有人说“数字是最精确的”。这句话听起来不无道理。许多管理中的问题是模糊不清的,如果妄下定论就会引起不必要的争议,干扰工作的正常展开,如果将其数字化,就会相对简单得多。数字使人信服。
罗杰·培根说:“没有数字的知识是不科学的。”统计学现代理论的倡导者弗兰西斯·哥顿认为:“要尽可能地计算。”数字是解决问题的重要工具。任何模糊和无法把握的问题都可通过计算和比较加以解决。
某些问题一开始就是以量化的形式展现在我们面前的,如“为了收支平衡,我们每周必须生产并销售1000件装饰品”,这就是一个量化了的问题。对于另外一些问题,就需要管理者自己来将要素量化,以便更快地解决问题。
案例:
- 你想将一批设备从西海岸运往东海岸,于是打电话给运输部门询问经理最优的运送方式。“你说的是10磅还是1000磅?”运输部门的经理问道。显然,确定了数量才能选择最优的运送方案。可见,数量和计算在解决问题时的重要性。
- 管理者们正在对三位副总裁候选人进行评估,但经过面试后,他们发现3位候选人各有所长,难以做出最终决定,最后总裁说:“我们必须将问题简化。我们先选定五项副总裁必备的素质,然后对每位候选人的各项素质打分,总分为10分,谁的得分最高,谁就担任副总裁一职。”这样,通过把问题量化,副总裁人选的评定就变得容易多了。
将数字融入到局势和问题中:
- 指明要素。首先你应明确评定价值的标准。比如,在人事评估时,我们通常将考核标准精简为态度、努力程度和创造力三项,但这必须以大家对它们的一致同意为前提。举例说,“汤姆的可信度为6,桑德拉为10”,这就是以同一标准——可信度对二人进行评定的。
- 分配价值。各要素相比并非是地位均等的。我们可以引入“权重”来解释。比如,你对一名员工进行评估,他的工作包含了3种重要性不等的因素,你给要素A 50%的权重,而要素B和C分别占25%的权重。这样,在不同工作领域的表现评估中,各要素分配以不同的权重会使测评结果更加真实可信。
- 等级划分。当问题无法用确切的数字标明时,我们便可以通过划分等级范围的方式来解决。例如,我们将事物或人员按一定的标准划分成0到10等。当然,其他的量化体系也常用到,如学校采取的那套“优秀、良好、差和不满意”的级别,另外还有“高、中、低”或“经常、偶尔、从不”等量化体系。
数字是最简单而又最清楚的表述方式。数字化管理能充分体现工作效率,是区分员工优劣的最优方式。但如何科学地数字化,是数字化管理的关键。许多优秀的公司已经在这方面取得了突破,学习他们的方法是相当有必要的。