100本商戰名人讀書會 017 『數據 謊言與真相』

博客來: 數據、謊言與真相:Google資料分析師用大數據揭露人們的真面目

其實蠻喜歡看數據, 然後得到一些洞察, 然後再比較實際來理解實務!這真的很有趣,且樂此不疲!

現象與真相

數據只能讓我們看到『現象』而非『真相』.例如說我們知道今天產出低於平均20%,卻無法知道為何產出落後平均20%. 從缺料報告可以看出缺料會跟產出有相關性,卻不是必然. 工作中看很多報告, 經常被質疑的就是如何推論與假設條件, 我所做的預測經常接受財務會計的拷問... 其實換個角度想, 就是因為有財會會盯我數字,所以我的預測條件就會越來越客觀,至少有數據支持. 只是預測再準,還是無法解決產能問題.

我們看到報告數字不好就會責難, 但我已經修煉到心如止水, 可以保持冷靜客觀來挖掘真相, 畢竟閱讀數字簡單, 挖掘真相可是苦差事, 比較少人願意這樣做. 我們可以分析數字,卻很難分析人性(經常聽到,這不是我的問題!) 報告上讀來的數字,都不知道已經經過幾手呢!因此遇到需要解決的問題, 我會先了解報告數據如何蒐集, 分析,呈現數據!因為做報告的人不一定知道『數據的管理意義』!相對於在辦公室讀報告,我還是比較喜歡實際觀察,量測事務運作方式,交叉比對我從報告中的理解!我喜歡『現場主義』找出真相!

重『質』不重『量』

現在其實工作中產生數據蠻多的, 一些報告每個小時都會自動產生出來寄發到信箱中. 但是卻很少有人在解決那些不正常的營運數據, 或是未能即時解決, 經常要等到火燒屁股才開始搶救. 因此我經常思考到底是那些『看不見』要素影響結果呢?而那些『看不見』的生產要素,是不是反而是我們應該要注重的呢!因為經常被問到為什麼產出不能預期都已經回答道口乾舌燥, 但這也更激發我們想把『問題背後的問題』找出來, 唯有找到『關鍵痛點』才有徹底解決我疑慮!而在我在解決問題時, 經常會使用一些小樣本資料開始做些假設, 測試,驗證,如果有效才會放大實施. 目前為止, 大部分實行的都還算有效果!這也是分析數據的樂趣!

大數據應用
1.從自己業務核心出發. (我真正想做的是到處客戶端/供應商端/工廠端出差解供需問題)
2.清楚的目的再解決 (產銷平衡, 庫存去化, 訂單與預測, 銷售計畫)
3.數據的採集不在於大,而在於精準 (Key SKU, 客戶痛點, 業務痛點, 工廠痛點, 市場需求點)
4.Action 激勵和制度 (鼓勵自己多做,多想, 江湖在走,功夫要有!)

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