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第23部分

什么是管理-第23部分

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短短短
短短几
几几天
天天之
之之内
内内,
,,协
协协和
和和式
式式客
客客机
机机这
这这个
个个欧
欧欧洲
洲洲空
空空中
中中客
客客车
车车飞
飞飞机
机机公
公公司
司司的
的的骄
骄骄傲
傲傲,
,,一
一一下
下下

子子变
变变得
得得前
前前途
途途末
末末卜
卜卜。
。。

为什么转眼之间世界上最快的喷气式客机——协和式客机就出现了问题呢?31年来,这类飞


第 5章 直面现实——关注数字 ID2002 

机轮胎爆裂事故仅仅发生了3起,但是还从来没有导致过飞机坠毁这样的重大灾难。协和式客机
的安全纪录究竟有多么糟糕? 

总而言之,尽管我们难以接受,但是只有将协和式客机发生事故的次数与总飞行次数加以
比较,我们才会明白事情的真相。因为正在服役的协和式客机如此之少,每天也只有为数不多
的几次航班,那么事故率算是非常高了。按照协和式客机的事故率,美国航空公司每天就要发
生一起严重的轮胎爆裂事故,轮胎碎片都有可能会击伤机身或者发动机。天哪!每天发生一起这
样的事故是个什么概念?因此,协和式客机一下子名誉扫地。所以,管理工作才需要坚持量化原
则。简单数据就可以帮助我们摸清事实真相,而仅仅依靠直觉是根本无法掌握的。

数据对于组织机构的表现至关重要,但基本的管理数据却并非像火箭科学那样深奥难懂,
人们也无需完全受制于数学知识,至少过去20多年来,哈佛商学院MBA专业的学生第一年必须按

照规定学习诸如“怎样避免不懂数据? ”之类的问题。如果看看哈佛商学院对 MBA的要求,很多
人也许会惊讶地发现,原来数据对于人们常识的影响远远超出了高中数学的意义。真正的技巧
就在于掌握数据的意义,而不是斤斤计较数据本身。当然,有时候也需要通过真正弄清数据算
法来理解它们的意义。 

“量化”就是从简单的测量评估出发的一种方法。如果你想了解自己的真实体重,就需要
在体重计上称量。对于任何组织机构来说也是如此。那样做的第一步就是需要规则,那也并非
大家自然或乐意做的:自负与自卑往往同时存在,大家都认为自己将会比现在做得更好,另一
方面,又担心数据可能暴露什么:面对现实、客观全面地认识现实都需要遵守规则,因此每个
组织机构中的人都是从基本现象出发的,不会有自己的理解和认识。正如杰克 ·韦尔奇所说:
“当所有人看到同样的事实,他们往往就会得出相同的结论。” 

然而,量化的方法尽管非常必要,但是仍然不够。归根结底,真正有意义的东西还是通过
这些数据来告诉我们组织机构如何运作。将一大堆枯燥的数据转化成一个有意义的故事,就必
须将这些数据放到具体的背景之中。让我们回过头来看一下体重计,如果我们知道泰勒的体重
是145磅,我们就算了解到一些客观事实,但是这并未运用管理概念。如果我们接着了解到泰勒
是位身高6英尺的男士,那么上述数据就会开始告诉我们一个故事:如果泰勒是位身高5英尺的
女士,那可能又完全是另外一个故事。好了,现在让我们再在其中增加一些背景,假如我们了解
到,3个月之前泰勒的体重是200磅。这就不仅仅是一个故事,而是一个非常紧迫的提醒,至少
如果是男士的话。如果是一位女士,我们则需要进一步了解更多信息,判断这个消息到底是好

是坏。 


很多类似数据对于精明的非管理人员来说,其实就是一些简单的比率,就像协和式客机的
事故率那样,只需将协和式客机的事故与其他参照系加以比较。事实上,那不过是击球率,将
我们的成功数与我们的跑垒数比较。好好想一想“六西格玛”概念,这个质量控制方法已经流
行了十多年,而且至少还将会流行十多年。尽管“六西格玛”是摩托罗拉公司、通用电气公司
以及Greek的很多人的信条,但是从根本上来说,它不过是一个击球率,仅仅告诉自己行动中没
有出错的比率。 


