Хватит думать левой пяткой. Как принимать управленческие решения по данным

В современном мире большой конкуренции волшебное слово “эффективность” звучит как мантра. Ну, или как заветная цель. Как, затратив минимум ресурсов и времени, получить максимум качества и прибыли? Воистину философский вопрос. И притягательный, как философский камень.

К нему плотно примыкает второй – а в чем эту самую эффективность измерить? Как понять, насколько эффективно мы работаем? И тут на помощь приходят… данные. Те самые колонки цифр. Это в идеальном случае должно бы работать так: на основе данных делается определенный анализ, принимаются управленческие решения, повышающие эффективность бизнес-процесса. 

Но это в идеале. А в жизни ситуация с данными часто напоминает горшочек с медом Винни-Пуха: вот данные вроде есть, а вроде как и нет, потому что управленческие решения принимаются не по ним.

По данным исследования AVEVA, проводившегося среди IT-директоров 100 средних и крупных российских компаний самых разных отраслей, выяснилось, что 36% опрошенных не могут принимать своевременные решения из-за неактуальности полученных результатов, а 38% - не могут использовать данные для оценки прогресса по текущему проекту. 

Почему же так происходит? Давайте разберем подробнее. 

Для начала отделим мух от котлет. Данные необходимо собрать. Современная тенденция на всеобщую цифровизацию и мода на Big Data привели к тому, что крупные промышленные предприятия часто тратят немалые деньги, приобретая системы сбора данных. Получают на выходе огромный массив цифр, с которым надо что-то сделать. А что с ними делают в подавляющем большинстве случаев? Правильно, просто бережно хранят, забивая память серверов гигабайтами неиспользуемой, часто мусорной, информацией. А потом говорят: «Что-то эта ваша система сбора данных не работает». 

А все дело в том, что количество получаемых показателей не равно их качеству. Любая измерительная система должна быть настроена под управленческие нужды конкретного предприятия, готовых решений “под ключ” не существует. По крайней мере тем ребятам, что настраивают эту систему для вас, будет весьма непросто понять, какие задачи в вашем конкретном случае она должна решать. Какие там внутри взаимосвязи и т.д. Чаще всего они вам сделают обвязку предприятия датчиками и систему консолидации этих данных где-то в едином пространстве. 

Вспоминается один из наших кейсов, где 30 минут анализа данных по ключевым показателям дали результат, к которому на практике сотрудники методом проб и ошибок пришли за полтора месяца! И это закономерность. Если есть нормальные для управленческих решений данные, то скорость принятия этих решений вырастает в разы! 

Задумаемся, если на руках управленца данные о том, что продали на выходе и что получили на входе (в тоннах) – как принимать по таким данным управленческие решения?! По аналогии с автомобилем: как им управлять, если из приборов есть только датчик топлива и спидометр?!

Но идем дальше. Вот некий массив показателей готов. И мы переходим к тем, кто на его основе должен провести анализ и озвучить дальнейшие действия. 

Это руководители, топ-менеджмент, именно на их долю выпадает принятие управленческих решений по результатам анализа. И попадают они в одну из двух типичных ситуаций.

Ситуация первая – представьте себе пилота в самолете, который находится в полете. На его приборной доске закрыто все, что только может быть закрыто. Раз в пять минут “штурман”, получая огромное количество информации от всевозможных датчиков, дает ему обратную связь о том, “что было 15 минут назад”.

Какова вероятность того, что этот самолет вообще сможет приземлиться?

А между тем это реальность, в которой многие руководители вынуждены жить. Когда информацию им выдают порционно раз в месяц… за прошедший месяц. То есть любое управленческое решение уже опаздывает. Такой «посмертный» учет весьма характерен в наши дни. 

Ситуация вторая – тот же самый пилот. Который постоянно получает данные от 100-150 датчиков, каждый из которых верещит по-своему. При этом часть данных ему действительно нужна оперативно, все остальное вроде только отвлекает. Но нет, мы ему даем сигналы о том, что в салоне кто-то нажал на вызов стюардессы, кто-то зашел в туалет, закрыл окно. Считаем количество пролетающих мимо птиц, замеряем уровень освещенности, показываем температуру в грузовом отсеке.

В общем, вместе с нужными данными «в комплекте» идет куча мусора.

