По следам проведенного вэбинара Эли Шрагенхайм опубликовал у себя материал посвященный ценности БигДата. К сожалению, я этот вэбинар не смотрел, только планирую посмотреть в записи. На мой взгляд, в этой публикации ценность даже не в попытке анализа ценности БигДата, а в очередной демонстрации того, как работают Шесть вопросов к ценности новой технологии.

В общем читайте, размышляйте, комментируйте.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

P.S.: времени на вычитку не было, найдете опечатки и неоптимальности – пишите, буду исправлять.

Ваш Дмитрий Егоров.

Амир и Эли Шрагенхайм (Amir and Eli Schragenheim)

Важны ли Big Data? Может ли любая организация извлечь из них значительную ценность?

Подпись на рисунке: «Давайте нарежем Большие Данные на Маленькие Данные и надеяться, что они волшебным образом станут Грандиозными Данными»

Мы с Амиром предположили, что в конечном счете ответ людей, занимающихся управлением будет такой: «Да, существует большой потенциал, но также существует и проблема с тем, что можно утонуть в океане данных (Голдратт в Синдроме стога сена)».

Ну, похоже что слишком много людей считают, что в Big Data не так уж много ценности. Так что, наверное, нам, думающим, что в этом есть очень значительная потенциальная ценность, необходимо защитить это утверждение.

Big Data в своем узком понимании – это способность каждой организации за счет использования облачных программных инструментов для извлечения конкретных данных из различных баз данных и форматов относительно дешево хранить огромные объемы данных и организовывать их таким образом, который позволит управляющему человеку сфокусироваться на том, что действительно имеет значение.[i]

Более широкое понимание Big Data включает в себя огромные объемы данных из внешних ресурсов, к которым предоставляется свободный доступ через Интернет. Google, Facebook и  LinkedIn предоставляют для этого инструменты, кроме того, существуют публичные базы данных, которые предоставляют за определенную плату доступ к использованию и поиску по своим данным.

Кажется очевидным, что некоторые организации, как правило, крупные, извлекают из Big Data большой объем данных, как, например, упомянутые выше компании, обрабатывающие данные. Эти гигантские организации предлагают методы фокусирования рекламы для четко определенной аудитории. Наличие средств доступа к весьма конкретным рыночным сегментам можно использовать для получения знания о предпочтениях их клиентов.

Отрасль электронной коммерции, особенно цифровые магазины, используют собственный огромный объем данных, которые они получают о каждом, кто зашел на их сайт, и записывают каждое сделанное им действие, чтобы определить, в чем заинтересован их клиент. Анализ этого набора данных открывает возможности не только сделать лучшее предложение для этого клиента, которое он с большой вероятностью, купит, но и выиграть борьбу за него в будущем.  Помимо угадывания специфического вкуса каждого конкретного клиента, можно получить еще и общее понимание групп клиентов, например, роль цены при выборе товара.

Традиционные розничные магазины помимо тривиального анализа фактических продаж тратят намного меньше усилий на сбор данных, которые бы отражали предпочтения клиентов. Они беспомощны без прямого доступа к информации о клиентах, и даже хуже, без понимания, какие данные могут им помочь получить больший объем продаж. Розничные магазины многое теряют вследствие собственной некомпетентности в области сбора данных, которые бы позволили им стать более результативными.

Таким образом, компании, обладающие легким доступом к достаточно надежным и релевантным данным, находят ответы на критические вопросы и получают большую ценность. Другие организации – не получают.

Когда на рынке появляется новая технология, вроде способности хранить и анализировать огромные объемы данных, она поднимает два кажущихся похожими, но на самом деле, различных вопроса.

1. Как мы можем использовать данную технологию, чтобы получить выгоду?
2. Какие у нас сейчас существуют препятствия, позволяет ли новая технология найти способ преодолеть их? Если «да», то какие выгоды мы можем получить?

Многие организации не сразу видят выгоды от большинства новых технологий. Это значит, что ответ на первый вопрос будет НЕТ.

