大数据时代的企业管理——读《量化》的随手札记

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。
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 量化是一种改善某种东西而讲述一个完整故事的手段。量化分析是以改进为目的的改变而进行的,可以指明工作的重点,表明工作所取得的成果,但本身不是一套解决方案。量化分析最终都要交到数据所有者手中:组织内部的所有人,以一线员工为主。

量化分析是组织发展计划的基石,也是解决重要组织问题的工具。
1. 数据时最简单的信息形式,通常是数字或常量
2. 指标将真正有关的数据的分组,使数据的含义更清晰
3. 信息添加了上下文,使指标更好理解
4. 量化分析做完整的描述,全面解答根本问题,其中要用到数据,指标,信息及其他分析手段

根本问题定义了量化分析的需求,并能够判断量化分析体系是否有价值。要得到根本问题,需要问五次为什么,直到挖掘出根本需求或问题。大多数根本问题都来自组织目标、改进机会或者要解决的问题,但是找出根本需要的结果不一定要量化分析。

根本问题的检查:
1. 根本问题是否确实有信息、指标或数据需求?
2. 问题的答案会比较简单么?
3. 问题的答案怎么使用?
4. 答案能跟谁分享
5. 能用它画幅图么?

给出术语的定义,清晰直白在这里是最重要的。
发挥创造性的最好方法是避免细节,着眼全局。

如果恐惧是无知的孩子,而你只管向其索要数据而不肯与其分享目的,那你就是接生婆。
不能重复的流程不是真正的流程。数据准确性最大的天敌就是人类。谁都会犯错误,关键是减轻犯错误所造成的危害。

量化分析的结果是调研、讨论的催化剂,之后才是行动。量化分析的结果只是一个指示器,不是事实,第一个恰当的反应就是展开调研。真相并不总是那么显而易见。评估效用不是为了批判或批评谁。对效用进行量化分析是为了让我们从客户的角度了解产品和服务。

量化分析体系的构建起点是答案纲要的多象限图:


需要注意的是:
大多数组织都不具备远景健康状况量化分析所需的条件
组织健康状况讲的是员工处境,大多数领导都不准备听,并且如果没有信任,大多数员工也不准备说
缺乏信任使得评测组织健康状况很难,收集不到业务运营情况的准确数据,也不大可能评测业务流程的健康状况

三角交叉法是构建强健量化分析体系的主要基础。

愿景,使命,目标是拉动组织前进的三驾马车。

期望值完全建立在客户视角上,提供了量化分析体系的最终场景。没有期望值,就不知道这个故事是好还是坏.协作方式让员工成为产品和服务品质的主人,用量化分析结果作激励手段更像是操纵而不是协作。

推荐型用户和贬低型用户的比例必须达到2:1 才能产生增长。评测会告诉你不知道自己不知道。再良好的意愿也抵不住执行不力的糟蹋。基准最适合哪里给量化分析体系做有意义的比较,就是起跑线。量化分析造成的破坏可能比带来的好处还要大。量化分析永远都不应该代替常识或亲自参与。对数据滥用的情绪化反应是无法避免的。

在没有根本问题的情况下收集,分析和汇报数据,就是没有方向的研究。

要想取得真正的成功,必须自己定义成功,必须接受自己的个性。


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