И вроде смешно, и можно сказать, что так в самолетах не бывает. Ну да, там, может быть и не бывает. А в бизнесе, с учетом появления моды на тотальную цифровизацию и биг дату, встречается все чаще. И системы заставляют руководителей реагировать на сигналы, которые в принципе ни на что толком не влияют, тратя их ценный ресурс времени. 

А ведь это типичные ситуации на рынке. Которые, по сути, не дают сосредоточиться на той самой эффективности и лидерству на рынке.

Какие тут основные факторы? Вот краткий список:

1. Решения принимаются посмертно (во время ежеквартального, годового отчета) – уже все случилось, ничего уже не исправишь

2. Принятием управленческих решений занимаются только топ-менеджеры. Весь остальной персонал тихо саботирует, аргументируя тем, что “его хата с краю”. В итоге топ-менеджеры с головой погружаются в операционное управление. Оттуда им уже очень сложно вылезти, как в песне: «меня засосала опасная трясина».

3. Долгие процедуры согласования по принятию решений (особенно в крупных компаниях). Пока решаем, поворачивать на перекрестке или нет, мы его уже проехали. То есть решение уже бессмысленно. Это часто еще является следствием нежелания брать ответственность на себя. Но тут отдельный разговор.

4. Личностные качества руководителей (принятие решения на основе личного опыта, ощущений, мыслей, доводов). Это было бы не плохо, если бы руководитель никогда не ошибался. Но, увы, таких пока замечено не было. А данные – как раз хороший способ обезопасить себя от ошибок восприятия.

5. Данных очень много и непонятно, а что, собственно, делать с этим массивом. Ни одна компания, поставляющая системы сбора данных, не сможет настроить – настройка проводится исключительно изнутри.

6. Недостоверность систем сбора данных. Причин масса, от сознательного искажения средним и линейным менеджментом, до банального отсутствия правильного смещения данных в процессе.

Мир ускоряется, он стал очень быстрым. Ускоряется и скорость принятия решений, необходимых для поддержания конкурентоспособности. А это невозможно без отстроенной системы сбора данных по ключевым показателям.

Часть вторая. Позитивная.

Что может пойти не так, мы разобрали. Переходим к ответу на вопрос: “а что, собственно, делать-то”? 

Начнем с определений! Управленческие решения - это решения, которые помогают нам двигаться к стратегическим целям компании. И они должны быть (как минимум).

Но это тема уже другой статьи, так что предположим, что они у вас есть. Это будет нашим Голосом Бизнеса.

Первое, с чего мы стартуем – это проведение Голоса Клиента. Потому что конечная цель – это удовлетворение именно его запросов. И нам самым точным образом необходимо знать, за что он готов платить, а за что – нет. Собственно, эта идея и лежит в основе бережливого производства.

При полноценном проведении Голоса Клиента по нашему опыту выясняется, что в 80% случаев, руководители не знали, что необходимо его клиенту. Отсутствие регулярной работы с Голосом Клиента – непростительная ошибка в принятии управленческих решений, которая может очень дорого обойтись компании.

Второе – под Голос Бизнеса и Голос Клиента разрабатывается счетное количество критических показателей для клиента, так называемое «дерево CTQ» (Critical to Quality)

Это 5-10 показателей, которые красной нитью проходят по всему процессу производства.

Да, они могут слегка уточняться при переходе на нижние уровни управления, но связь их с показателем верхнего уровня должна быть очевидна.

Третье – увязываем выбранные показатели экономической эффективности и качества с тем, чем мы можем управлять.

Уместно привести пример Motorola: когда Смиту была поставлена задача получить корреляцию продаж с дефектами, он пошел дальше и связал их с производственным процессом. Так появилась 6 Sigma – инструмент принятия управленческих решений. А компания на этом заработала 13 млн долларов, повысив свою производительность в три раза. «Просто» связав управленческие решения с реальными данными.

Четвертое – мониторинг в реальном времени и без посредников. В ячейках в потоке показатели измеряются раз в час – управленческие решения, соответственно, аналогично принимаются раз в час. А если бы они бы они принимались раз в месяц?

Чем оперативнее вы получаете информацию по списку CTQ, тем оперативнее вы можете реагировать.

Интерес опыт LG, где каждое утро ключевые руководители собирают показатели от подчиненных в режиме реального времени, принимают решения, которые сразу же спускаются вниз и выполняются.

И, наконец, пятое – формирование привычки принимать управленческие решения по данным. Иными словами, ощущения надо подкреплять данными, они – штука упрямая.

А закончу я словами Деминга: “Верю в Бога. Остальные пусть несут данные!”