[发明专利]一种查询关键业绩指标的组成因子的方法及系统无效

专利信息
申请号: 200810149342.4 申请日: 2008-09-19
公开(公告)号: CN101377836A 公开(公告)日: 2009-03-04
发明(设计)人: 熊信风 申请(专利权)人: 金蝶软件(中国)有限公司
主分类号: G06Q10/00 分类号: G06Q10/00;G06F9/44
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 代理人: 逯长明
地址: 518057广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 查询 关键 业绩 指标 组成 因子 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种查询关键业绩指标的组成因子的方法及系统。

背景技术

关键业绩指标(Key Performance Indication,简称KPI)是通过对组织内部某一流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可运作的远景目标的工具,是企业绩效管理系统的基础。因此,对于企业高层来说,往往对关键业绩指标的值非常关注。

在现有的绩效管理系统中,企业高层可对绩效关键业绩指标的值进行过滤查找,查看关心的关键业绩指标值,但往往关键业绩指标是由多层组成因子组合而成,比如关键业绩指标值由关键业绩指标值1和关键业绩指标值2组成,关键业绩指标值1又包括关键业绩指标值3和关键业绩指标值4,那么在关键业绩指标展示报表中查询关键业绩指标值,过滤出来这样一条纪录“关键业绩指标值=关键业绩指标值1+关键业绩指标值2”,值为“100”。这时如果需要对其组成的关键业绩指标值1的值和关键业绩指标值2的值进行分析的话,就必须再次人工设置过滤条件,把关键业绩指标值1和关键业绩指标值2过滤出来。

在对现有技术的研究和实践过程中,本发明的发明人发现,若一个关键业绩指标值是由多层组成因子组成的,那么,分析这个关键业绩指标的值就需要记住该关键业绩指标的组成因子,人工多次设置不同的过滤条件来查出各组成因子的组成,费时费力,而且,前后查找出来的组成因子的值的关联关系也不强,难以分清上下游关系。

发明内容

本发明实施例提供一种查询关键业绩指标的组成因子的方法,使得当需要对关键业绩指标的值进行分析时,系统能自动设置过滤条件,快速准确的定位到所需要查询的组成因子上,而且,各组成因子的值及上下游关系可以一目了然。

为了更好实施以上方法,本发明还提供了相应的计算机软件系统。

一种查询关键业绩指标的组成因子的方法,包括:

获取需要查询的关键业绩指标的组成因子;

根据所述组成因子设置过滤条件;

根据所述过滤条件显示所述组成因子的值,以及所述组成因子的上下游组成因子的值。

一种计算机软件系统,包括:

获取单元,用于获取需要查询的关键业绩指标组成因子;

设置单元,用于根据所述获取单元获取到的组成因子设置过滤条件;

显示单元,用于根据所述设置单元设置的过滤条件显示所述组成因子的值,以及所述组成因子的上下游组成因子的值。

本发明实施例的绩效管理系统可以根据获取到的需要查询的关键业绩指标的组成因子自动设置过滤条件,然后再根据该过滤条件将该组成因子的值,以及该组成因子的值的上下游组成因子的值显示出来,使得当需要对关键业绩指标的值进行分析时,无需过多的人工干预,系统就能快速准确的定位到所需要查询的组成因子上,而且,各组成因子的值及上下游关系可以一目了然,不仅简化了操作,而且也大大提高了效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的查询关键业绩指标组成因子的方法的实施例一的方法流程图;

图2是是本发明提供的查询关键业绩指标组成因子的方法的实施例二的方法流程图;

图3是是本发明提供的查询关键业绩指标组成因子的方法的实施例三的方法流程图;

图4是本发明实施例四提供的计算机软件系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

本发明的核心思想在于,根据获取到的关键业绩指标的组成因子自动设置过滤条件,然后再根据该过滤条件将该组成因子的值,以及该组成因子的值的上下游组成因子的值显示出来,使得当需要对关键业绩指标的值进行分析时,无需过多的人工干预,系统就能快速准确的定位到所需要查询的组成因子上,而且,各组成因子的值及上下游关系可以一目了然。

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