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对于精益人来讲 数据的缺失等于管理的缺失
  • 发表时间:2021-06-16 点击数:28
  • 来源:未知

          可能是因为数据的收集、分析是一个苦差事,费神费时,还很枯燥。但这对一个管理者来说并不是一个好现象,只是很多人没有意识到这一点。

  很多的中高层大多说话做事凭经验凭感觉,看上去胸有成竹,信心满满,但你要是认真起来,问一个为什么?往往是一问三不知。肚里没有什么东西,许多事情仅仅是想当然,停留在表面。而且这样的领导比较固执,不容易改变自己的观点和看法。

  而那些掌握大量数据的人同样给人留下两种印象:

  一是业务精熟,基础工作扎实,注重收集、整理、分析大量的数据,这样的人往往敬业勤业,以工作为唯一关注点。

  二是能力精干,善于从繁杂的数据中寻找关联,揭示事物的本质,并提出解决问题的建议,这样的人不仅聪明能干,而且令人敬畏。

  数据是什么?数据就是一种信号,就是告诉你已经发生了什么,或即将要发生什么的信号。我们就是依据对“信号”的判断来决定我们行事的方向和方式——什么事可以做,什么时候做,以及应当采取什么样的方式来做。
可以说,没有数据,就不会有管理。只有当你真正对数据感兴趣的时候,当你喜欢用数据说话的时候,你才能真正感受到数据的重要性。

  首先,数据就是证据和事实,增强你的说服力。

  任何好的想法和观点都可能会遭到对手的质疑和反驳,但你把数据亮出来的时候,对方可能就会哑口无言。你能把“黑”说成“白”,但你能把“3”说成“4”吗?
其次,数据可以暴露问题,揭示本质,改变原有的错误观点和习惯性的思维方式。
我们做了那么多愚蠢的决策就是因为没有问问“数据”,而是自己想当然。比如,你负责管理一个纸巾品牌,一卷纸巾售价50元,生产一卷纸巾的实际成本为15元,下属提出两个促销方案:方案A:降价20%,销量增加20%;方案B:降价40%,销量增加80%。你会选择哪个方案呢?
表面上看,降价40%,销量增加80%,应该是一个不错的方案,但实际上是最糟糕的方案。最好的方案反而是保持原价不降价。可见,薄利多销并不总是一个好的策略,也是有条件的。

  最后,也是大家容易忽略的一点就是,数据可以增强你的权力和影响。
许多有经验的高层经理就是通过弄一些确切的数字来威吓自己的下属,以加强自己在公司的权力。我曾见过一个很有权力的领导,他就常常用“数据”来威吓下属,下属都很害怕见他。有一次,在一个专业会议上,他问某一个分公司的经理:“你们上个月产品的产量是多少?”这位经理小心地回答说:“大约3万吨。”他立时脸色一沉说:“上个月你们生产了31800吨。
你想一想,如果你是这位经理,你会有什么感受,如果你不是这位经理,你又会是什么感受。
这方面表面最出色的就是麦克纳马拉了,《蓝血十杰》中记载,永远有一颗数学脑瓜、分析脑瓜、能从纷乱中理出头绪和道理的脑瓜。他永远能讲出道理,而且是有事实、有统计数字作依据的道理——他能用事实证明他的分析,把别人吓住。

  他善于使用图表和统计数字。有一次,他在太平洋美军总司令部连续坐了8个小时,观看有关越南战争的幻灯片。到他看了7个小时的时候,他说:“请停一下。这张幻灯片,第869号,与第11号有矛盾。”人们把第11号重放了一遍。他说得果然不错,两张片子是有矛盾。在场的人全都佩服之至,也有许多人有点害怕。他的名气自然更大了;大家对他敬畏有加。
记住,权力是通过掌握事实、通过使别人感到惧怕、使别人对某人的才智和能力感到敬畏来行使的。数据可以满足这一点。

  常有同仁论及绩效管理与绩效考核的区别。简单来说,绩效管理要在绩效考核的基础上,对绩效进行分析、评价,然后还要把绩效状况和分析、评价结果反馈给当事人,促进其纠正绩效不佳,或者进一步改进绩效。

  但很多人往往忽视了绩效数据的分析,或者根本不知道怎样进行分析。狭义的数据分析是指对绩效数据(包括各种信息)的整理和分析,找出规律性的、关键性的问题,给出查找问题及其原因的方向,有点像股市分析中的技术面分析;广义的数据分析还要包括对问题原因的分析(因为在原因分析中,有时也要以数据和信息来判断)。有时候,狭义的数据分析就能够直接找出原因,有时候是先分析出问题所在,然后分析产生原因,也有相互交织在一起的。

  也许有人以为,绩效数据分析不就是进行数据统计对比吗?比如今年与去年对比,与其他部门或者其他单位比较,与绩效目标比较,与标准要求比较,然后把比较的结果反馈给当事人就行了;如果对比下来绩效下降了,就要求他查找原因,进行改进;有时还会用这个结果来判断他是否胜任。我想,有一些企业大概就是这样来进行绩效管理的吧。

  这个过程确实属于绩效数据分析的范畴;但这样的对比方法稍嫌简单,仅能看到表面状况,并不足以说明是否真的存在问题,如果有问题,问题出在哪里,因果关系怎样。当你把这样一个结果反馈给当事人时,除非他做进一步的数据分析,否则仍可能是茫然,根本没有办法采取有效的对策。这个绩效管理过程最终是失败的!

  比较有效的数据分析,往往要用到数理统计的工具。比如在质量管理中,常用直方图、控制图、帕累托图等。不同的分析对象,分析方法也要相应改变,这需要绩效管理人员(或者直线管理人员)进行设计。如控制图,主要用于稳定性分析,有人把它用作是否符合标准的分析就不对了;用于销售收入分析大多也不行,因为我们对销售收入的要求一般是逐步提高的,不属于稳定性要求。因此,绩效管理人员首先要搞清楚这些工具的设计原理和作用,如何与实际需要结合在一起,仅满足于用一些现成的规则来进行判断——比如控制图上常用的规则,连续5点处于上半区或者下半区即为不正常等等——是不够的。

  对于某一项绩效指标或绩效状况,也许并不一定需要较复杂的数据分析,尤其是对于行为绩效,大多只要“考核”就可以了;但对于整个企业绩效系统来说,必定需要比较全面的数据分析,没有数据分析,整体绩效管理到绩效考核就做不下去了;硬要做下去,只不过是形式而已。我们说,绩效数据分析是从“绩效结果”到“绩效反馈”的桥梁,是从“旧绩效”到“新绩效”的桥梁,也可以说是从“绩效考核”到“绩效管理”的桥梁,这就是数据分析在绩效管理中不可替代的作用。没有“数据分析”,正是有些企业想摆脱“绩效考核”的束缚开展绩效管理,而最终失败的主要原因之一。

   作为管理人员,我们不妨自问一下:

   我重视数据分析了吗?

   我会做数据分析吗?

   我在哪些绩效指标上使用数据分析了,如何做的?

  我们的企业管理中,有哪些管理者在运用数据分析工具了?有效果吗?我能够指导他们做数据分析吗?

  回答这些问题,对你发现自己或者企业绩效管理中的不足会有很大帮助。