Читать книгу - "42 истории для менеджера, или Сказки на ночь от Генри Минцберга - Генри Минцберг"

Что же это такое – точные, или «твердые», данные? Твердыми бывают камни, но чтобы данные? Чернила на бумаге или электроны на жестком диске твердыми не назовешь. Последние вообще называют «мягкой копией».

Прекрасная метафора для данных – облака: они отчетливо видны в небесной вышине, вблизи же расплываются. Да и пощупать их никак не получится. «Твердость» данных – лишь иллюзия того, что мы будто бы обратили нечто реальное в цифры. И этот парень, скажем, вовсе не Саймон, но 4,7 по какой-нибудь психологической шкале. А у той компании дела идут не просто хорошо: она продала 49 миллиардов виджетов. Что же тут неясного?

Недостоверные данные – назовем их «мягкими» – кажутся нечеткими, двусмысленными, субъективными, по крайней мере на расстоянии. Они, как правило, представляют собой суждения, которые часто толкуются субъективно: их даже не передашь в электронном виде. И действительно, часть таких данных не более чем сплетни, толки, субъективные впечатления: как, например, слух о том, что многие из серии виджетов оказались бракованными.

Точные данные неизменно выигрывают – во всяком случае, до тех пор, пока не попадут в наш мягкий недостоверный мир, в ту мягкую материю, из которой состоят наши мозги. Поэтому давайте-ка лучше рассмотрим мягкое подбрюшье этих твердых данных.

Точные данные бывают слишком общими. Сами по себе они бесплодны, если не бессильны. «Что бы я ему ни говорил, – жаловался один из объектов исследования сексуального поведения мужчин, которое проводил Кинси, – он смотрел мне в глаза и спрашивал: „Сколько раз?“»^[37]. Неужели это главное?

Точные данные закладывают фундамент для описания, но как же быть с объяснением? Допустим, продажи виджетов пошли в гору. Почему? – а) Потому что рынок растет? Хорошо, данные как раз можно вычислить. б) Потому что главный конкурент наделал глупостей? Тут никаких цифр, только сплетни. в) Благодаря прекрасному руководству? Руководству нравится так думать, пусть даже это мнение субъективно. г) Или потому, что мы пожертвовали качеством ради снижения цены? Попробуйте-ка подсчитать. – Из всего сказанного следует вывод: чтобы объяснить точные данные, приходится прибегать к данным неточным – к примеру, слухам о деятельности конкурентов или сплетням о качестве производства на нашей собственной фабрике.

Точные данные бывают слишком обобщенными. Подсчитывают ведь не точное количество виджетов, один за другим, но представляют эти данные в виде одного-единственного числа: общего объема продаж. Точно так же и с итоговой прибылью: деятельность целой компании сводят к одной-единственной цифре. А ведь при таком подходе теряется масса существенной информации – к примеру, то же сокращение затрат на ремонт и обслуживание, которое убивает компанию. Получается, что мы, перефразируя пословицу, за лесом не видим деревьев: здесь, в общем-то, нет ничего страшного, если только вы не торгуете пиломатериалами. Тогда вам как руководителю жизненно необходимо сосчитать каждое дерево. Но, к сожалению, большинство управленцев смотрят на лес с вертолета, и все деревья сливаются для них в зеленый ковер.

Точные данные слишком часто запаздывают. Информации нужно время, чтобы стать точной. Пусть вас не обманывает бешеная скорость электронов, снующих в интернете. Первым делом происшествия необходимо зафиксировать как «факты», а это требует времени; потом на их основе подготовить отчеты, то есть снова тратить время. И в конце концов клиенты, разочаровавшись в качестве ваших виджетов, переметнутся к конкурентам. Менеджеры, зацикленные на цифрах, порой не обращают внимания на сплетни, которые могли бы предупредить их о том, что происходит.

И, наконец, огромное количество точных данных оказывается неточным. Выглядят-то они достоверно, все эти циферки на симпатичном экранчике. Но откуда они взялись? Поднимите камень точных данных, взгляните на притаившихся под ним жучков и червячков. «Правительство активно накапливает статистическую информацию – собирает, соединяет, возводит в энную степень, извлекает кубический корень, рисует замечательные схемы. Однако не следует забывать: все эти цифры поступают от [деревенского сторожа], который записывает на бумагу всё, что ему заблагорассудится»^[38].

И если бы только правительство! Кому из нас не доводилось сталкиваться с цифрами, обойти которые невозможно, будь то объем брака на фабрике, индекс цитирования в университете, не говоря уже о годовой прибыли в бизнесе? Даже если бы зафиксированные факты оказались достоверными, всё равно в процессе подсчета часть данных утрачивается. Цифры округляют, в вычисления вкрадываются ошибки, теряются нюансы^[39].

Я вовсе не призываю вас отказаться от «твердых» данных. Это столь же бессмысленно, как и отказываться от «мягких» данных. Я лишь предлагаю относиться к вычислениям критически, не поддаваясь гипнозу цифр. Мы все прекрасно знаем, что любые догадки необходимо проверять фактами. Так почему бы не проверять факты догадками? Всякий раз, как вам случится читать о росте прибыли или сокращении расходов, вглядитесь пристально в эти цифры и спросите себя, правдоподобно ли они выглядят. Если же нет, данные необходимо проверить: вдруг руководители и деревенские сторожа записывают всё, что им заблагорассудится?