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谈谈数据的收集 分析和对标
(2005年中秋节)

近日在网上看到了一个“明白人”写的一篇文章,篇幅很长,其中有一段话很有趣:“2004年,中国平均一辆汽车年耗油2.3吨,美国1.8吨,欧盟1.5吨,而日本则是中国的一半,只有1.1吨”,于是乎作者得出结论:中国人开的小汽车排量大、油耗高。

我不知道这位先生(亦或女士)从哪里来的数,我也不知道这位明白人是否就上述国家和地区的汽车组成做过调查(载重车和小汽车的比例),是否对上述国家或地区汽车运输状况做过调查(比如汽车超载情况如何),是否对上述国家或地区道路交通做过调查(比如路况优劣),是否对上述国家或地区的汽车年行驶里程做过调查,是否对上述国家或地区的燃油品质做过调查。至少我觉得以美国而论,其公民驾驶的小汽车的排量绝不会比中国小,可比条件下的百公里油耗也不会比中国低。

我写这样一段话,不是要和谁打笔墨官司,也不是想讨论中国人要开车是否都得开qq,而是由此联想到我们日常工作中也常常遇到数据的收集、整理、分析和对标问题。我要说的是这样的数据收集方式和比较方式是荒唐的,因此,其结论只能是荒谬的,是让人不能信服的。

偌大一个企业,除了每天把特定的物质用特定的工艺、特定的装备从一种形态运行成另外一种形态之外,总还要运行出一大堆刻意收集的数据。在每一个企业都有一大群人,专门忙碌于与之相关的内容和形式,这是为什么呢?答曰:是为了表达和把握事物形态变化的原因和结果,揭示物质形态变化的现象和本质,以寻求物质形态变化过程的高效率和高效益。因此,收集、整理、分析数据,对任何一个企业来说都非常重要,这也正是每个企业都会尽可能详尽地、不遗余力地收集数据,不光收集自己的数据,还要收集同行或相关行业的数据的动力所在,大家都希望通过数据的收集、分析、比较,找出自身的问题,明确努力的方向。

数据的收集首要真实,真实是数据之魂。只有真实的数据,才能准确反映事件与事实间的内在关系。数据的真实包括至少三个方面:一是所收集的数据真实反映了事物内在的运动过程和外在的运动结果间可以证明的关系;二是数据确实不是人为修订,而是事物内在运动过程和外在运动结果的忠实记录;三是数据的可重现性要强。

数据的收集要特别强调可比性,如果把不可比的数据硬拽到一块比,不仅贻笑大方,也会让我们找不着北。数据的可比,讲的是数据的比较基准要相同。比如说,我们和某同行比原料采购价格一定要同时考虑原料的质量,要折算成干基含税价格,还要考虑运费差等等,我们比制造费用,比消耗都要讲求可比。不要学我们的某些媒体罗列的统计数据,说我们每单位gdp能耗高于美国多少多少,这种比较是非常荒谬的,这如同拿微软的产值能耗和火力发电厂的产值能耗往一块比一样荒谬。

对标不仅是自己和别人比,也包括自己和自己比。对标不但要比什么地方比别人强了,什么地方比以前好了,还要比什么地方不如人家,什么地方不如从前了,不要忌讳揭短,不承认差距不等于没有差距,不承认差距也不等于别人不知道你有差距。对标不是比一比数据就拉倒,要总结分析,要抽象归纳,要找出问题的根源,要提出解决问题的办法,做的好的要规范下来成为工作标准,对标的目的是使自己得到提高,比如说,我们通过对标,发现我们460高炉的各项指标不如东山,经过全方位比较,我们觉得我们使用斜风口是一个原因,我们熟料比小于东山是一个原因,我们使用低碱度烧结矿也是一个原因,于是,我们改成直风口,我们根据烧结矿的质量,炉况调整料制,现在460高炉的各项指标有了空前的提高。

对标,不是简单地比一比数据,要通过对标,透过数据这个现象看到事物运动过程的本质,透过数据这个结果看到事物运动过程中问题出现的原因,透过数据这种形式研究事物运动过程的内容。所以,分析数据、进行对标可以锻炼一个管理者的逻辑思维能力,可以提高一个管理者的抽象思维能力,这是不同层次的管理者最重要的两个能力。有句话叫做习惯培养能力,能力决定荣誉,所以培养我们自身分析数据的习惯很重要。

对数据进行科学的可信的无偏见的分析是很吃功夫的事,也是很需要一点学问的事。数据分析切忌各取所需,切忌断章节取义,切忌抓住一点,不计全局,这样分析得出的结论是不会正确的,若分析者以不正确的结论为正确并使用这些数据作为依据去讨论问题时,最终结果必然会事与愿违,因为上下左右的相关人等都不是傻子。要想从数据分析中得出正确的结论,需要在坚实的基础理论和丰富的实践经验支撑下,对数据进行由此及彼、由表及里、去粗取精、去伪存真的处理。千万不能固执地钻进自以为是的套子里钻不出来,造成不能巧取数据为自己工作中的不足开脱,或以巧取的数据指正别人的错误。对数据进行分析是对一个管理者德与智的双重考量,是对一个管理者作风和能力的双重考量。

在对数据进行分析时会出现拿不准问题的原因,也理不出下一步会怎么样的现象,这不奇怪,数据的全面性差,真实性差,我们对事物内在规律的认识不足都会让我们陷入这种困惑,遇到这样的情况时,最好不要急于做出肯定的结论,以免不必要的尴尬,就如同我们某些气象专家关于去年冬天是暖冬,今年夏天是凉夏的预测,实在让人尴尬不已一样,暖冬把人冻了个半死,凉夏把人热了个昏天黑地。这里,大自然的不可认知和不可把握开了气象科学家一个玩笑,也着实告诫我们,对数据的分析不可失之于粗,不可失之于臆测,拿不准的时候,不可做过于肯定的结论。

在企业管理过程中,收集、整理、分析数据是一项必须坚持的日常工作,也是每个管理者不可以轻慢的工作,因为,数据收集、整理、分析的作用是反过来指导你的工作的,数据分析可能有点枯燥,数据分析也可能有点耗时,但数据分析工作实实在在不可或缺。我们现在在管理层中间还没有形成一种真正科学意义上的和科学态度上的数据分析的氛围,甚至有些数据分析的目的也不纯,让人不能信服,对工作没有指导意义。因此,我们的工作质量和工作成就也就很难让人恭维。我赞成这样一句话:如果你一心要做成某件事,你一定能找到正确的办法,如果你不愿做这件事,你总会找到堂而皇之的借口。

愿我们找到的是办法,做出的是成绩,获得的是荣誉,丢掉的是借口!

对于一个管理者最好的评价方式也是唯一的评价方式就是你的业绩。所以你要琢磨的是提高业绩的办法,而不是为业绩不好进行开脱找理由,因为不管有多少理由,都不能成为业绩不好的借口。

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