210成本管控答疑课

音频原文

喜马拉雅的听众朋友，你好，欢迎来到任康磊的人力资源管理课。

本节课是数据分析模块的答疑课。

有朋友问：大家都知道数据很重要，可是我们公司的领导却完全不重视数据，这种情况我应该怎么办呢？

这种情况，我认为应该要两说。

第一种说法是，这位公司领导没有意识到数据的作用，而且因为不重视数据，在经营管理过程中造成了损失、浪费或者出现失误。这时候，我们可以影响他。

胡适在《差不多先生》中，把很多人对于事实、对于数据的轻慢，做了非常惟妙惟肖的描述。

很多人习惯于定性而不是定量，习惯于直觉而不是推理，很不在意数据对结论的支撑，随意地、直觉地判断和拍脑袋的决策随处可见。

在这类公司里面，我们经常会听到员工在汇报工作结果的时候说：“业绩完成的比较出色”、“取得了较大的进展”、“遇到了较大的困难”、“还存在着较多的问题”这样含糊的说法！

受传统文化的影响，这类人喜欢讲究“大道无术”，含糊的文化强调的是悟性，不喜欢量化。导致很多人自上而下的不重视数据。其实我们知道，“大道”并不一定“无术”。事实和数据精神是商业文明的基本底线。

那么，怎么改变这种情况呢？

在这种情况下，我认为要引起领导的重视，首先要让他感受到运用数据的好处，让他吃到甜头。

领导不重视，很可能因为数据曾经没有帮助他解决问题。那么，我们可以给领导演示一下如何用数据来解决问题，然后把这个问题量化成价值。

第二种说法是，这位公司领导其实知道数据的作用，但是他认为获取数据的成本比较高，与其耗费比较大的成本围绕数据做决策，不如依靠经验来管理决策。这时候，我反而要劝这位朋友。这可能是这个领导智慧的表现。

这个原理就好像，我们都知道比较贵的车一般都会比比较便宜的车配置更好，安全性更好，驾驶体验更好。

可是假如我们家庭的生活条件让我们负担不起比较贵的车，但同时又有用车需求，那我们就买一个比较便宜的车好了。

不需要一再强调，那个比较贵的车才是好车。因为领导不是不知道，是暂时还负担不起，所以就不谈这个话题喽。

量化管理和数据分析工作不是人们想象的：管理工作中原本没有引入数据，在引入数据之后就有了量化管理和数据分析了。

当然，有数据总比没有数据强好，但是有了数据，并不代表公司里面就有了数据分析。

要实施人力资源的量化管理和数据分析，需要做大量的前期投入。

要实现量化管理的价值，达到数据支撑决策的目的，必然需要形成一整套完整的闭环管理体系，需要大量的原始数据积累，也需要对现有公司的管理体系以及人力资源管理的方法、流程、制度做出相应调整。

