熟悉产品、精通数据为什么这么难?(二)║干货

 

熟悉产品、精通数据为什么这么难?(二)

重剑无锋,“道”篇—-经营逻辑jy9000108

(续)

 

什么是相关关系呢?

就是,客观现象存在的一种非确定的相互依存关系。

是否有点拗口?

没错,这是专业逻辑学的解释,请注意两个词——非确定的、相互依存。

什么叫非确定的?

就是公鸡不叫,太阳也会升起;或者,公鸡叫了,太阳没有看见,因为下雨天。

原来,公鸡叫不叫,和太阳升起之间的关系,有很多种可能,没有一种唯一的确定关系,也就是非确定的。

什么叫相互依存?

就是正常情况下,早晨公鸡一叫,太阳的确会升起,几千年来都是这么一叫就升起的,且古人就是以此来判定早起的时间的。

原来,在鸡鸭鹅的母母公公群体中,只有公鸡是在太阳升起前才叫,它平时是不叫或者不怎么叫的(对这个问题感兴趣的朋友,自己去研究研究公鸡打鸣学哈,我们就引用到此了…)

这之间的关系,叫相互依存。

第二个问题应该更容易理解些,道理很简单,开关一按,灯不是开就是灭,不存在小朋友以为的神奇因子。

用理论的说法,这之间存在因果关系,即第一个事件(因)和第二个事件(果)之间的作用关系,其中后一事件被认为是前一事件的结果。

现在,小结一下:

这里出现了两个很重要的概念,即相关关系、因果关系。如果,对这两个问题定义不清,要搞清什么是数据思维,就是痴人说梦了。

那,现实工作、生活中这两个概念是否很容易辨别和理解呢?

教授在书中是这样说的:

►我们经常会混淆这一对概念,甚至有些时候连相关关系都不算的事件A和事件B,由于它们常相伴发生,我们便迷信地以为两者具有因果关系,闹下不少的笑话。

因此,鉴别相关关系和因果关系这一对概念,是了解大数据的金钥匙,也是建立数据思维的底层逻辑。

现在,再回到财务报表。

三张财务报表,每一张表的最后结果,都是各自(本表)因果关系。

举个例子,比如损益表(利润表),最后净利润是怎么形成的?

第一层含义:净利润,肯定是营收,减去成本、再减去费用、再减去税赋,而得出的,这5个数字之间的关系,就是因果关系。

按理,这个很容易理解,但是,实际情况可要复杂的多,因为:

只有这5个数字在一起,才是完整的因果关系。在这5个数字中,大家最关注的,应该是净利润(这个数字,下同)。净利润单单和营收之间,就未必是因果关系了。但是,在营收、成本这2个数字确定的情况下,净利润和费用之间,又是因果关系。

这样,在企业实践应用中,将数据可分析问题,转化成业务问题的第一个结论是:

►不要只看营收这一个数字,它和净利润之间不是因果关系,反之亦然。

►要看营收、成本、费用、税赋、净利润这5个数字,它们之间才是因果关系。

注:是不是很有趣,要知道中国中小企业占到80%以上,这中间最少有八成以上的企业老板,只关注营收这一个数字,只不过,他们错了,他们根本不知道为什么自己做得那么多(营收)为什么赚的不多?因为,赚得多(净利润)和高营收之间根本不是因果关系。

 

结论知道了,实践中该如何运用呢?

很简单,把过去只关注净利润、且只对净利润进行考核的管理方式,延展为要关注营收、成本、费用、税赋、净利润5项指标,且在考核时,进行全部捆绑考核。

这样做有什么好处呢?

刚性的好处如下(罗列主要三点,隐性的好处不计其数):

1、能建立系统的经营逻辑。你会知道,原来净利润的高低并不是最重要的,它只是一项指标,企业经营在任何一个发展阶段,都要、起码是关注5项指标(营收、成本、费用、税赋、净利润)。

2、能建立问题的检查机制。最终净利润不达标,到底是什么原因导致?能完整的追根溯源到源头,由此就能正确的、有针对性的解决。

3、能根据愿景、战略方向调配资源。公司的经营成果由资源(人、财、社会关系三大资源)投放所决定。如果能把公司的经营数据转化成具体的可分析业务问题,自然会知道资源投放的侧重这哪里?

怎样?

是否感觉很不以为然,呵呵。

且慢,我们认为这三点很重要、我们也知道你可能不以为然、我们还知道你可能未必真正相信真的会有用?

所以,再看一个真实故事(案例):

►今天全世界总人口是76亿,其中,0到15岁的儿童有20亿人。到2100年,也就是82年之后,全世界总人口会达到110亿,那么0到15岁的儿童有多少呢?

有三个选项,分别是40亿、30亿和20亿。

把你的答案先选(算)出来吧。请一定要自己独立思考、计算后选出来,否则,本篇文章你就白看了。

注:这道题不是瞎编的,是世界顶级医学健康专家汉斯·罗斯林写的一本新书《Factfulness: Ten Reasons We’re Wrong About the World-and Why Things Are Better Than You Think》,这是一本揭示“你为什么会淹没在数据的海洋里及什么是阻碍我们提高数字洞察力的原因”的好书,微软创始人比尔·盖茨也推荐过这本书,他觉得这是2018年最值得读的一本书。

(未完待续)

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2018年7月30日

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