[閱讀筆記] 你可能根本不需要大數據 You May Not Need Big Data After All



本文的中心思想是,在投入 big data 之前,第一步是設法善用公司內部現有的資訊,打造「證據導向的決策文化」 (evidence-based decision making)。

大多數的公司連第一步都還沒做好,還有很大的改善空間。

Case Study - 7-Eleven


日本 7-Eleven 首任執行長鈴木敏文早期便認定快速的存貨週轉率是便利商店的獲利關鍵,因此他把下訂單的決策下放給便利商店的 20 萬名店員。

為了幫助店員作決策,他每天把銷售報告 (包含前一天賣出的品項、去年同一天賣出的品項、天氣相似時賣出的品項、其他商店賣出的品項) 及天氣預測之類的補充資料提供給店員。

結果,30 多年來,7-Eleven 一直都是日本獲利最高的零售商。

打造「證據導向的決策文化」的作法


作者根據 2010-2013 年間對於 7 家公司的研究以及其中 51 位高階主管的訪談,歸納出 4 種作法,有助於打造「證據導向的決策文化」 (evidence-based decision making):

1. 建立單一事實來源 (Agree on a Single Source of Truth)
提供同樣的一份資訊給每個需要的人,讓大家看到同樣的事實,並基於同樣的事實進行討論並作出決策。

舉例來說,2001 年 Aeta 虧損了 3 億美元,但各部門提交的績效報表,卻顯示每個部門都有獲利。建立一致的衡量指標,採用單一事實來源後,逐漸轉虧為盈。2005 年獲利達到 16 億美元。
2. 使用計分卡 (Use Scorecards)
定期提供計分卡,可以釐清每個人的職責,並讓每個人知道他的表現如何。

管理者可以根據每個人計分卡的情況,決定要關注哪些同仁的工作狀況,提供哪些協助。
3. 明確管理商業規則 (Explicitly Manage Your Business Rules)
舉例來說,Citrix Systems 原本由各主管自行決定提供多少折扣給商業伙伴,但每個主管標準不一,且需整體考量折扣對營收的負面影響。新的商業規則,改為根據商業伙伴的員工取得多少 Citrix Systems 的產品認證,以證明他們服務客戶的能力。

建立明確的商業規則之後,便可以開始分析不同的商業規則對於結果的影響,並根據分析結果持續調整商業規則。

把商業規則嵌入軟體,把它自動化,就可以讓員工不需要把時間花在作例行的決策,而有時間專注在需要個別判斷的活動。
4. 提供指導以改善績效 (Use Coaching to Improve Performance)
舉例來說,日本 7-Eleven 設有輔導員,每週拜訪 16,000 家分店 2 次,指導店員學習如何有效運用資料。

延伸閱讀


[HBR] You May Not Need Big Data After All, by Jeanne W. Ross, Cynthia M. Beath, Anne Quaadgras

[書籍] 哈佛教你精通大數據 - 誰需要大數據?

[閱讀筆記] 大數據 (Big Data): 生活、工作和思考方式的全面革新

(image via r2hox)