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经济参考网读书频道
第二章 分析过程
分析是有效管理领域的“丑小鸭”。很少有管理领域的人士写有关分析方面的著作,没多少人想谈论这个话题,更没多少人自称是此方面的专家。他们只是把数据分析的商业内容比喻成数据收集。数据收集者满大街都是,收集的方法对多数收集者来说很常见,唾手可得,数据收集机构也非常多。不信的话,去当地图书馆,或者上网搜一搜,或者读一读行业杂志上的商业广告,你就知道了。 那么,分析为什么有这么差的口碑呢?我们认为,分析之所以成为管理人员餐桌上讨论最多的话题,有很多原因。除了我们在第一章里分析的原因之外,还有: 1.对多数人来说,分析很难作。本质上,人们在努力或花费精力作分析时,往往喜欢采取障碍最少的途径。在今天这个数字世界里,收集大量数据比搞清数据的用途容易得多。这有助于解释这个现象,即在过去的十年中,全球发展最快的行业便是数据储存。 2.很少有人公开承认自己具有分析方面的专长。即便那些承认自己有这方面专长的人也不一定能“教授”或传播这个方法。分析技能是随着一个人的经验逐渐丰富、知识不断积累而形成的。 3.如何把分析要素作为决策过程的一部分来管理,鲜有指导框架。很少有人能够根据“3e”——效率(efficiency)、有效性(effectiveness)和效力(efficacy)来详细解释如何有效管理分析。这就像骑自行车:很多人会骑,但他们很难向新手或者希望扔掉辅助轮的四岁孩子解释如何骑车。 我们通过对几家大型企业进行调查发现,数据收集远比数据分析成功。我们发现了一些通病,不能正确作分析的原因如下: 1.老套的工具。就如一个拿着锤子的人,看什么都像钉子。人们总是不断使用同一工具。我们把这个过度使用同一工具的倾向称为“工具惯性”。而这有悖于下面原则,即在应对这个瞬息万变的复杂世界时,商业人士需要考察很多模式以提供价值。 2.商学院处方。很多负责分析的人都读过MBA,那些具有金融会计和管理会计背景的导师开出了经过检验证明是可靠的处方。正如战略不同于会计一样,战略和竞争分析也不同于会计分析。 3.比率障眼法。多数商业人士是根据历史数据和财务比率来作分析的。这种做法充其量只能提供两个组织在某一特定的数据点或数据集的对比情况,从而得出二者之间的差距(是什么),但却不能解释差距存在的原因或者如何缩小差距。 4.便利性选择。人们往往根据他们恰巧拥有的而不是应该拥有的数据来作分析。由于能够处理特定的数据,他们所运用的分析方法适合数据,但没有把分析的重点放在他们的问题和/或看法上。特别是当会计被要求作分析,而他们提供的只是反映财务操纵的结果时更是如此。 第一章已经提到,本书的内容是关于分析的。我们知道,使用这个术语常常会让大多数我们为之提供咨询和指导的商业人士感到不舒服,特别是当我们不使用大多数人使用的障眼法来掩饰事实时更是如此。 随着当今全球竞争环境的快速变化,每个组织都在不断给自己重新定位,以便能在竞争中处于领先地位。所以,组织需要更好地了解自己所处的环境,了解自己在业内不断变化的地位。这是分析过程的主要目的。 毫无疑问,分析是经理人被要求做的比较难,但也比较重要的工作之一。正如我们在这里谈到的那样,尽管近年来规划项目和数据收集方面有了长足发展,但分析却谈不上有什么发展。 正如科学家所学到的科学研究方法一样,分析过程和科学研究方法有很多相似之处。分析师观察特定事件、人或行为,提出假设、描述或解释他们所观察到的东西,然后利用假设对可能将要发生的事情进行预测。通过另外的观察或数据,对这些预测进行进一步评估,并根据结果对假设进行修正。 如前文所言,企业管理囊括了企业的方方面面。为确保制定并采取的决策正确,分析需要对环境给组织造成的影响进行了解。分析不仅要看是否最合适,而且也要考虑不同股东的需求,以及确定取得良好效果所需要的条件。 既然如此,你如何制定战略并保证这些战略是正确的呢?只有对事实进行仔细收集、考察和评估,才能根据组织的资源和要求来确定战略是否合适。 我们认为,在当今这个资讯爆炸的世界里,收集数据或信息不是关键。相反,通过分析,对信息进行考察和评估才是确定战略和决策是否合适的关键。这个过程需要技巧、时间和努力。多数组织都在收集某种形式的竞争信息,然而令人感到意外的是,很少有人正式对这些信息进行分析,并把分析结果融入企业正在进行的决策和战略制定的过程之中。 