管理工作的提升并不是一个人一句话或者一个岗位换一换工作内容就能完成的事，它通常需要付出一定的管理成本，需要全公司各个相关岗位为之付出努力。

任何一个公司管理上的变化，必然带来了运营流程上的一连串变化。这种变化要付出的管理成本是很高的。

这就好比一家公司原本是生产服装的，公司突然有一天决定不生产服装了，改要生产汽车。

这必然需要公司更换大量的生产设备、改变生产流程、调整员工的技能或者重新招聘新员工等等作出大量改变才有可能实现目标。

所以，人力资源量化管理和数据分析工作要想在公司中得以实现，需要公司各层级的理解和支持，尤其需要公司一把手的支持。

然而通常情况下，人力资源的量化管理和数据分析并不是一件关乎公司生死的大事，也不是一件能直接把公司从经营困境中解救出来的事。

它很难“雪中送炭”，也很难 “力挽狂澜”，更多时候是“锦上添花”。所以很多公司的领导并不是不知道数据分析的重要性，而是不想付出管理成本。

在这种情况下，我认为有两条解决方案的思路，第一条方案的思路是认同领导的观点，当公司能够承担这个管理变化、愿意承担这个管理成本的时候，再开始实施。

第二条方案的思路是，当我们发现有一些数据分析问题，虽然管理成本会增加，但是我们获得的收益大于成本，这个管理成本的增加是值得的，那么可以向领导提出建议，尝试来做。

有朋友问：说起企业里面用到的数据分析和现在我们经常听说的大数据分析之间有什么不同呢？

这个时代大数据技术的发展，让很多人知道了数据的重要性。

可实际上，我们经常听到的大数据技术和我们日常工作里面用到的数据分析根本就不是一回事。那么数据分析到底是什么含义？怎么才能发挥他的价值呢？

我们知道对工具的正确认识，决定了我们能不能用好这个工具。

我们来理一下我们经常听到的量化管理和数据分析这两个概念到底是什么意思？

什么是量化管理呢？

量化管理指的是公司里面，以某个目标为基础，运用科学的数字、工具 来考察、分析和研究管理事项的运行状态或规律，以便进行顶层设计、制定制度流程或确定管理模式，是涵盖公司管理各个领域的一种管理方法。

怎么样，是不是听起来有点听不明白。

我们用白话来解释一下，大概的意思就是，量化管理就是我们为了达成某个目标，我们选取一些关键的环节，对这些关键的环节，或者关键的工作流程，我们要用数字量化的方法来表达出我们的管理过程。

比如我们举个最难实施量化管理的岗位，办公室的行政助理岗位，这个岗位的工作内容非常繁杂。

可能要接待来访，可能要预定酒店、餐饮、机票、火车票，可能还要收发快递等等大量事务性的工作。

如果不实施量化管理，那么这个岗位每天工作的结果没有人知道。但如果实施量化管理，这个岗位可能要多做一项工作，就是把自己做的这些事务性工作量化。

但是量化管理的关键其实不是“量化”，而是“管理”量化是手段，管理才是目的。量化管理的定义一开头就说，为了达成某个目标。你是为了达成某个目标才实施的量化管理，而不是为了量化管理而量化管理。

比如咱们刚才说的行政助理岗位，可能这个岗位每天要接待来访的客人，如果这个岗位偏执的去理解量化管理，那么他每天可能要统计一共接待了多少来访的客人，这些客人都是找哪些部门的，他们来了多少人，他们来访的目的是什么，他来待了多久，他们走的时候有没有达成目的等等，这一系列的数据。

虽然也可以，看起来统计得也挺厉害的，但是你统计这些数据有什么目标，要达成什么目标呢？

难道到了每周末或者每个月末，拿出这些统计数据之后，你能和其他部门说以后不要再让客户来访了？

还是说突然那个周来访的特别多，你要和别的部门说以后来访的客户不要都集中在某一个月？

这些显然都不太现实，不是为了达成某个目标的量化管理是没有意义的，是在浪费工作时间。

那么，什么是数据分析呢？

数据分析指的是通过收集对公司有价值的资料或信息，运用统计学方法，最大化的开发、利用信息的功能，找到事物之间的内在联系，发挥这些信息的作用，形成结论和行动方案，为公司创造价值的过程。

数据分析这四个字的重点和量化管理一样，不在前面这两个字“数据”上，而在后面这两个字“分析”上，数据是形式或者叫手段，分析才是目的。量化管理和数据分析的最终结果都是要围绕价值，给公司解决实际问题。

所以，当一个企业要实施量化管理和数据分析的时候，他们真正发挥价值的部分，实际上是两个，一是有价值的信息；二是有价值的结论。

比如前面说的那个行政助理岗位，他确实可以把自己原来所有的事务性工作实施量化，也可以就量化的数据做分析，但是如果他做完这些量化和分析之后，结果是只能形成一份好看的报告，最终没有解决问题，没有形成有价值的信息和结论的话，那么他实际上是在做无用功。

不知道你有没有注意过职场里总有那么一些人，他们上班时间比谁都长，晚上经常熬夜加班；他们做出来的东西看起来比谁都认真仔细；他们做的统计数据比谁都多。

但是他们最后就是默默无闻的一直在做最基层的工作，原因就是职场上拼的不是谁比谁努力，而是谁比谁做出来的东西更有价值，更能解决公司的问题。

用数据来陈述一个事实没有任何意义，对数据加工分析之后，发现问题所在，形成行动方案，对行动结果有进一步的分析和评估才是一个完整的有价值的数据分析！

通过这样的数据分析，我们才有可能为企业：提高效益和效率；降低成本和风险。

说到这里我想你就明白了，企业里面的数据分析和大数据分析有类似之处，都是为了解决问题，只不过企业的数据分析是小数据分析，拥有大数据的人，才能实现大数据分析。

本次课程就到这里，祝你能够卓越、有效地实施人力资源管理。

感谢你的关注，咱们下期再见。