 第 5章 直面现实——关注数字 ID2002 

统计学家运用“西格玛”概念来表示一个标准偏差。“一西格玛”表示31%的产品合格,
“三西格玛”表示93.32%的产品合格。“六西格玛”表示99.99966%的产品合格,也就是说,
在每百万件产品中,不合格产品只有3。4件。20世纪90年代后期,很多公司的产品合格率维持在
“三点五西格玛”,也就是说,在每百万件产品中,不合格产品有2.28万件。因此,不论是在
制造业中还是在餐馆的账单、薪水、医生的处方上都是如此。按照这个比例,航空公司在托运百
万件行李时,也可能出现2.28万~5万次操作错误。尽管我们也会抱怨,但是实际情况可能是我
们绝大多数人可以在到达之后找到自己的行李。不过,在安全领域,航空公司的安全率实际上
早已经超过了“六西格玛”,也就是说,在每200万次飞行中发生事故不到l次。很多航空公司
都应该做到这一点,但协和式客机却没有达到。 

你所要寻求的比率,主要依据你的身份以及想了解的内容而定。一个投资者在考虑是否向
一家公司投资的时候,最关注的问题就是评估这个公司能否如期还款。呼叫中心的管理者则可
能对减少客户在电话机旁等待时间的方法最感兴趣。 

相关比率则往往表明了某种发展趋势,比如一个公司的收入或者支出超过了过去5年(增长
率就是现在与过去的比较)。正如比率那样,通过将数据放在具体背景之中,表示趋势的数据就
会产生意义。让我们不妨引用苹果电脑公司的例子说明一下这个问题。 

尽管苹果电脑在个人电脑市场所占的份额很小,但是,苹果电脑长期以来仍然占据着各类
学校(包括大学)主要电脑销售商的位置。让我们想像一下,1999年,当得知苹果电脑占销往校园
电脑总量的比率掉至12.5%的时候,苹果电脑公司的 CEO史蒂夫 ·乔布斯做何反应吧!除非你
是一位冷静的专业分析师,否则你无法想像乔布斯当时的沮丧。因为就在上一年,也就是1998
年,苹果电脑在销往校园的电脑总量中所占的市场份额是14.6%,居于领先地位。1999年苹果
电脑的市场份额比上个年度滑落2个百分点的同时,戴尔电脑取而代之,以15.1%的市场份额
占据了领头羊的位置。单独看来,任何数据都没有多少实在意义,但是如果放在一起分析,就
会发现其中存在的问题。如果你是史蒂夫 ·乔布斯,你就会发现自己需要设法扭转这种颓势。
显然,这并不是咬文嚼字,而是真正有意义的举措。 

时刻牢记数据本身并没有生命,数据只是简要反映了实际生活中人们的工作情况。比如,
当我们分析像DVD、手机或者 E…mail等新技术出现后所发生的事情时就需要数据。起初只有一小
部分人尝试使用,接着,这种新生事物变得价廉物美,那些很早尝试使用且付出高昂费用的人
们让我们确信这种新生事物的确不错。这样,使用的人越来越多,这种东西也真正流行起来,
每个人都必须拥有它。后来,当人人都拥有的时候,这种东西的增长势头就减缓了。上述过程
几乎就是我们所有人都参与的消费行为模式,大家都很容易理解。这种模式在100年前乔治 ·伊
斯门发明照相机的时候发生过,在今天手机的发明和普及过程中同样也发生过。 

然而,当数据用S曲线而不是用人类行为来表现的时候,很多人就很难理解掌握了。对数学
一直头痛的人可能觉得这些曲线超出了自己的理解范围,觉得我们在使用对于他们来说难度太
大的东西。相反,对于那些数学迷来说,或许容易理解隐藏在这些S曲线背后复杂的数学问题,
但是他们却很难将这些数学曲线与其所反映的人类行为联系起来。优秀的管理者就正处于这两
个极端之间,他们运用数据有目的地实施一种不偏不倚的行动。数据可以帮助你认识到事物更多


第 5章 直面现实——关注数字 ID2002 

的模式演变,以便采取适当的行动。比如,如果你就处在手机行业中,弄清自己在曲线上的位
置,可能会让你从完全不同的角度考虑自己的销售计划或者供应链。 

只要你明白隐藏在曲线后面的人类行为本身,那么常见的数学曲线就毫无神秘之处了。不
过,人们都很容易仅仅关注数字本身,而忽略了这些数字所反映出来的人们的行为。另外,如
果没有了数据,人们将难以看到更大规模的变化。 

最后,至少对于很多正在工作的总经理而言,数学本身并没有多么难懂。在几分钟之内,
人人都很容易学会一些基本的比率运算,判断投资的正确与否。他们也会明白用好几个小时进
行这些运算的原因。比如.“为什么负债率那么重要?”答案是:它从一定意义上说明了你偿还
债权人债务的能力——相对于赢利能力而言,负债越多,你的资金缺口就越大,而你的债权人
所冒的风险也就越大。 