Однако, мы верим, что следует предпринять дополнительные усилия, чтобы проанализировать, что может помочь нам преодолеть препятствия. В настоящий момент организация принимает их как неоспоримый факт реальности, но новая технология может значительно снизить действие ограничивающего фактора , создаваемого препятствием. А затем могут быть определены новые возможности.

Второй вопрос Голдратта из Шести вопросов для оценки ценности новой технологии утверждает:

Какой существующий ограничивающий фактор или барьер устраняет или значительно снижает новая технология?

Очевидный ограничивающий фактор, связанные с хранением, не является ответом на этот вопрос, потому что ценность от хранения огромного объема данных не ясна и легко может привести к тому, что усилия будут потрачены впустую. Также как и увеличение скорости и сокращение трудоемкости громоздкой процедуры собора и организации в визуально дружелюбном виде огромного объема данных не всегда добавляет ценность.

Но мы всегда хотим обладать более релевантной информацией по критически важным проблемам организации. Когда мы принимаем решение, у нас никогда не бывает безупречной информации. Поэтому принятие решений происходит в условиях высокой неопределенности, в силу изменчивости плюс неизвестных на момент принятия решения фактов. Хотя эта основная жизненная ситуация сохранится таковой и в будущем, неизвестные могут быть значительно сокращены за счет сбора и предоставления лицам, принимающим решения, достоверной и релевантной информации.

Таким образом, мы с Амиром предложили следующий ограничивающий фактор/барьер, которые сокращает новая ИТ технология:

Невозможность получить надежные ответы на вопросы, требующие данных, которые ранее отсутствовали или были недоступны.

Например, каких характеристик в наших существующих продуктах не хватало многим клиентам?

Клиентам можно задавать такие вопросы, и даже хранить все ответы, но многие из них просто отказываются отвечать и, может быть, не знают, чего им не хватает, но, если бы они это увидели, то сразу бы поняли что это. Можем ли мы ответить на этот вопрос, если проанализируем данные из разных источников о том, что сделало внезапно популярным определенные продукты?

Неспособность ответить на критически важный вопрос является ключевым ограничивающим фактором для каждой компании, и поиск по настоящему релевантным данных, часто позволяет получить больше новой информации, которая вместе с эффективным анализом, даст значительную ценность.

Чтобы прояснить очень чувствительную связь между данными и информацией, давайте приведем определение, которое Голдратт дал понятию «информация» в книге «Синдром Стока сена» в 1990 году:

Информация – это ответ на заданный вопрос

Определение подчеркивает две идеи. Первая – это сила задавания вопросов, потому что в большинстве случаев, когда вы спрашиваете о чем-либо, что вас беспокоит, ответ на этот вопрос – это ответ на потребность.

Вторая идея – это то, что для ответа на вопрос требуются определенные данные и, благодаря вопросу вопросу эти данные становятся информацией.

Чтобы управлять организацией необходимо задавать вопросы, и каждый из них направлен на то, чтобы пролить свет на нужный аспект одной из двух категорий потребностей менеджера:

1. Определение новых возможностей и того, как извлечь из них ценность.
2. Определение возникающих угроз и того, как они могут быть устранены или поставлены под контроль.

Первая категория – это про новые инициативы для достижения успеха. Вторая категория о том, как защитить свой зад. Обе критически важны для организации.

Третий вопрос Голдратта:

Какие существуют правила, привычки и поведение, которые позволяют обойти этот ограничивающий фактор?

Не обладая средствами для сбора данных из множества источников, лица, принимающие решения, должны принимать решения основываясь в своей практике на следующие элементы:

• Использование обычных данных из ERP или иной доставшейся в наследство системы организации
• Использование интуции ключевых людей в организации, ближе всего знакомы с конкретной темой
• Применять общий ультра консервативный подход, из-за неизвестности и защиты от рисков

Самым важным элементом является использование интуиции, основывающейся на прошлом опыте. Таким образом, это, конечно, релевантные данные, но их качество весьма сомнительно.  Отсутствие объективности, различные личные предубеждения и очень медленное принятие любого изменения составляют проблемную часть интуиции.

