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大数据时代的企业管理——读《量化》的随手札记
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。
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。
大数据时代的企业管理——读《量化》的随手札记
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