【七 （1）指标体系建设-构建高效的故障管理指标体系】

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【一 简明数据分析进阶路径介绍（文章导航）】

一、故障概述

1、故障：

ITIL中定义故障为IT服务意外中断或IT服务质量降低。且尚未对服务产生影响的配置项失效也是一种故障。

2、故障管理：

故障管理是围绕故障全生命周期采取的一系列控制流程，包括故障等级定义、故障发现、故障响应、故障定位、故障恢复、故障复盘及持续改进(含故障演练)。故障管理的目标是预防可预知的问题，快速恢复不能预知的问题，以及确保已发生的问题不再重复发生。

二、指标体系概述

1、指标

指标是用于衡量、量化和评估特定目标或业务绩效的度量标准或参数。以定量的方式来衡量和跟踪关键数据，以便评估绩效、进展和效果。

2、指标体系

指标体系是一组相关的指标的集合，它们被组织和结构化以提供更全面和系统的评估。指标体系旨在捕捉和衡量特定领域、过程、项目或目标的各个方面。通过使用指标体系，可以获得更全面、综合和准确的评估，帮助管理者和决策者更好地了解整体情况和趋势。

三、指标体系构建难点

1、管理视角

• 定义关键目标和战略方向：确定清晰的目标和战略方向是指标体系的基础。管理者需要面对的难点是确保所选指标与组织的战略方向紧密相关，并能够提供对目标实现情况的准确评估。
• 综合性和平衡性：管理者需要权衡各个方面的指标，确保指标体系综合而平衡，能够全面反映组织的绩效和目标实现情况。
• 数据可获得性：管理者需要考虑指标数据的可获得性和可靠性。有时，需要通过改进数据收集和管理的方式来解决数据缺失或不准确的问题。

2、业务视角

• 指标的可操作性：业务部门负责人关注的是指标的可操作性。指标应该能够提供对业务过程和绩效改进的有用信息，以便他们能够采取相应的行动。
• 目标的具体性和可衡量性：业务部门负责人需要确保所选指标具有具体性和可衡量性，能够清晰地反映业务目标和关键结果。
• 部门间的协调：在指标体系构建过程中，业务部门负责人需要与其他部门进行协调和合作，以确保指标的一致性和相互关联性。

3、技术视角

• 数据收集和整合：数据分析师面临的难点是从不同的数据源中收集和整合数据，以支持指标体系的构建。这可能涉及到数据清洗、数据质量评估和数据整合等方面的挑战。
• 指标定义和计算方法：数据分析师需要定义指标的具体定义和计算方法，确保指标的准确性和可比性。
• 数据可视化和报告：数据分析师需要将指标数据以清晰、易于理解的方式进行可视化和报告，以便其他角色能够理解和使用这些数据。
  

四、指标体系构建原则

四、指标体系构建原则

1、与战略目标对齐

确保指标体系的指标与组织的战略目标和愿景保持一致。指标应该直接或间接地与战略目标相关联，并能够提供对目标实现情况的评估。同时结合组织的实际情况和业务特点，确保指标既符合行业标准，又能反映组织的个性化需求

2、综合和平衡

指标体系应该综合考虑组织的各个方面和维度，以提供对整体绩效的全面评估，避免指标的盲目性和片面性。同时，需要平衡各个方面的指标，避免过度关注某些方面而忽视其他方面。

3、数据可获得性

在选择指标时，需要考虑指标数据的可获得性和可靠性。确保指标所需的数据能够准确、及时地获得，并且数据源可靠可信。

4、可操作性

指标应该提供有关如何改进和干预的信息，以实现绩效目标。指标应该具备可操作性，能够为决策者提供有益的指导和行动建议。

5、具体和可衡量

指标应该具备明确定义，能够量化和衡量。指标的定义和计算方法应该清晰明确，以确保测量的准确性和可比性。

6、参与和沟通

在指标体系的建设过程中，应该与相关利益相关者进行广泛的参与和沟通。各个层级和部门的意见和需求应该得到充分的考虑和反馈，以确保指标体系能够满足各方面的需求。

7、协调性原则

指标之间应相互协调，避免相互矛盾或重复。协调性原则要求指标在反映绩效的同时，也要考虑到指标之间的逻辑关系和相互影响，确保整个指标体系的内在一致性。

8、稳定性原则

指标体系应具有一定的稳定性，避免频繁变动导致的数据不连贯和不可比性。稳定性原则要求指标在一定时期内保持相对稳定，除非业务环境或目标发生重大变化，否则不应轻易更改。