Интуиция и в будущем будет играть большую роль. Тем не менее, возможность проверить исходную интуицию (особенно скрытые предпосылки), которая предоставляется определенным анализом, основанном на данных, которые были недоступны до появления по настоящему больших данных, и возможность стать источником для новых открытий могут вдохновить новые интуитивные прозрения могут создать новую связь между точным анализом и интуицией.

Люди, занимающиеся TOС, возражают, что помимо интуиции необходим причинно-следственный анализ, который помогает великим менеджерам правильно размышлять, даже когда фактические данные минимальны. Иногда это правда, но, поскольку причинно-следственные связи основываются на наблюдаемых эффектах, которые не всегда являются подлинными фактами, то даже самая жесткая логика не может справиться с необходимостью опираться на слишком большой объем неизвестных.

Итак, как мы можем улучшить свою способность обнаруживать новые возможности и возникающие угрозы при помощи новых возможностей ИТ по оценке огромных объемов данных?

Большая ловушка использования новых ИТ технологий – это потеря фокуса, инвестирования огромного объема усилий в поиск и анализ данных, который в результате не даст никаких предложений. Это реальная угроза для многих организаций.

Предлагаемое нами направление решение – это создание стратегического процесса высокого уровня, выполняемого специальной командой, выполняющей штабную функцию, который включает следующие шаги:

1. Определить в порядке убывания приоритетов список целей, которые не были должным образом достигнуты.
2. Для каждой цели определите ключевое препятствие(ия) и что необходимо для их преодоления. Мы предполаем, что многие препятствия возникают из-за неизвестности.
3. Исходя из этого, предложить приоритезированный список конкретных вопросов, которые требуют ответов, которые сейчас недоступны с достаточным уровнем доверия.
4. Найти специфические данные, необходимые для получения ответов на вопросы. Часто это означает поиск внешних данных и последующий импорт во внутреннее хранилище данных компании.
5. Создание глобальной картины достижения глобальной цели. Найденные ответы совмещаются с интуицией причинно-следственной логики, чтобы разработать возможные альтернативы действий. Конечный анализ предоставляется лицам, принимающим решение.

Этот процесс похож на то, что делают разведывательные службы для каждой страны. Естественно, что приоритеты и средства разные. Самые важные вопросы для страны касаются угроз со значительно меньшим упором на возможности, и средства сбора данных обычно незаконны, основанные на специальном разрешении правительства.

Адаптация процесса для настоящей бизнес-разведки – задача нетривиальная. Большая ошибка имитации процесса – это игнорирование основных различий. Однако, игнорирование схожих моментов и возможности научения на хорошо установленном процессе – это другая огромная ошибка. В данном случае отличия в этике, приоритетах и средствах, в то время как базовые потребности и инструменты анализа достаточно схожи, и появление Big Data прекрасный шанс для материализации потенциальной ценности.

Тот простой факт, что лежащие в основе новые открытия не сталкиваются с глубинными парадигмами крупных компаний, делает эти усилия достойными внимания.

Мы с Амиром будем рады принять участие в таких усилиях. Мы провели на эту тему вэбинар, который глубже анализирует ценность Big Data.  Запись нашего вэбинара можно просмотреть на сайте TOCICO: https://www.tocico.org/page/replay?.

В другой публикации мы намерены разобраться с потенциальной ценностью симуляций для получения новых открытий и ответов на самые беспокоящие вопросы. Также как Big Data и, на самом деле, любая новая технология, симуляции могут дать большую ценность, но требуют защиты от  серьезных подводных камней.

[i][i] В тексте «relevant», наиболее буквально «относящийся к делу» – прим. переводчика

В этот раз я опять подзадержался с переводом опубликованных в блоге Эли Шрагенхайма материалов. За это время произошел целый ряд событий: в Лас-Вегасе прошла очередная ежегодная конференция TOCICI, куда я в этом году не попал, во всю идет набор на мастер-класс Иана Хептинсталя по управлению проектами в строительстве (http://eventvmscg.ru).

А Эли опубликовал очередной материал, посвященный работе в условиях сложности и неопределенности, который, на мой взгляд, перекликается и с опубликованным мной переводом вступления в “Науку Управления”.

