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风清扬的博客

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日志

 
 

数据背后的事实  

2010-06-26 21:48:48|  分类: 白说:经营管理那 |  标签: |举报 |字号 订阅

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“基于事实的决策方法”成为企业经营管理的一个重要方法,通过数据统计,分析并辅助与图标等方式可将问题可视化,是当前业界常用的方法。

最近几年审核企业时发现,很多企业在数据统计分析方面存在误区,甚者扭曲了数据的真实用途。前些日子拜访一家世界级的日系制造企业,对其中数据分析的应用作了重点关注。

故事发生其中的一个制造部门,该部门员工在1000人左右,该部门策划了一系列目标来支撑整体目标的实现,具体包含了整机的直通率,停线的损失率,不良成本率(占整体成本的比例)等一系列目标,考虑到该部门的规模以及对于整体目标的影响程度,在现场审核请该部门部长展示一下“月度停线损失率”是如何计算出来的?

于是,部长先生请负责统计分析的担当进行确认,随时原始数据的一步一步分解,从月度到具体每天,从每天到具体机种,从具体机种到具体工序,随时数据的逐步分解,我发现负责担当的女孩额头上都冒出汗珠来了,真是于心不忍,结果最终还是出来了,提交到公司的目标与实际的结果还是有较大偏差,也超出了该部门控制的限度,也就是说,可能目标达标的结论变得不可靠起来。

如此的数据并不能代表事实,并考虑到该数据还要反馈到公司本部,还要经过二个层级的传递,作为部门的部长,本部长,总经理在日常工作中不太可能一一验证数据的品质,更多时候只是签名确认,如此下来,决策的品质可想而知。

从上述真实案例我们可以看到,作为部门的主管,公司的决策者我们在看到每月,每周,每天的报表时,我们可否关注一下:

---我们用于决策的依据是否可靠?

---这些数据是否代表事实,甚至掩盖了部分事实?

--我们用如何来保证我们数据的品质呢?

同样的故事发现来一家500强的企业,在发现他们的数据存在很多问题的时候,该部门长非常紧张,并坦诚讲我们部门的报表,图表分析在本公司得到过社长的表扬,诚然PPT幻灯片很漂亮,曲线很优美,并有二个专职人员负责每月的编辑工作,但如此的数据品质,又能说明什么呢?值得我们管理者深思。

 

拓展阅读:好表格为何带来坏战略? 文章来自:哈佛商业评论网

    我们身处一个迷恋科学技术,沉迷于可预知性和控制,痴迷于定量分析的世界。经济预言家们运用宏大的经济模型对经济的发展做出预言,CEO们向资本市场提供的下季度赢利预期精确到分厘。我们信奉的是“让数字说话”,我们认定的真理是“如果不能测评,那就毫无用处。”

  那么,这种痴迷带给了我们什么呢?就经济学家们而言,他们从来就没说对过。近到2008年上半年,没有任何一位重量级的宏观经济学家或任何一家权威的经济预测机构提出2008年(或2009年)经济不会增长,更别提那场灾难性的经济滑坡了。然而,正是这帮完全没能预警经济衰退的经济学家们卷土重来,又无所畏惧地运用同样的量化的科学的模型来预测经济的复苏,当然,他们又错了。CEO们持续性地利用他们复杂的财政预算体系为市场提供季度盈利预报,然而一错再错——其后果是,他们不光因为不如人意的业绩,也因为未能实现数月前许下的诺言而受到诟病。

  在如此现代化的生活中,我们有一种根深蒂固的欲望,希望量化我们的周遭世界,从而能够理解它,掌控它,然而,世界依然我行我素。世界告诉我们这些被现代化科学武装的地球居民,数字透露的信息并非像我们希望的那么多。当宏观经济学家们满怀爱意地累加所有的贷款以获得一个信贷总额,然后将这个数字套进他们的经济模型,希望以此来推断来年的国民生产总值(GDP)时,他们会发现,在2008年,这些贷款并不都一样,其中的某些类别,尤其像次级贷款,几乎是不值一写。

  CEO和CFO们自然都希望能够根据上个月的销售量来推测下个月,但他们时常会发现,这些销售量并不能如他们所愿地成为未来成长的稳固基数,尤其是当支撑他们的客客户关系并不像想象中那么牢固的时候。

  所有这些科学的模型都有一个致命的软肋,那就是它们都基于数量取得出答案,而质量则都被漫不经心地忽略了。我的同事希拉里·奥斯登(Hilary Austen)正在撰写一本揭示艺术性很重要的精彩之书,书中写道:

  质量和数量之间的区别在于质量是无法被客观地测量的,而数量,比如温度,就可以用一支温度计来测量。我们可以给出某一房间里的人数,但光凭这一数字我们并不能了解这一群体互动时的情绪,是高昂,是平静,是紧张,还是争吵不已。

  那么,为什么质量如此重要呢?因为我们身处的这个世界错综复杂而且捉摸不定,这就需要我们以质量为工具来面对它,仅仅是理解、测量、套用和操纵数字是不够的。光是把贷款余额的数字加在一起远远不能说明它在我们的经济中所扮演的角色,同样,把销售额加在一起也不能说明我们真正拥有的是怎样的一家企业,我们必须有质量层面上更深入的理解,才能抓住那些捉摸不定的,难以量化的特性。

  为了获得这种理解,我们有必要将科学的量化技术与艺术性的理解相结合,不宜因过于迷恋于科学的测量而偏废了对质量的把握,质量虽然难以把握,但同样也是必不可少的。我们必须接受这样的可能性,在我们所面对的问题中,那些难以用数量来测定的因素也许正是最重要的。

 

 

  文章来自:哈佛商业评论网

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