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随着国内企业科学管理观念的加强和信息化技术的普及,企业的决策者们已经意识到决策应建立在科学信息的基础之上,而大量使用定量研究方法的各类调查数据正好满足了这种对“科学”的心理需求,统计结果常常成为企业决策的主要甚至是决定性的依据。
一、数据背后的五大陷阱
1.使用定量研究方法的数据是管理决策的必要条件
对“科学决策”的追求使得企业决策者在进行重大决策前总是希望自己的想法能有具体数据的支持。在管理实践中,关于“多少”的信息比较容易获取,而关于“如何”的信息则更具有决策意义。企业决策对数据的依赖往往无意之中就如醉汉在路灯下寻找钥匙,路灯是他可以看得清楚的地方,却不是他丢失钥匙的地方。
2.数据反映了客观情况
对图表和数据的崇敬和迷信经常使得企业的决策者们不假思索的认为,统计数据是客观的、理性的、值得信赖的。然而,现实的情况是,数据与客观现实之间存在着巨大的差距。
抽样方式、样本规模、一线调查人员素质、问卷的结构、调查的引导语等问题都会导致数据结果和真实情况相去甚远。
3.数据产生的过程是合乎逻辑的
大多数时候,很多管理人员认为数据的产生过程是合乎逻辑的,有些即使对数据产生的逻辑有所怀疑,也会担心显得无知而不愿意询问某些分析数据是怎么得到的,使用了哪些方法,这些方法隐含了怎样的假设。而这些问题往往是至关重要的。
4.数据不会被误读
大多数管理者认为,数据因为其客观性和高度概括性,从而不会被误读和产生歧义。现实的情况是,数据被误读的情况大量的存在于我们的管理实践。
5.关注数据不会产生负作用
要得到各种数据,就要把各种工作要素量化,其结果是过度强调了极容易辨识的行为。让我们来看看在数字就是一切的绩效考核下的员工工作状态:生产工人为了完成生产定额,水龙头坏了视而不见,也不向管理部门汇报;销售人员为了完成销售指标,不惜置公司信誉于不顾,采取贿赂手段,获得政府支持;财务人员为了提高收款率,不惜破坏公司与客户多年来的默契;研发人员为了缩短研发周期,不惜剽窃他人专利,以减少研发周期。
二、规避数据陷阱的方法
1.回溯过往决策
每个企业都根据拥有的数据做过很多决策,对这些过往的决策进行盘查,包括获得批准实施和未经批准实施的项目,检讨哪些决策是对的,哪些决策不太准确,哪些决策则完全错误,为什么会犯这些错误,这些错误与数据模型有什么关系,以及为了提高决策质量,需要哪些措施等,这样的回溯对大多数企业今后的决策是有益的。
2.质疑数据产生的逻辑
管理决策者不是数学家,面对数据和模型,虚心向数据提供者询问数据产生的逻辑毫不丢人,当然企业也可以借助外力,比如请有着深厚数学基础的人(如经济统计博士,或者社会学博士、心理学博士等)做企业总统计师或统计顾问,让他们关注这些数据产生的逻辑和可能存在的误差,从而为企业的管理决策保持清醒的头脑。
3.提出数据验证
不同的数据反映的事实的接近程度是不一样的。有形活动的信息最容易被验证,因而可信度最高,金融与财务的信息可信度要低一点,消费者行为的数据受环境影响问题颇多,人力资源测评的数据牵涉利益当然是问题最大。如果决策者能对上述数据提出验证的建议,发现数据存在问题的可能性是非常大的。应用同样的方法采集的数据在同等条件下获得的结果稳定在一定的误差范围之内,这样的数据还是有一定的可信度的。
4.关注数据之外的信息
认知心理学原理表明,人们在关注具体的信息时,往往忽略了其他的信息。数据对客观现实的描述再真实和具体也不会解决问题,只有找到数据背后的东西才能使企业获得更好的发展。
5.关注原始数据
数据的深度加工可以使数据越来越精练,但也会在加工的过程中损失很多有价值的信息。另外,层层上传,报喜不报忧的企业汇报机制常使数据离真实越来越远。因此,作为企业的管理决策者,有必要关注最原始的数据,了解最初数据的范围和质量。
6.平衡业绩与健康发展
对数据模型和客观标准的狂热或许有很多深层次的原因,除了数字的简单、可量化、操作性强、有预测性外,数据代表着企业运作的成本和利润。季度盈利考核目标这个指标虽然是客观数字,但它有损企业的长期竞争力这个难以量化的指标。企业的管理决策者在关注数据的同时,永远也不要忘记,战略、风险、领导力培养、市场情况、核心竞争力才是企业永葆青春的法宝。