Лично у меня отношение окончательно еще не сформировано, но это же не повод не знакомиться с доступными материалами

Так что, читайте, размышляйте, комментируйте.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров

Микки Грано (Mickey Granot) опубликовал очень интересную статью под названием «Три ошибки, которые мешают вам полностью использовать потенциал вашего бизнеса» (The 3 mistakes that prevent exploiting your business potential), см. ссылку https://www.linkedin.com/pulse/3-mistakes-prevent-exploiting-your-business-potential-mickey-granot/?published=t.  Ошибки, которые определил Микки:

1. Размазывание внимания менеджмента тонким слоем.
2. Непонимание потребителей.
3. Злоупотребление показателями.

Я согласен, что каждая из этих трех ошибок оказывает сильное негативное влияние и мешает лучше использовать существующие способности и мощности в подавляющем большинстве бизнесов. Я думаю, что существует корневая проблема, которая приводит к том, что менеджмент постоянно повторяет эти ошибки снова и снова.

Постоянный страх негативных последствий изменений, которые выглядят многообещающими.

Этот страх вызывается внутренней сложностью в совокупности с неопределенностью. Просто, для каждой предложенной идеи, которая, может быть, способна генерировать больший Проход (Т) без значительных дополнительных операционных расходов, существует слишком много неизвестных фактов. Трудности работы со сложностью вкупе с неопределенностью – это ключевое препятствие для каждого руководителя. Отчасти, это страх последствий «неудачи» для организации, также и последствий лично для руководителя.

Пример: предложение пакетов обычных продуктов по цене, которая на 10% ниже, чем обычно. Прежде всего, идея состоит в комбинировании продукции, которая направлена на одного и того же конечного потребителя. Другой параметр – это сочетание быстро оборачиваемых продуктов с продуктами, имеющими среднюю оборачиваемость. Еще один аспект – это способность использовать избыточную мощность большинства ресурсов, даже если организация должна вывести самое слабое звено в сверхурочную работу. Идея в том, что в результате дельта-Т будет значительно выше, чем дельта ОЕ. Например, издательства могут предложить пакеты из нескольких книг известного автора. На этом рынке известно, что, в то время, как последняя книга известного писателя продается очень хорошо, предыдущие книге продаются значительно меньше и могут быть даже недоступны в магазинах. Предложение пакета из последней книги в сочетании с первой книгой этого автора, может быть полезно для фанатов писателя, которые пропустили более старую книгу.

Как отнесутся к этой идее менеджеры? Априори не известно, какой дополнительный объем продаж будет получен за счет этого, и каково будет влияние на финансовый результат компании, принимая во внимание сниженную цену пакета, означающую значительное снижение прохода с каждого экземпляра.

Таким образом, решение тщательно протестировать идею в течение длительного времени кажется разумным. На практике, это означает предоставление очень небольшого количества пакетов и отслеживание их продаж. В результате, влияние на финансовый результат обычно остается неясным. Поэтому, поскольку менеджмент уделяет этой идее очень ограниченное внимание, нуждается в том, чтобы одновременно проверять несколько других новых идей. Неизбежный результат – размазывание внимания менеджмента тонким слоем. Это одно следствие, порождаемое базовым страхом неопределенности.

Понять причинно-следственные связи, лежащие в основе второй ошибки, – сложнее. Как так получается, что мы часто терпим неудачу в понимании ценности, воспринимаемой потребителем? Если потребитель – это организация, то мы можем предположить, что создаваемая ценность основывается на практических нуждах организации.  Понимание бизнеса клиента должно помочь организации-поставщику определить, в чем состоит подлинная потребность и, таким образом, получить глубокое понимание того, как продукты/услуги могут стать более ценными. Проблема в том, что такое понимание не сильно распространено, большинство маркетологов имеют  очень скудные знания о бизнесе своих клиентов, в силу двух ключевых препятствий:

1. Удаленный анализ отличающегося бизнеса кажется слишком сложным и, следовательно, крайне неопределенным.
2. Существующий инструмент для понимания того, как клиент оценивает продукты/услуги – это анализ жалоб клиентов. Это оказывается весьма недостаточный и проблемный инструмент, который выделяет вторичные элементы и игнорирует наиболее важные, иногда просто потому, что клиент не ожидает, что поставщик окажется способен справиться с реально отсутствующим или ошибочным элементом. Тем не менее, такая практика многим кажется достаточно хорошей.

