傅一平:“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策

量化是减少不确定性,优化问题的有效手段,是解决我们传统文化中“差不多”毛病的武器,在大数据时代,不仅仅是数据的质变和技术上的革命,更是数据思维方式上的革命

量化是减少不确定性,优化问题的有效手段,是解决我们传统文化中“差不多”毛病的武器,在大数据时代,不仅仅是数据的质变和技术上的革命,更是数据思维方式上的革命,数据化思维是一种量化的思维方式,它能够让我们的管理更加扁平化,让决策的更为科学,从而真正带来工作效率的提升。

Part 1

大脑的非理性

最近听了罗辑思维的新一期节目,叫《那些温柔的操纵》,它讲了一个道理,人做很多事情都是非理性的,人脑的进化导致它总是是从生存的角度来考虑问题,而不是从求真的角度,大脑会基于看过的熟悉的东西进行缓存,以备下一次快速查看,而这往往让你错过更多的信息,经验害死人的,比如你每天下班回家,由于身边的景物很熟悉,你根本不会关注,大脑为了节省能量,往往懒得处理这些东西,即使今天路上多了点景物,也被你忽略,其次,大脑往往高估自己,比如如果将你认识的人的长相排个序,几乎所有的人都会认为自己的排名肯定超过平均,但事实上是不可能的,很多公司搞360度考核,其中的定性测评,很多人在得到部门排名后,都觉得不可思议。

总之,大脑直觉很多时候并不理性,这是不以人的意志为转移的,进化使然。

Part 2

差不多的文化

1919年,胡适写下著名的《差不多先生传》,白描了中国人拒绝精准的庸碌形象:“他在~个钱铺里做伙计;他也会写,也会算,只是总不会精细。十字常常写成千字,千字常常写成十字。掌柜的生气了,常常骂他。他只是笑嘻嘻地赔小心道:‘千字比十字只多一小撇,不是差不多吗?’……他的名誉越传越远。无数的人都学他,于是人人都成了差不多先生。

“而最大的毛病,则是西欧和日本都已以商业组织的精神一切按实情主持国政的时候,中国仍然是亿万军民不能在数目字上管理。黄仁宇先生在其著作《中国大历史》、《万历十五年》中反复提到,在中国五千年的文明进程中最缺乏的就是“数目字管理”。

傅一平:“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策

而西方比如美国文化是一个建立在上帝与数据之间的文化,作为泛基督教化的国家,美国人既拥有着对于上帝的崇敬,也有着对于数据理性的认知与执着。在美国的镀金时代之后,数据化管理就深入了美国社会的方方面面,正式数据化文化让美国可以根据实时的数据分析进行生产线的调整,甚至用于二次世界大战的战略修订,如果你需要详细了解美国的数据化管理,具体可以看看徐子沛的《大数据》等书籍。

只要生长在这块土地,差不多文化或多或少影响着我们每个人,在中庸的处事之道的庇护下认为是理所当然,凡事嘛,不要过分。

Part 3

差不多的三个场景

大脑的非理性不是想避免就能避免的,传统思想的影响也不是想克服就能克服的,如果你从事数据相关工作,或者你是一个新进管理者,或者总在烦恼为什么安排的工作总无法达到预期,即使伙伴或下属表现的很积极,但总是解决不了问题时,为什么?

也许笔者同样的经历你可以参考。先说三种我们每天都可能碰到的场景:

口头汇报:总容易创造认同环境,虽然数据也许并不是那样

我这里的汇报,不是那种事务性的工作,而是指一些重要的事情,应该讲,口头表述是最容易让人迷惑的,一个拙于言辞的人可能只能表达出真实内容的30%,而一个擅长表达的人往往能表达出200%,我们总是比较欣赏后者的表演,但是,他们干的活到底有多大差距呢,其实这是我们大脑非常不理性的地方。

傅一平:“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策

其实逻辑一推敲,钻钻牛角尖,很多场景的口头汇报都不太可信,比如某某员工向你汇报“我昨天完成了项目上线”,你如果让他过了,那你可能就犯了错误,因为第二天,客户就来投诉,他的解释会是,领导,项目上有个BUG还要修复,由此没完没了,谁的错?一件工作长期尾大不掉,为什么无法快刀斩乱麻?