(作者单位:浙江省杭州市第七人民医院)
一、数据背后的五大陷阱
1.使用定量研究方法的数据是管理决策的必要条件
对“科学决策”的追求使得企业决策者在进行重大决策前总是希望自己的想法能有具体数据的支持。在管理实践中,关于“多少”的信息比较容易获取,而关于“如何”的信息则更具有决策意义。企业决策对数据的依赖往往无意之中就如醉汉在路灯下寻找钥匙,路灯是他可以看得清楚的地方,却不是他丢失钥匙的地方。
2.数据反映了客观情况
对图表和数据的崇敬和迷信经常使得企业的决策者们不假思索的认为,统计数据是客观的、理性的、值得信赖的。然而,现实的情况是,数据与客观现实之间存在着巨大的差距。
抽样方式、样本规模、一线调查人员素质、问卷的结构、调查的引导语等问题都会导致数据结果和真实情况相去甚远。
3.数据产生的过程是合乎逻辑的
大多数时候,很多管理人员认为数据的产生过程是合乎逻辑的,有些即使对数据产生的逻辑有所怀疑,也会担心显得无知而不愿意询问某些分析数据是怎么得到的,使用了哪些方法,这些方法隐含了怎样的假设。而这些问题往往是至关重要的。
4.数据不会被误读
大多数管理者认为,数据因为其客观性和高度概括性,从而不会被误读和产生歧义。现实的情况是,数据被误读的情况大量的存在于我们的管理实践。
5.关注数据不会产生负作用
要得到各种数据,就要把各种工作要素量化,其结果是过度强调了极容易辨识的行为。让我们来看看在数字就是一切的绩效考核下的员工工作状态:生产工人为了完成生产定额,水龙头坏了视而不见,也不向管理部门汇报;销售人员为了完成销售指标,不惜置公司信誉于不顾,采取贿赂手段,获得政府支持;财务人员为了提高收款率,不惜破坏公司与客户多年来的默契;研发人员为了缩短研发周期,不惜剽窃他人专利,以减少研发周期。
二、规避数据陷阱的方法
1.回溯过往决策
每个企业都根据拥有的数据做过很多决策,对这些过往的决策进行盘查,包括获得批准实施和未经批准实施的项目,检讨哪些决策是对的,哪些决策不太准确,哪些决策则完全错误,为什么会犯这些错误,这些错误与数据模型有什么关系,以及为了提高决策质量,需要哪些措施等,这样的回溯对大多数企业今后的决策是有益的。
2.质疑数据产生的逻辑
管理决策者不是数学家,面对数据和模型,虚心向数据提供者询问数据产生的逻辑毫不丢人,当然企业也可以借助外力,比如请有着深厚数学基础的人(如经济统计博士,或者社会学博士、心理学博士等)做企业总统计师或统计顾问,让他们关注这些数据产生的逻辑和可能存在的误差,从而为企业的管理决策保持清醒的头脑。
3.提出数据验证
不同的数据反映的事实的接近程度是不一样的。有形活动的信息最容易被验证,因而可信度最高,金融与财务的信息可信度要低一点,消费者行为的数据受环境影响问题颇多,人力资源测评的数据牵涉利益当然是问题最大。如果决策者能对上述数据提出验证的建议,发现数据存在问题的可能性是非常大的。应用同样的方法采集的数据在同等条件下获得的结果稳定在一定的误差范围之内,这样的数据还是有一定的可信度的。
4.关注数据之外的信息
认知心理学原理表明,人们在关注具体的信息时,往往忽略了其他的信息。数据对客观现实的描述再真实和具体也不会解决问题,只有找到数据背后的东西才能使企业获得更好的发展。
5.关注原始数据
数据的深度加工可以使数据越来越精练,但也会在加工的过程中损失很多有价值的信息。另外,层层上传,报喜不报忧的企业汇报机制常使数据离真实越来越远。因此,作为企业的管理决策者,有必要关注最原始的数据,了解最初数据的范围和质量。
6.平衡业绩与健康发展
对数据模型和客观标准的狂热或许有很多深层次的原因,除了数字的简单、可量化、操作性强、有预测性外,数据代表着企业运作的成本和利润。季度盈利考核目标这个指标虽然是客观数字,但它有损企业的长期竞争力这个难以量化的指标。企业的管理决策者在关注数据的同时,永远也不要忘记,战略、风险、领导力培养、市场情况、核心竞争力才是企业永葆青春的法宝。
(作者单位:浙江省杭州市第七人民医院)