Когда дело доходит до конечного потребителя, понять ценность продукта еще сложнее, потому что часто потребитель видит ценность там, где практическая ценность отсутствует. Например, вкусовые предпочтения не могут быть логично определены через объективные свойства или эстетикой конструкции (см. https://elischragenheim.com/2015/08/03/the-categories-of-value/).

Когда мы анализируем приведенный пример, создание правильного пакета должно основываться на хорошем понимании воспринимаемой клиентом ценности, даже вопрос, является ли сниженная на 10% цена – достаточной причиной для покупки, зависит от общего восприятия ценности потребителем.

Страх негативных последствий заставляет организации быть очень осторожными, особенно с предположениями, которые основаны на интуиции о внешнем мире, клиентах и поставщиках.  Трудно понять конечного потребителя, потому что недостаточно анализа точных данных. Чтобы понять конечного потребителя необходимо сделать некоторое количество не до конца доказанных предположений, чтобы быть способным обоснованно предсказать реакцию на конкретные действия. Страх неудачи предсказания поведения потребителя ограничивает усилия организации по разработке “теории”, касающейся подлинных потребностей конкретных рыночных сегментов и, таким образом, препятствует проведению тестирования этой “теории”, что приводит к тому, что упускается множество возможностей, которые могли бы быть значительно более выгодными, чем существующие идеи.

Использование показателей эффективности для оценки людей – это ясное заявление о недоверии, созданном страхом неудачи. Показатели абсолютно необходимы для диагностики возникающих проблем и как входящая информация для принятия решений. Вредная и ошибочная часть – в том, чтобы исходить из предположения, что показатели отражают возможности и мотивацию ответственных за результат сотрудников. Эта нехватка доверия к людям приводит к появлению множества локальных показателей, и мы знаем насколько они вредны. См. мою предыдущую публикацию https://elischragenheim.com/2018/03/30/the-problem-with-performance-measurements-and-how-to-deal-with-them/.

С моей точки зрения, на самом деле страх перед сложностью и неопределенностью является конечной корневой проблемой большинства организаций. Преодолеть это препятствие страха негативных последствий каждого конкретного решения или действия, способны только очень маленькие организации, где все друг друга знают.

Хотя ТОС дает нам прекрасные инструменты для управления обычной и ожидаемой неопределенностью в ключевых решения ТОС для Производства, Управления проектами и Дистрибьюции, Столпы ТОС связаны с работой с неопределенностью лишь косвенно. Умберто Баптиста ( Humberto Baptista) уже предложил включить пятый столп, чтобы закрыть потребность жить в условиях неопределенности и эффективно с ней справляться, фактически использовать ее для того, действительно процветать. Умберто сформулировал это так: «Оптимизация в пределах шума – увеличивает шум». Это открытие, которое является часть методологии д-ра Деминга, должно привести к пониманию, что для того, чтобы что-либо улучшить, необходимо справиться с естественной изменчивостью.

Мы должны предложить детальный подход к «управлению ожиданиями», который бы включал в себя полное понимание неопределенности и, таким образом, сокращал бы уровень страха и позволял вовлеченным людям, менеджерам и руководителям лучше использовать их способности.

 

Приветствую всех!

Эли Шрагенхайм опубликовал в своем блоге материал, посвященный использованию показателей эффективности, и их потенциального негативного влияния на работу в организациях.

Тема показателей эффективности, их использования давно уже расколола сообщество управленцев на два лагеря – одни считают, что без KPI работать нельзя, другие утверждают, что они отрицательно влияют на поведение сотрудников и успешность организации в целом.

ИМХО. Истина всегда где-то посередине.

С одной стороны, в отсутствие плановых показателей (целевых уровней) мы не в состоянии определить собственный уровень эффективности. Деление на “ноль” – это, кому как больше нравится, – бесконечность или неопределенность.  Одна из важных функций показателей эффективности – это навигация. Такая же функция как у приборов на панели любого транспортного средства.  Еще одна функция – это предоставление объективной обратной связи, о том насколько верны наши гипотезы, насколько хорошие средства достижения наших целей мы перед собой поставили.