培养从数据中发现问题的能力是一项艰巨的工作,需要花费相当长的时间和精力。理解一
个数据需要经验,这些经验可以让你形成一系列标准和期待值。经验给了你比较相关事物的一
种感受,就像我们对于泰勒体重的反应一样。同样,经验还教你通过寻求其他数据,对一个数
据做出反应,进而来丰富充实故事。 

任何组织机构都不可能没有数字

在本书第2章中,我们通过讲故事解释商业模式,我们尤其关注检验一种良好模式的叙述逻
辑。弄清楚故事了没有?是否能够真正理解故事中的主角?他们可能怎样去做?数据会让你向前迈
出重要一步。如果叙述本身清楚,数据也将更有意义。 

如果在你的故事中,把谁是你的客户、他们的价值何在等问题都弄清楚了,那么结果就会
在你的收人中表现出来;如果在你的故事中,你把如何创造价值的问题弄清楚了,那么它就会
在你的开支中表现出来。而且,如果在你的故事中,你把与别的竞争对手如何不同搞清楚了,

织机构所不可或缺的。 
那么它就会在你的利润和赚钱能力上表现出来。收人、开支、利润和现金流等数据都是任何组
在第一次电子商务浪潮中,隐藏在很多失败公司后面的真实情况,就是没有考虑基本的商
业数学。比如,百货业开始的利润空间非常狭小,如果消费者购物时不愿意多花钱,同时你还
要支付无法减少的服务和配送成本,那么你就根本无法运用现有的数学模式进行运算。 

过去十多年来,理解基本原理和进行数据分析的能力变得更加重要,这不仅仅因为公司一
直尝试新模式,而且因为新技术大大增加了我们的信息处理量。随着压缩代码、分区代码、信
用卡代码、网络跟踪器等技术的应用,数据收集和数据库建立逐渐成为一种专业。计算能力让
各种数据的兼容成为可能,比如,一个医药公司现在可以清楚地掌握医生在处方上使用了什么
药物? 


 第 5章 直面现实——关注数字 ID2002 

当今的管理者不仅可以比过去处理更多的数据,而且处理速度也更快,甚至达到了所谓同
步“实时”的程度:我们不必再经过很长时间,就能非常及时地得到信息。我们可以在飞行途
中处理业务,比如,航班实时订票数据可以让复杂的软件系统及时调整旅客分布,避免空载。
甚至可以说,载客管理系统就能决定一个航空公司最终的盈亏。 

面对这么多一下子扑面而来的数据,不要迷失于数据之中,要弄清楚我们到底想做些什么,
唧些数据可以帮助我们找到自己的路;保持正确的方向;这一切显得前所未有的重要。没有量
化,各种进步就绝无可能:但是管理者又需要不时地与自己的骄傲斗争,不要过分迷恋自己设
计的量化工具,以致忘记了这个量化工具本来仅仅是用来帮助自己做出判断的。其实,不论你
如何打发自己的时间,即便最精准的秒表也无法自动告诉你时间。 

再再让让我我们们看看看看神神童童们们的的故故事事吧吧。。二二战战期期间间,,一一支支特特殊殊的的部部队队在在哈哈佛佛商商学学院院接接受受培培训训,,他他们们
用用最最新新的的量量化化方方法法决决策策,,帮帮助助美美国国军军队队在在制制造造和和后后勤勤上上取取得得巨巨大大成成功功。。战战前前,,美美军军空空军军军军团团((美美
国国空空军军前前身身))只只有有440000架架飞飞机机。。到到了了二二战战后后期期,,美美军军拥拥有有了了2233万万架架飞飞机机和和必必需需的的零零部部件件。。短短短短几几
年年之之中中,,一一下下子子汇汇聚聚了了那那么么多多人人才才和和物物资资。。这这实实在在是是一一大大创创举举。。创创造造了了这这样样一一个个数数字字奇奇迹迹之之后后,,
所所谓谓神神童童的的故故事事继继续续在在美美国国的的公公司司流流传传。。
罗罗伯伯特特麦麦克克纳纳马马拉拉墨墨这这一一代代人人中中的的佼佼佼佼者者。。11994499年年。。他他接接受受亨亨利利··福福特特二二世世,,也也就就是是亨亨利利··福福
特特孙孙子子的的邀邀请请,,带带着着这这些些数数字字管管理理的的方方法法来来到到福福特特汽汽车车公公司司。。当当时时,,福福特特公公司司在在组组织织结结构构上上存存
在在问问题题,,尤尤其其需需要要财财务务监监控控,,麦麦克克纳纳马马拉拉受受命命组组建建一一支支强强大大的的管管理理团团队队。。很很快快,,他他们们被被生生产产线线
上上的的员员工工称称为为““统统计计专专家家””,,这这些些员员工工不不满满他他们们迅迅速速获获取取

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