从过去组织考虑结果的财务数据指标体系，到管理当中，我们必须考虑过程指标体系，这是业财一体化的关键步骤之一，没有对过程的理解，或者不对过程指标进行分析，财务永远无法知道业务到底是如何执行的，结果是如何达成的，只知其然，而不知所以然。
所以，业财一体化，让财务真正参与到业务的管理和决策中，保证参与决策的科学性和准确性，全面性和系统性，就必须进行过程指标和结果指标的梳理，并构建过程指标和结果指标间的因果逻辑关系。
对与“指标”，过去存在大量的误解，很多人一提到“指标”，首先想到的就是绩效，就是考核，这就是传统财务管理中的误解。那么什么是“数据指标”呢？
一、数据指标的正解
所谓的数据指标，是“指向”管理目标的“度量”，指标的“指”是“指向”，“标”是“度量”，这个从原始定义的概念，就不仅仅是对结果的度量，还可以对过程是度量。而业财一体化建设必须要回归到这个原始的定义，必须参与到过程中，才能真正的参与到业务中。
企业所有的经营结果都是过程带来的，没有过程就不会有结果。比如说我们的营销推广，过程中，我们发布营销广告，我们获取流量，通过消费者的点击，浏览，被打动之后下单，然后支付，然后才有了我们的销量，这就是一个网络推广的过程，从最初我们设计广告、发布广告、打动客户再到转化成交。每一个阶段都有一个转化率的问题，这些过程中的转化率就是对营销过程的“度量”。
曝光量→浏览量→点击量→下单量→支付量→收货量/退货量→成交量
在以上的过程中，每一个箭头后面都是一个“转化率”，这些转化率的最终结果是我们的销售量。
过去我们只关心结果，现在我们回归到业务，回归到业务逻辑，探寻背后的规律。如何提高每一个转化率才能最终实现我们更高的转化效率，提高我们的费销比，提高我们最终的经营业绩。这就是对业务过程和业务逻辑的洞察，从只关心结果到参与到业务过程，从而更好地参与到资源的分配，以更懂业务的视角去参与管理，实现业财一体化三重境界的不断升级。（参考本系列第一期1/7的业财一体化升级的三重境界的概念）。
二、深刻理解数据指标的指向意义才能更懂业务
对于数据指标，我们构建过程指标和结果指标的关联关系，结果是如何达成的，所有好的结果，都是好的过程带来的，那么结合历史上最佳的实践，我们就知道什么才是好的过程，从而更好地去参与过程管理和决策，提升业财一体化中财务所创造的价值。
举一个例子，折扣率是一个指标，在促销活动中，我们要通过打折让利，让消费者更多地买单。折扣率对财务的影响我们都知道，折扣率会影响我们公司的盈利能力、影响最终的利润和利润率，打折过多有可能还造成亏损，这是财务视角的理解。
那么，从业务逻辑的视角我们如何理解“折扣率”这个指标呢？折扣率是销售团队销售能力的表征，折扣率代表的是销售团队的销售能力，代表的销售方案的优劣。如果我们团队销售能力强，不打折都会卖得很好，“能力不够，折扣来凑”，只要你的产品比竞争对手差不到哪里去，把价格压到低低的，总有人会买单。
那么，再深入思考一下，如果我们公司的销售指标中，折扣率持续上升，居高不下，那么意味着什么呢？意味着我们的销售团队销售能力不行，销售策略无效，团队整体营销能力在相对弱化，这里相对弱化是指对比市场和行业，对比同行，对比主要竞争对手，我们能力虽有增长，但是没有快于竞争对手，相对来讲就弱了。
这个时候，作为财务BP，你是给销售团队更多的销售费用，让他们去折腾，去打折，去促销更多来完成销售目标，还是考虑将预算费用给到团队去学习，或者去招募更优秀的销售人员，从而提升他们的能力？既然折扣率是销售能力的表征，那么问题就不在销售费用上，而是在能力建设上。所以，将费用预算重新调整，引进新媒体营销的课程给到销售团队，让他们学习成长，让他们有更好的销售能力，才能遏制这个折扣率持续上升、居高不下的困境。
这也是财务BP真正参与到业务决策，让公司投入的费用资源价值最大化发挥的关键，也是业财一体化中，财务参与业务决策的关键所在。一般来讲，销售团队是不会承认自己的能力不行的，只要财务站在更高的视角，才能看到问题的根本。
这就是对数据指标，包括过程指标和结果指标，以及过程与结果之间的因果逻辑理解的重要意义。
【延伸思考，大家可以再去理解一下以下几个指标的真正含义：平均成交单价、客单价、连带率、转化成交率、点击率、费销比、平均获客成本，欢迎大家在评论区留言，将您对这些指标的业务本质含义理解或者疑问留在评论区，供大家一起来深度思考。】
三、最佳实践中的过程指标是我们把控过程，做到最佳结果的标准
如何评价一个指标，我们必须要有指标的标准，就是指标的取值如何判断是高是低、是好是坏，这个评判的标准就是最佳实践中的指标取值，我们有没有达到最佳的过程。
什么是指标的标准？就像我们去医院做检查，检查结果出来之后，我们判断异常的方法就是有一个标准值、或者一个范围，超出这个范围就是不正常的，哪怕是量血压，高压和低压都有一个合理的范围，超出这个范围就有问题。数据指标也一样，比如说客单价多少是高，多少是低，正常是在什么范围之内，不正常的取值怎么判断，我们必须建立指标的标准体系。
历史最佳实践就是我们获取数据指标标准的最佳途径。这个最佳实践可以是我们的历史最好，也可以是参考竞争对手，行业最佳选手的指标。
四、构建数据指标体系（过程指标↔结果指标）
既然我们成为指标体系，那么指标就不是一个一个孤立的数据指标，而是有关系、有架构的、有关联的，才叫做“体系”。
数据指标一般存在三种关系，分别是层级关系、联动关系和逻辑关系（当然，你可以细分为五大类关系，层级关系有两类，逻辑关系也有两类，大家可以细细体会，下文中有提到）。
所谓的层级关系，一方面从组织管理的角度上，高层中层和基层指标之间是分解关系；另外一方面，有些指标属于综合指标，是由各个分子指标构成的，比如说费销比就是一个相对综合的指标，是由各个转化率构成的。利润是一个综合指标，它等于销售额-成本-费用-固摊-税费等子类指标计算所得。
第二种关系是联动关系，在业务链条上，牵一发动全身。客户满意度，可能是物流的影响，物流发货慢或者发货差，那么要看我们物流费用率，我们为了省钱而导致的物流服务差；也可能是因为我们采购成本率低，导致供货商供货延迟导致的发货延迟，这些指标是相互联动的。
逻辑关系就是因果关系，过程为因，结果为果，过程和结果指标之间是有逻辑关系。同时，投入为因，产出为果，投入指标和产出指标之间有逻辑关系。
这三种关系的构建是指标体系的内核，是体系架构的根本。梳理这三种关系是构建数据指标体系的关键，不是将几百个数据指标列出清单就完成数据指标体系的梳理了，而是要架构这三大关系。只有清晰了这三大关系，数据指标才能成为体系，才能构筑我们整个企业经营和管理的大脑决策系统。