Но, действительно, у показателей есть “темная сторона силы”. И, кстати, “темная сторона” связана с нарушением одной из базовых исходных посылок ТОС – “люди – хорошие”. (Здесь сразу оговорюсь, я не разделяю тот вариант, который некоторые используют “ВСЕ люди хорошие”, потому что есть плохие люди. Но… Большинство людей – действительно хорошие, и даже не, которые не являются хорошими, исходят из своих представлений о “правильном”, а в восприятии большинства “правильное” – это синоним “хорошего”, поэтому достаточно исходить из того, определив, что человек считает “правильным” – можно искать решение “выигрыш-выигрыш”).

Если работодатель исходит из предпосылки, что “нужно ставить более высокие цели, потом что все-равно снесет” приводит к сознательному завышении целевых показателей, перекладыванию вины на сотрудников и в итоге манипуляцией со всех сторон в борьбе за плановые значения.

Но спидометр не виноват, что вы решили превысить разрешенную на дороге безопасную скорость.

Еще одно очень короткое, но важное замечание Эли – это то, что ЛИДЕРСТВО не является решением, решение лежит в области управленческой процедуры, которая является воспроизводимой. Но здесь я пока придержу свои комментарии, ибо я обещал разобраться с идеей “бирюзовых организаций” детально, а после этого я готов буду к этой теме вернуться.

В общем: увлекательного чтения вам всем.

Как обычно, картинки из поста автора и ссылка на оригинал.

Извиняюсь за длинную подводку.

Ваш Дмитрий Егоров

Знаменитое высказывание д-ра Голдратта: «Скажите, как вы будете меня измренять, и я скажу вам, как я буду себя вести», показывает темную сторону любых показателей: они влияют на поведение людей, фактически: на поведение всей системы в целом. Менеджмент надеется, что это воздействие будет положительным: люди будут предпринимать максимум усилий для достижения наилучших результатов. К сожалению, в большинстве случаев происходит обратное. Просто для иллюстрации, другая сторона проблемы, на которую мы часто не обращаем внимание: если главный показатель – это зарабатывание денег, то некоторые менеджеры могут пойти на нарушение закона и других правил морали, решая задачу  увеличения заработка денег. Кризис 2008 года – это пример влияния денег, как главного показателя.

Теория ограничений (TOC) показала глубокое противоречие между локальными и глобальными показателями, показав как стремление к достижению локальных показателей подрывает глобальные.  Это, безусловно, одна из наиболее актуальных проблем, о которой было много написано и рассказано. Однако, показатели эффективности создают несколько дополнительных негативных ветвей (потенциальных негативных последствий).

Ключевая цель показателей эффективности – показать полную картину текущего состояния эффективности, чтобы найти действия, необходимые для ее улучшения.

Разрушительная сторона показателей эффективности – это персональная их интерпретация. Фактически, эти показатели измеряют насколько менеджмент, а на самом деле, множество людей на нижних уровнях иерархии организации, успешно или неуспешно выполняют свою работу. Эта связь вызывает разрушительные следствия, которые лежат в основе знаменитого комментария Голдратта: мне нравится указывать на следствие, которое для меня очевидно:

Показатели эффективности, в лучшем случае, отражают текущее состояние; они НЕ ОТВЕЧАЮТ на вопрос «почему это произошло?»

Для принятия решения, что делать дальше, показатели эффективности, отражающие текущее состояние, абсолютно необходимы, но совершенно определенно – недостаточны.  Для объяснения результатов необходимо провести анализ. Я знаю, что «объяснения недостаточных результатов» имеют плохую репутацию, но это часть большой проблемы.  Недостаточные результаты должны быть признаны открыто, чтобы найти корневую причину. Объяснение типа «участники были тупыми», должно немедленно вызывать вопрос: как так получилось, что данная конкретная работа была поручена некомпетентным людям!

