基于财务分析理论,探索数据看板的设计

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编辑导语:随着数据的重要性被各行各业所知晓并重视,公司的长期发展和业务的顺利推进都与海量数据息息相关。在信息冗余的当下,如何在大量数据中准确的找到可以为我们所用的数据是个不小的难题,数据看板是一个很好的解决办法。

每一个ToB的产品经理,都难以绕开数据看板的需求。

一个公司的运营,一个业务的流转,一个系统的运作,都伴随着海量数据的产生。为了在纷乱如麻的数据中寻找有价值的信息,数据看板、BI系统等产品应运而生。

经历过几次数据看板类产品的搭建过程,从一开始无知者无畏,匆忙下手,到后面的小心翼翼,步步为营,源于方法论的浮出水面。而在方法论的提炼过程中,由于本科财务管理学的背景,渐渐发现财务分析理论与数据看板设计之间密不可分的联系:

  • 从目的来看,都是为了给目标对象提供在大量数据中有价值的信息,并辅助寻找原因和解决问题的手段;
  • 从最终表现形式来看,都以一篇简明扼要逻辑清晰的报告或页面展示。

起源于二十世纪的财务分析,距今已有一百多年的发展历史,具有相对成熟的分析理论和管理体制。

可以说,财务分析是最古老的数据分析。其中各种经验理论,可以为目前的数据分析平台提供参考,本文试图基于财务分析理论探索设计数据看板的方法。

一、什么是不好的/好的数据看板

不好的分析报告或数据看板常常包含以下特点:

1. 堆砌指标

描绘一个公司的财务或经营状况的指标种类繁多,每一种类别下又有基于不同衡量重点的具体指标,例如描绘企业的偿债能力,就有资产负债率、流动比率、速动比率等等。

新手财务分析师对各类指标的公式熟稔于心,在出具报告时常常把所有指标通通算一遍。面面俱到,没有重点的财务报告如同一盘散沙,需求方发现问题依然如大海捞针,违背了报告的初衷。

做任何一件事都要有对象,有目标。报告的对象不同,其侧重点就不同。例如投资者会更注重盈利能力,投资回报率,债权人更注重偿债能力,而对于具体业务的成本分析,他们似乎并不关心。

类似的,堆砌指标,毫无思想的数据看板也不是好的数据看板,信息过载的后果就是适得其反。

2. 指标结构混乱

一些财务报告对于指标的层次结构,呈现时的先后顺序毫无讲究,导致需求方在阅读时寻寻觅觅,又时常在指标中跳来跳去,这样的报告对于没有分析经验的人而言更是毫无价值。

人的大脑会认为一同发生的事物之间存在某种关系,并将其归类到不同的逻辑范畴里。当逻辑混乱的指标与读者的理解线索发生矛盾,便会导致理解的困难。

最好的四大财务咨询公司在做财务分析报告时,常常花很多时间讨论报告的故事板(Story Board),他们认为最好的分析报告是在讲述一个完整的故事:汇报对象是谁,他们想看什么,我们发现了什么,有哪些数据来支持我们的结论,根据分析结果有哪些解决办法。有些时候为了故事的逻辑连贯、重点突出,甚至可以舍弃一些意义不大的数据和分析结果。

什么是好的分析报告?总结下来就是——基于对象,逻辑连贯。

这是每一份分析报告应该秉持的指导思想,落实到操作层面,包括以下几个步骤:

二、如何有效地设计数据看板

1. 业务分析:明确对象,寻找核心指标

业务分析是所有数据分析的第一步,通过业务分析我们可以获得核心指标,明确本次分析的主题,构成后续工作的基础。

没有一套分析框架适合所有的分析对象。同一个指标在不同行业差别很大,例如在快消行业高得可怕的资产负债率,在地产行业就是小巫见大巫。

而同一行业的企业,由于处于不同发展时期,战略重点有所不同,其衡量方式就有所差异。在理解行业的基础之上,要对企业的发展战略,商业模式,业务种类,销售渠道等进行了解,才能因地制宜地构建一套分析评价标准。

这一切之上,还要考虑报告的受众。投资者关心投资回报,管理者关心经营现状,业务人员关心实时数据。要理解报告受众的数据需求,最好的方式就是多沟通,最简单的方式就是了解他们的KPI是什么。

