招聘網_www.rc3721.com<;/span>
我們在這里提供一種更好的方法。公司可以在不進行大規模投資，建立新it系統的前提下，有效地改善績效管理系統。要做到這一點，公司首先要跳出來，從整體和戰略的角度來考慮問題。以首席財務官為首的高管團隊首先要找到，哪些數據和標準真正具有價值，能夠將數據轉化為可以落地的業務見解，并且支持有效的決策。自動化和軟件能夠起到協助的作用，但只有戰略性地使用這些工具才能夠真正生效。
真相只有一個來源信息源:汕頭招聘網_www.rc3721.com<;/span>
波士頓咨詢公司(bcg)曾經與不同領域的不同組織合作，幫助它們設計新的績效系統。根據我們的經驗，一個一流的績效管理系統必須包含以下五個關鍵的組成部分。
1.協調一致且高度相關的kpi指標。優秀的績效管理系統不會對所有的數據進行衡量，它應該專注于與公司戰略目標相關的關鍵數據和kpi。找到這些kpi指標，是建立績效管理系統的第一步。
這可以保證績效系統不是為了數據而生產數據。我們可以想象成，利用這個系統建立起一種“通用語言”，管理層可以利用它們來引領業務。保證公司上下對這種統一的標準達成共識，可以幫助整個組織專注于真正重要的事務上。
在一些公司當中，不同品牌、不同地區、不同關鍵行業客戶所采用的數據標準均不一致，盡管公司建立了中央數據中心，但是公司內部使用的數據當中只有20%來源于該中心。因此，在不同部門之間建立協調一致的kpi標準可以有效地解決這一問題。
2.通用的數據分類系統。找到關鍵的kpi之后，我們需要用統一的信息架構和標準化的數據定義對這些數據進行分類。這一步是為了建立“單一的真相來源”，這些數據全面、及時而且準確，不管這些數據來自于哪里或由誰提供。
一旦公司建立起定義和收集數據的標準，我們就可以自動匹配這些數據到常規的匯報系統當中，從而解放了財務部門的員工，讓他們專注于更加有價值的事務。這一部分的最終目標是要建立一個統一的數據儲存庫，所有的相關數據都在此進行分類和存儲。
3.整合管理匯報系統。接下來，我們要建立一個標準化的信息架構，將財務、運營和人力資源等職能納入到統一的管理匯報系統當中。這種匯報系統不僅包含過去業績的數據記錄，也包含對未來業績的預測;它既包含內部產生的數據，也包含市場、客戶和經濟趨勢的相關外部數據。它既能向上延伸，也能向下挖掘，為組織架構的每一級別提供對應的報告;它能夠為管理層提供一個360度的視野，包含財務、人力、運營和銷售等不同的信息源。
4.簡單易懂的數據顯示界面。在這些管理匯報之上，需要有一套簡單易懂的數據顯示界面，它能夠協助高管對數據進行總結和提煉。某種意義上，這些界面比報告更加重要，因為它們能夠幫助高管集中到重要的信息上，并幫助他們找到關鍵的業務洞察。
設計精良的數據界面可以用一種可視化的形式將數據呈現出來。它展示的數據豐富程度大大超越了傳統的電子表格和報告。它還可以幫助高管在不同的kpi和趨勢之間建立可視化的聯系。
5.實時業務分析能力。在標準化的管理匯報之外，優秀的績效管理系統不可缺少深入業務內部進行實時分析，并且對不同業務管理者的問題進行反饋的能力。這樣系統既可以增強財務部門和業務部門的能力，前者可以更快速地對后者的請求進行反應，而后者可以利用系統對業務進行分析。市面上有很多軟件可以根據類似的特殊請求生成報告。
隨著時間的推移，組織會發現很多類似的實時分析可以進行標準化處理。我們曾經與一家公司進行合作，發現很多所謂的特殊請求實際上是對同一類數據的反復請求。通過對這些“faq(frequently asked questions)”進行分類和預先準備，財務部門可以建立一種固定的流程，快速低成本地響應這種需求。
隨著大數據的廣泛應用，企業的業務分析系統將引入海量的外部客戶信息。特別是在零售業，公司常常會捕捉大量的客戶信息，主要是能夠揭示產品關聯度，促銷和營銷活動效果的交易歷史。越來越多的零售商開始利用這些數據來提升業績，它們可以通過分析提升促銷的效果，更加精準地定價，并且對零售渠道的價值進行量化。