Тенденция очерчивать цели для показателей эффективности создает дополнительные проблемы. У детерминированных целей есть две негативные характеристики:

1. Закон Паркинсона утверждает: «работа расширяется, чтобы заполнить все отпущенное для ее завершения время». Тот же самый закон применим для любой количественной цели. Простое обоснование: превышение установленного уровня целевого показателя плохо для будущего индивида, потому что в следующий раз цель будет установлена выше. Поэтому лучший способ достижения цели – не больше, но и не меньше. Все средства хороши, включая обоснованное занижение целевого уровня, а затем не пытаться ее перевыполнить. Я наблюдал несколько случаев, когда организация заявляла, что 90% всех задач выполняются точно во время. Это невозможный с точки зрения статистики результат свидетельствует, что закон Паркинсона работает.
2. Само по себе определение целевого уровня – проблема. Иногда цели определяются надеждами и молитвами. Иногда, для целей верхнего уровня существует определенное обоснование, но все цели на более низких уровнях, более или менее, произвольны, единственное требование к ним – они должны поддерживать цели более высокого уровня. Именно эти цели более низких уровней, и есть те цели, которые менеджеры среднего уровня стараются изо всех сил сдерживать.

В основе определения целевых уровней лежит идея определения «успеха» или «неудачи» вовлеченных людей. С одной стороны, идее состоит в подталкивании людей к тому, чтобы превзойти [существующий уровень – ДЕ][i] С другой стороны, они создают страх, недоверие и манипуляции. Это типичный общий конфликт. Базовое предположение, которое состоит в том, что без четких и количественных целевых показателей люди не будут предпринимать все, что возможно, для выполнения своих задач на самом высоком уровне, по моему мнению, – ошибочно. Каверзный момент в том, что это самоисполняющееся пророчество.  Когда люди привыкли к целевым показателям, то их отмена приводит к тому, что люди недоумевают, что им нужно делают, что приводит к ситуации, когда они что-то делают, но точно не все, что могут. Изменения произойдут, только если менеджмент сделает ясное заявление, но, и в этом случае, понадобится время, чтобы люди в это поверили.

Манипуляции показателями эффективности существуют и при внедрении решений ТОС. Вот заявление о значительном успехе, опубликованное в LinkedIn.  Эта гордая декларация успеха от госпиталя, который утверждает, что за ДВА МЕСЯЦА получил следующие результаты (надпись на картинке: Сокращение среднего срока пребывания на 109 дней, с 981 до 872 дней – ДЕ):

Слишком раннее признание успеха – это понятный симптом давления, которое показатели эффективности оказывают на сотрудников.

Другая сторона проблемы с показателями эффективности – это зависимость от периода времени. Предположим, что в этом году организация должна произвести значительный объем запасов потому, что в следующем году ожидается пик спроса. Годовой Проход является относительно низким, в то время как Операционные расходы, в которых могут присутствовать сверхурочные, являются относительно высокими. В следующем году, Проход будет значительно выше. Вопрос: будет ли менеджмент знать о наличии этой причинно-следственной связи? Если – «нет, то поддержит ли Производство изготовление запасов на следующий год тогда, когда  практика учета ТОС не поощряет увеличение запасов?

Как нам справиться с негативными последствиями показателей эффективности?

Я думаю, что для любой организации, стремящейся к непрерывному процветанию, – это критически важный вопрос. Назвать «Лидерство» – решением, значит недооценить препятствия и полагать, что неопределенное понятие – это решение. Я думаю, что решение – это внедрение структуры поддержки принятия решения, где прогнозы основаны на диапазонах, а не слепой приверженности конкретным цифрам, где потенциальные риски открыто обсуждаются, а управленческая команда, в конце концов, достигает консенсуса, до тех пор, пока на следующем совещании не будут получены сигналы о фактическом состоянии, и дискуссия может быть открыта снова. Это должна быть процедура, которая не должна через чур зависеть от харизмы конкретного лидера.

Короче говоря, работоспособное решение – это процедура, которая на самом деле с уважением относится к неопределенности, признает ошибки без автоматического обвинения, и пытается их корректировать.

 

[i] В тексте «excel» – превосходить, изощряться. – прим. переводчика