例如当我们的报告对象是成本部门,通过沟通了解到他们当前KPI是提高资源的利用率,而基于对行业和企业的理解,分析用哪些指标可以衡量资源的利用率,便能建立起第一性指标,并以此作为指标体系的基础。

2. 指标组织:层层递进,引导分析思路

通过建立核心指标,我们很容易发现问题。而好的数据看板不止要帮助用户发现问题,还要能提供一条科学的分析思路,引导或辅助用户对问题的原因进行分析。

比如,公司的销售同比下降了,有经验的经营者会尝试去把原因一层一层拆分:

  • 是哪些地区/渠道/产品的销售下降了?
  • 如果是某一个地区/渠道/产品的原因,是行业不景气市场规模下降了还是市场份额下降了?
  • 如果是市场份额下降了,是有强力的竞争对手进入市场还是自身经营的原因?

在这一步骤中,财务分析领域著名的杜邦分析法可以提供参考。

杜邦分析法的基本思想是将企业净资产收益率逐步分解为多项财务比率乘积,形成一个完整的指标体系,从而有助于深入分析比较企业经营业绩,寻找问题产生的根本原因。

不过需要注意的是,当我们将所有拆分下来的指标毫无遗漏地展现出来时,又会陷入指标堆砌的泥沼之中。我们需要思考这些细分指标中,哪些是我们汇报的对象可控的,基于此再进行进一步的拆分,这才是有意义的。

通过指标组织这一步骤,我们能够至上而下,结构化地获得了整个看板的指标体系,接下来,就要思考如何清晰有序地展示这些指标了。

3. 页面布局:分清主次,展现逻辑关系

在财务报告中,为了使报告更加易读易理解,人们总结出经典的“五段式”报告形式,即:提要、说明、分析、评价和建议。

在提要段,概括公司综合情况,形成现状的总体认识;在说明段,对运营和财务现状进行介绍,采用绝对数,比较数或复合指标数;在分析段,对公司的经营情况进行分析研究,寻找问题的原因和症结;评价和建议段则顾名思义。

一个数据看板页面,也有它的展现顺序。相比纸质的财务报告,它可以通过页面的跳转和嵌套使指标的呈现更加灵活。根据我们在第二步中获得的指标体系,同一层级的指标可以根据优先级,在同一页面(或同一层级页面)的不同位置展示。

而当用户对某些数据有疑问,可以通过点击相应的维度跳转进入各个子页面,通过不断地细分和下钻寻找根因,起到引领分析的作用。

由模块间的逻辑关系及模块内数据间的逻辑关系决定内容和布局形式,可以极大程度地避免指标结构混乱的问题。通过这一步我们获得页面架构和内容布局图,接下来就是具体的图表呈现形式了。

4. 图表选择:简洁清晰,一语道破天机

Andrew Abela将图表展示的关系分为4 类:比较、分布、构成、联系,根据这个分类和数据的状况他给出了对应的图表类型建议。他认为最重要的事情是,在选用图表前首先要想清楚:你要表达什么关系。

另外,Stephen Few认为选择图表的另一个原则是使复杂的信息易于理解,界面简单明了,最大限度的减少用户的认知负担。要做到简洁,在图表设计时需要记住以下两点:

  1. 避免过多的颜色和点缀:不能让复杂的设计掩盖了指标的呈现;
  2. 适当提高图表间的间距:通过减少一次性进入视野的信息量,降低阅读速度,提高阅读质量。

三、结语

每一个指标,为什么出现,为什么放在这个位置,以怎样的方式呈现,都是需要原因和逻辑支撑的。在此问题上,数据看板的设计与任一功能产品的设计如出一辙。

作为生产的第一环节,产品经理掌握了后续劳动力的分配。资源是有限的,每个人都不容易,产品设计中每一处细节的决定都需要慎重。只有说服自己,才能在评审时说服其他同事,使合作成为可能。

产品经理虽无对口的专业,可借鉴的学科理论却随处可见——我们可以参考建筑学理论进行信息架构的设计,也可以借鉴法律学制定活动的具体法则。

万事万物都是相通的,重要的是知识的迁移和融会贯通的能力,与各位共勉!

 

本文由 @Sparrow 发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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