五、指标体系构建方法-OSM

在OSM模型中，Objective（目标）、Strategy（策略）、Measurement（度量）是构建指标体系的关键环节。
Objective（目标）：首先明确信息系统故障管理的核心目标，如提高系统稳定性、减少故障发生次数、缩短故障恢复时间等。这些目标应与公司的整体战略和业务需求紧密相连，确保故障管理活动与公司发展方向一致。
Strategy（策略）：基于设定的目标，制定具体的故障管理策略。这可能包括预防性维护、故障快速响应、故障复盘与持续改进等方面。策略的制定应充分考虑系统特性、业务需求和技术可行性，确保策略的有效性和可执行性。
Measurement（度量）：为了评估策略的执行效果，需要设定一系列可度量的指标。这些指标应能够反映故障管理的各个方面，如故障发生次数、故障响应时间、系统可用性等。通过定期收集和分析这些指标数据，可以评估故障管理活动的成果，并为后续的优化提供依据。

1、Objective（目标）

• 最小化故障发生频率：减少信息系统故障的发生次数，以提高系统的可用性和稳定性。
• 最小化故障修复时间：缩短故障修复的时间，以减少系统停机时间和对用户的影响。
• 提高故障响应效率：加强对故障的监测和响应能力，以快速定位和处理故障，减少对业务的影响。
• 持续改进故障管理过程：建立一个持续改进的文化和机制，以不断优化故障管理的方法和流程。

2、Strategy（策略）

• 预防性维护：通过定期的系统巡检、性能监测和预防性维护活动，减少故障的发生概率。
• 响应优化：优化故障响应流程，确保及时分派、追踪和解决故障任务，以减少修复时间。
• 技术支持和培训：提供充足的技术支持和培训，以提高团队对故障处理和问题解决的能力。
• 持续改进和知识管理：建立知识库和经验分享机制，促进持续学习和改进故障管理过程。

3、Measurement（度量）

• 故障发生率：度量每个时间段内发生的故障数量，以评估预防措施的有效性。
• 平均故障修复时间：度量故障从发生到修复的平均时间，以评估故障修复效率。
• 故障响应时间：度量故障被识别到并开始处理的时间，以评估故障响应的迅速性。
• 问题解决率：度量解决的故障和问题的比例，以评估团队的解决能力和效率。
  

五、指标体系构建方法-MECE

MECE是“Mutually Exclusive Collectively Exhaustive”的缩写，中文译为“相互独立，完全穷尽”。MECE原则常用于管理咨询领域，特别是在战略规划、业务分析和问题解决等方面。它主要有以下两个特点：
相互独立（Mutually Exclusive）。问题的细分是在同一维度上并有明确区分，不可重叠。
完全穷尽（Collectively Exhaustive）。所有部分全面、周密，确保没有遗漏。

通常有以下方法：

1、流程法（Process Method）

根据元素所经历的过程或流程将其分类。这种方法适用于描述一系列步骤、阶段或活动的过程，例如项目管理中的阶段划分、销售流程中的各个阶段等。

2、要素法（Elements Method）

根据元素的关键要素或特征进行分类。这种方法适用于根据元素的不同特征或因素来划分，如产品特性、市场细分、客户特征等。

3、矩阵法（Matrix Method）

通过交叉比较不同的分类维度，形成一个矩阵表格来分类元素。这种方法适用于多个分类维度同时考虑的情况，可以形成清晰的交叉分类。

4、阶层法（Hierarchy Method）

根据元素的层次结构进行分类，将元素按照上下级关系进行分层分类。这种方法适用于具有明确层次结构的问题或元素，如组织结构、产品层次等。。

六、指标体系建设步骤

1、确定目标和需求

明确故障管理的目标和需求，包括希望通过指标体系实现的目标和相关利益相关者的需求和期望。

2、 定义关键要素和指标

确定影响故障管理绩效的关键要素，如故障响应时间、恢复时间、故障率等，并为每个要素定义相应的指标。

3、数据收集和整合

收集与指标相关的数据，并进行整合和清洗，以建立完整、准确的数据源。

4、指标分析和报告

通过数据分析和可视化工具，对指标进行分析和解读，并定期向相关利益相关者报告指标结果和趋势。

5、 持续改进和优化

根据实际应用和反馈，不断优化和调整指标体系，以确保其与故障管理目标和需求的一致性，并提供有价值的信息和指导。

七、总结与展望

故障管理指标体系的构建是一个关键的过程，旨在通过定义、收集和分析指标数据，提供对故障管理绩效的量化评估和监控。通过明确目标和需求，定义关键要素和指标，收集和整合数据，进行指标分析和报告，并进行持续改进和优化，可以建立一个有效的指标体系来支持故障管理的决策和运营。

未来可以向着将业务指标和技术指标相结合，形成综合的故障管理指标体系，更好地反映故障对业务运营的影响，从而实现对业务连续性的全面管理。

随着人工智能和自动化技术的应用，故障管理指标体系可以利用自动化工具和智能分析算法，更好的实现实时监测和预测，提高故障管理的效率和准确性。