我们往往过于高估自己的判断。为了避免自己的盲区和惰性,我们要找到一个办法,那就是数据说话,没法用数据量化说明的事情,都蕴藏着巨大的风险,没有更好的办法了。

无论是作为管理者还是一个务实的做事者,你应该尽量将无法量化的事标注为未完成,直到呈现出可信的数据,比如到底还剩下多少数量的BUG未解决,而不是说过算过。很多时候好像什么都完成了,但往往什么都没做好,所谓完成很多工作,其实成了低效的代名词。

周报月报:字字数据才是真,没有数据没有心血

好多年前,我的一个同事离职到了某宝,打听了他所做的事情,做的事情跟原来的性质也差不多,我一直认为我们的确差不多,但当我拿到他发我的周报时,我感觉,差不多变成了差太多。我给大家示例下差距:我们的数据建模师以前写周报,经常是这样描述一个事情:

“基于XX及XX变量,完成了YYY模型的建模,并完成了测试和上线”,一共不到50个字,对比人家的:

“进行了对比测试,前一个带来了XX用户,成功率XXX,改进的带来了YY用户,成功率YYY,因此,认为为XXX更好一点……,实际上线后,发现….”,一共近千字。

傅一平:“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策

我们总是习惯于定性说话,而真正的有力量的往往是数据说话,不同的表达方式体现了不同团队的数据文化基因,往往也决定了竞争力。

又比如你看到这样关于项目上线的描述:“完成了大数据ETL平台的上线,一切正常” ,你觉得真正常吗?

特别是,作为管理者,你看到这段描述,其实也许不知道你的下属到底做了什么,而这类周报月报在很多时候是常态,实际上,你已经被过顶传球了。

PPT汇报:漂亮的脸蛋,逻辑的表达,挡不住数据的虚弱

PPT是大多公司采用的正式汇报形式之一,但也是欺骗性较强的一种方式,总是希望采取毕其功于一役的方式来解决战斗,一篇滴水不漏的PPT,如果没有足够的具体的科学数据,你就要判断是不是办公室里想出来的产物,哪有那么完美的事物,但不巧,我们的大脑直接享受这种快感。

《HOW GOOGLE WORKS》这本书的提到了Google公司的决策,谷歌总是用数据决策,“正是因为如此,谷歌的多数会议室都配有两台投影仪,一台用于交流,另一台用来投射数据,在交流意见时和讨论观点时,我们会以公布数据的方式作为会以的开场,我们不希望以我觉得这句话来服人,而是用“请看数据”这句话来服人。如果你不想让观众因你的幻灯片而昏昏易睡,凭借数据的力量不失为一种好方法,在会议期间表达观点的发言人,不应把幻灯片当成讲话的依托,而应把它看作论点的补充材料。幻灯片不应被用来主导会议或论点的走向,仅应作为数据的载体”。

“人们应当在更少的幻灯片中放入更多的数据,如果能把相关信息列在一旁,那么视觉推理就更高效,数据越详实,信息就越清晰易懂”。

傅一平:“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策

这是显而易见的事,但很多人总是视而不见,特别要提醒一下,最了解数据的人,是那些工作在第一线的员工,而往往不是管理者。

我所在的公司每月会召开市场经营分析会,这个会我觉得是最有效率的会议之一,全程都是数据,辅以主管部门的解释,只要参加这个会,每个人都处于紧张状态中,因为要实时解读这些数据,根本无暇停下来,同时,对于相关工作的具体指引也是明确而具体的,但这种求是的会议形式还是偏少。

用数据说话的文化在整个企业中要渗透到每个人的血管里挑战巨大,为什么部门、科室甚至小团队都很少用这种方式,感觉花费太多的精力?感觉太细节了? 但要知道,我们判断的关键是对于企业是否长期有利,我觉得这就是种文化,值得,你认为呢?

Part 4

数据化决策的价值

最后总结下数据化决策的价值,观点还是要收敛一下:

首先,数据化决策可以减少不确定性,降低风险性,我们做事永远在跟熵做博弈,拨开迷雾,减少不确定,发现真理,数据化决策也许是唯一抓手,如果有时间,可以看看道格拉斯的《数据化决策-大数据时代500强都在使用的量化决策法》。

傅一平:“数据化”与“差不多”先生,浅谈数据量化决策

其次,数据化决策可以减低管理成本,释放管理者,万物皆可量化,管理者可能不需要开那么多的会,简单的一份报表就可以解决你的不安,所以要开会,其实做的就是通过开会减少不确定,很多管理者很洒脱,很多管理者很辛苦,可能区别仅仅在于数据化后,你即使远在喜马拉雅山,也能运筹帷幄。为什么很多管理者人能同时并行很多工作,而有些却连一件事情都不能照顾好,也许差距仅在于此。

最后,数据化决策是持续打磨自己,持续进步的一种方式,我们永远在跟大脑的非理性和惰性做斗争,我们习惯于用差不多来安慰他人和安慰自己,在面对惨淡的绩效时也往往抓不住要点,为什么所有完成的工作执行都打了个折扣,为什么我和员工都很努力总达不到目标,因为,无法衡量的过程和努力,除了增加管理成本,有时一无用处。

笔者并非学者,每天干得也是很具体和平常的事,没有太多的时间去研究管理,想法来自于日常工作中的困惑,然后总想来解惑,姑且不说判断对与错,于我也是重新思考的一次机会,与大家分享。

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