什么是分析? 当我们使用“分析”这个词的时候,为了理解各个部分的价值、类型、数量和质量,我们把整体分解为部分。这不单纯是从普遍到特殊的推理,也不单纯是对收集的信息进行归纳,而是把整体分解成部分。现在,高管们往往认为,每个组织至少需要一些积极从事评估和考察各个部分的专业人士。 如何对各个部分进行评估和考察呢? 分析是多方面的跨学科的科学与非科学过程的综合。人们通过分析,对数据或信息进行破解来提供有意义的见解。分析可以用来推导相互联系、评估发展趋势和模式、认清绩效差距,最主要的是,认清和评估组织可利用的机遇。分析回答了关于我们收集数据的“那又怎样”这个关键问题,直接对决策过程进行深入了解。 要想让分析有效,需要经验、有效信息、直觉、模型、辩论,甚至还需要一点运气。这需要不断改变艺术与科学、常识与有充分依据的模型、直觉与指导的组合。 我们作分析的原因是,尽管我们周围有很多信息,但我们要分析的问题往往很复杂,整体的实际情况也许看起来不那么明朗。 作为过程,分析依靠原始数据。然而,不是任何数据都能带来有效的分析。为满足需求而收集并运用的数据,我们需要对其准确性和可靠性进行评估。 你必须认识到,了解准确性意味着要认识到不是所有的数据都具有同样的质量。有的数据是优质的,有的是边缘的,有的也许是不良的,有的甚至是具有欺骗性的。你必须对数据来源进行评估,以便知道输入的数据是否准确可靠。 数据来源所提供数据的理由往往是不同的。了解隐藏在个人或组织的数据背后的原因,对确立合适的分析目标至关重要。有些数据来源可能有问题,因为它们对数据集带有偏见。比如说,拥有政策议程的倡导组织常常对它们提供给决策者的数据怀有偏见,有时略掉对自己立场不利的数据,而突出支持自己立场的数据。你可以体会到,有效分析依靠有效的数据收集的重要性了。 除了有效收集数据之外,没有“一个最好的方法”来进行分析。我们遇到这样的人,他们想喝“分析神泉”(analysis spring)。众所周知,“分析神泉”是软件,可以放心地让它做分析工作,但这种东西是不存在的,而且我们也强烈质疑将来是否会有这种软件。尽管如此,我们相信,如果你注意如下几个事项,你是有可能提高你的分析能力的。 ●如何选择、整理数据和输入的信息(也就是,从“很高兴知道”或“谁在乎知道”变成“需要了解”); ●为满足某一特定需求应该采用什么样的分析方法; ●在对组织的行动和决策提供有效信息时必须要了解什么。 有效分析完全来自不断的实践。本书的分析方法你使用得越多,你就越能够更好地实施这些方法,而且你的领悟就会更加深刻。 运用分析方法能否实现其潜在的作用,取决于很多因素。根据我们运用这些方法的经验和理解,在进行正式分析时需要注意以下几个方面的事项: 首先,很多组织使用正规方法,把它作为管理决策的“表面上的捷径”。我们在本书中描述的方法都是以实证研究为基础的,被很多管理学的可靠理论所支持。我们在本书中对这些分析方法逐一进行简单的介绍,但并不是说,使用这些方法能快速有效地解决问题。 其次,没有一个放之四海而皆准的分析工具。分析的深度和复杂性取决于企业的境况和你的需要。你首先要清楚自己的需求,这是很重要的。没有一个方法能给高管人员提供有关提高竞争力的所有答案。分析方法几乎总是根据某一具体目标而选择使用的,而且为了取得 最佳效果,总是采用不同的组合。 再次,不要过分依赖少数几个分析方法。没有经验的分析师往往会这么做,他们这么做的原因主要有: ●运用某一特定方法能够产生积极效果; ●使用这个方法能够带来轻松的感觉; ●掌握了支持使用某一特定方法的方便数据。 使用本书介绍的方法也许会让你忽略分析的质量和/或数量,而这些是制定和实施有效的竞争战略所必需的,造成这种结果的原因有很多。比如说,凭我们的经验,使用这些方法来分析不完整或有错误的数据非常容易得出错误的结论。正如前文所讲,数据的质量对分析结果是否有效至关重要。 最后,你还要注意,尽管有很多分析方法,我们在本书中也描述了几种,但是有些组织的决策依然很糟糕。研究者认识到,有几种常见的认知偏见可能会进入分析过程。这些偏见有: ●不断增加投入。管理人员把越来越多的资源投入到一个项目,即便有证据表明这个项目要失败,他们也会如此。比较理性的决定就是“减少损失,抽身就跑”,但在这种情况下,常常因为个人责任感、不能承认错误或者没有认识到支持最初决定的假设条件发生变化,从而丧失理性。 ●“集体思想”。这指的是,一群决策者(例如高级管理团队)还没有对决策的基本假设进行全面考虑就开始行动。这往往出于情感而不是对现实情况的客观评估。此外,这类事情一般发生在领导和文化都很强势的组织。 ●高估统领能力。这表现在个人往往高估自己掌控局势的能力。例如,喜欢买彩票的人会认为自己比较会买,但实际情况并非如此。这常常是他们过于自信的结果,高级管理人员往往有这种倾向。 ●事先假设。有些人坚信变量之间存在着相互关系,他们在作决定时往往以这些想法为基础,即便分析表明事实与他们的想法不符。此外,这些人常常使用证明自己观点的数据,而忽视与他们观点相悖的数据。从战略角度来看,尽管有证据表明组织的策略不适宜,但高管人员依然坚信组织现有的策略有道理,并继续执行。 ●简单化。人们用简单的事例来理解并不简单的问题。对复杂问题过度简单化的做法是很危险的,会使组织制定出糟糕的决策。在运用本书提到的分析方法时,要特别注意这一点。 ●代表性。这种做法违反了统计学的“大数定律”,即个人往往会对少量样本(如他们的经验)进行归纳,来解释更多的现象或人口。 这些做法的存在提出了关于分析过程、目的及结果的问题。组织中的人收集的信息常常多于制定决策所需要的数量,而且在一定程度上看起来很“理性”。换句话说,对信息进行分析往往不仅是客观决策的需要,也是达到最终目的的需要。 实际上,如果人们能够执行自己的决定,不必说服任何人时,分析并非那么必要。 由于这些及相关的问题,这些分析方法不应该被用来抑制战略思考,因为这对充分了解组织现在的经营状况和竞争环境以及未来的发展是必要的。它们将有助于改善战略思考,而不是取而代之。 要想把分析做好,需要哪些条件呢?一个人在作分析时应该表现出很多“能力”。美国竞争情报从业者协会对这些能力进行了很好的总结: ●认清数据收集与分析各阶段之间的相互关系; ●运用创造力; ●运用演绎法和归纳法; ●运用另一种思维方式; ●了解基本的分析工具; ●采用有趣的工具而不是枯燥的研究方法来进行分析; ●知道什么时候以及为什么使用不同的分析工具; ●认清差距及盲点的存在是不可避免的; ●知道何时停止分析,以避免走入分析的死胡同。 有几百个战略、战术和操作分析方法可以收录到本书中,但我们没有那么做。不过,我们阅读了这个领域的大量文献,在确定那些被视为可能最适用于分析过程的分析方法时,我们考虑了调查研究的结果和我们自己的经验。 正如第一章概括的那样,本书考察了十个“经典的”分析方法,它们被广泛应用在分析经营和竞争方面的数据和信息,包括环境分析、行业分析、竞争者分析、组织分析模型。这将有助于商业人士从有限的资料中得出有效的结论,把起初认为不完全适当的信息组合在一起。 此外,还要警惕这样一种情况,即任何关于分析方法的列表都会遇到各类语义和概念混淆的问题。本书的一些方法有很多名称。这是因为这类方法是由某个组织提出的,于是与这个组织有着密切联系[如波士顿矩阵(BCG Matrix) ],或者与某一具体作者相关[如波特五力分析模型(Michael Porters Five Forces Model)],或者一直是某个种类的称谓(也许是竞争者分析)。我们认识到,本书所包括的一些方法在多年的应用过程中已经发生了变化,或者是从其他联系密切的方法中派生出来的。无论如何,我们尽量收集方法的最被人所熟知的形式并加以描述,但没有囊括其所有派生形式。通过请你查阅书中的方法,我们是想提醒你注意,这些方法在哪些方面相互重复。 另外,我们必须说明,在讨论分析方法时,我们的目的不是“造出一个新轮子”。我们这里所描述的方法都有其实践历史。本书的方法都被真实的组织使用过和正在使用,它们不仅仅存在于理论之中。 本书涵盖的很多分析方法被主流的经济学家、财务会计和成本会计、未来学家、商学院教授、咨询顾问及其他有远见卓识的实践者和理论家所概念化。他们往往在努力解决所面对的迫切的分析性的问题时提出自己的观点。我们感谢他们让我们对战略和竞争分析有了更好的理解。我们对本书中分析方法的提出者表示诚挚的谢意。然而,当一个方法(如SWOT分析法)被快速广泛地接受并形成了被普遍认可的组织决策的基本知识体系时,有时很难找到表达谢意的对象。
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