績效管理是從19世紀(jì)以來企業(yè)管理的主要依托，大致可以分為三個(gè)階段：第一階段是19世紀(jì)到20世紀(jì)初，為成本績效管理時(shí)期，績效管理重點(diǎn)指標(biāo)在成本控制。第二階段是20世紀(jì)初到20世紀(jì)九十年代，為財(cái)務(wù)績效管理時(shí)期，該階段以財(cái)務(wù)指標(biāo)為績效管理重點(diǎn)。第三階段是20世紀(jì)80年代開始到現(xiàn)在，為績效管理創(chuàng)新階段，新體系將傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)為重心逐漸轉(zhuǎn)移到公司綜合戰(zhàn)略為重心，比如增長率，市場(chǎng)份額，質(zhì)量等指標(biāo)成為核心。

　　“財(cái)富”雜志在千禧年前后的一篇文章“總裁失敗的原因”里，明確指出大量研究表明，70%的總裁失敗的原因在于，“公司戰(zhàn)略執(zhí)行不到位”。進(jìn)入九十年代以來，績效管理逐漸升級(jí)到戰(zhàn)略績效管理，成為綜合了戰(zhàn)略制定和運(yùn)營執(zhí)行層面的績效管理的強(qiáng)大工具，以1992年羅伯特.凱普蘭Robert Kaplan和戴維.諾頓David Norton首次提出的平衡計(jì)分卡（Balanced Scorecard）理念，標(biāo)志著這一理念的正式成熟。平衡計(jì)分卡從財(cái)務(wù)績效，內(nèi)部運(yùn)營，學(xué)習(xí)與成長，客戶四個(gè)板塊設(shè)計(jì)核心指標(biāo)KPI，從而通過可量化可測(cè)的KPI方式，完美地將戰(zhàn)略目標(biāo)與運(yùn)營執(zhí)行落地產(chǎn)生的績效結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了戰(zhàn)略目標(biāo)可執(zhí)行可評(píng)估的管理體系。該管理理念的成功度可以從Gartner的調(diào)研結(jié)果，“財(cái)富”雜志公布的全球前1000個(gè)頂尖企業(yè)里，有75%的企業(yè)使用了平衡計(jì)分卡系統(tǒng)進(jìn)行管理。

　　如果說千禧年前后大多數(shù)頭部企業(yè)還是以手工數(shù)據(jù)和半直覺方式設(shè)計(jì)平衡計(jì)分卡以及KPI系統(tǒng)的話，2006年開始蓬勃發(fā)展的商務(wù)智能BI系統(tǒng)和技術(shù)以及日益提升的企業(yè)數(shù)字化能力，可以說讓傳統(tǒng)的手工績效管理系統(tǒng)如虎添翼。在理想情況下，完全實(shí)現(xiàn)數(shù)字化能力的企業(yè)，能夠依托可在全企業(yè)各個(gè)系統(tǒng)內(nèi)流動(dòng)的，實(shí)時(shí)，準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，為績效管理KPI系統(tǒng)提供基于大量歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的，對(duì)現(xiàn)實(shí)運(yùn)營狀況的洞察力，分析能力和決策能力。

　　而人工智能AI和大數(shù)據(jù)分析的介入也能賦能數(shù)字化系統(tǒng)越來越智能化和具有前瞻性，比如對(duì)未來銷售趨勢(shì)的預(yù)測(cè)、目標(biāo)客戶的拓展和挖掘以及增值、對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)需求的快速了解并集成到產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品開發(fā)和創(chuàng)新的Time to Market的高效和優(yōu)化。而這些具有價(jià)值的數(shù)據(jù)，能夠極大地賦能績效管理系統(tǒng)KPI的設(shè)計(jì)，讓戰(zhàn)略目標(biāo)的制定更科學(xué)和有依據(jù)，可實(shí)現(xiàn)性大大加強(qiáng)，財(cái)務(wù)指標(biāo)也能從傳統(tǒng)的和業(yè)務(wù)系統(tǒng)脫節(jié)，到實(shí)現(xiàn)真正的業(yè)財(cái)融合。

　　目前市場(chǎng)上對(duì)績效管理KPI數(shù)字化功能做的比較領(lǐng)先的，當(dāng)推上海數(shù)聚軟件系統(tǒng)有限公司。數(shù)聚在對(duì)幾百家各行業(yè)龍頭企業(yè)實(shí)施BI和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的積累上深耕細(xì)作，將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和對(duì)平衡計(jì)分卡系統(tǒng)的理念充分結(jié)合，設(shè)計(jì)了高度符合管理者對(duì)數(shù)據(jù)使用習(xí)慣的產(chǎn)品數(shù)聚酒窩DIMP? (DataCVG Intelligent Management Platform, 數(shù)聚智能管理平臺(tái))。

　　當(dāng)大多數(shù)企業(yè)花重金實(shí)施部署的BI系統(tǒng)被擱置一旁，無人問津無人登錄使用的情況下，數(shù)聚股份發(fā)現(xiàn)了BI系統(tǒng)的誤區(qū)，也就是忙碌的管理者沒時(shí)間也沒意愿學(xué)習(xí)有一定入門門檻的BI工具，去自己拖拉拽分析數(shù)據(jù)和探索數(shù)據(jù)。大多數(shù)企業(yè)的BI系統(tǒng)和工具實(shí)際上只有為數(shù)很少的數(shù)據(jù)分析人員或者財(cái)務(wù)人員會(huì)登錄使用。從而造成了極大的浪費(fèi)。

　　這樣高效智能的數(shù)字化的平衡計(jì)分卡績效管理系統(tǒng)，能夠真正幫助各種體量，不同行業(yè)的企業(yè)杠桿化他們現(xiàn)有的數(shù)字能力，有效提高經(jīng)營管理效率，決策準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性，賦予企業(yè)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力。