指標(biāo)好壞取決于來源。新興技術(shù)咨詢公司Hurwitz Strategies的首席執(zhí)行官Judith Hurwitz表示，“技術(shù)公司經(jīng)常向咨詢或分析公司付費，以根據(jù)其產(chǎn)品的最佳特性創(chuàng)建指標(biāo)。因此，CIO必須謹(jǐn)慎對待以表面價值衡量指標(biāo)，而且領(lǐng)導(dǎo)者需要了解指標(biāo)背后的數(shù)據(jù)。”
指標(biāo)解讀本質(zhì)上是一種數(shù)字游戲，而且，與任何數(shù)字游戲一樣，它有可能成功或失敗。以下是IT領(lǐng)導(dǎo)者易犯的7種KPI及其他關(guān)鍵業(yè)務(wù)和IT指標(biāo)錯誤。
1. 不考慮來源
在研究一個指標(biāo)時，了解指標(biāo)背后的創(chuàng)建者和數(shù)據(jù)源至關(guān)重要。例如，結(jié)果可能基于調(diào)查。如果是這樣，詢問有多少人接受了調(diào)查，以及他們在各自的企業(yè)中扮演的角色。還要檢查這些指標(biāo)是否基于經(jīng)過充分驗證的方法。
此外，還要考慮指標(biāo)的目的。它會被用作計劃工具嗎?如果是這樣，它是否有助于確定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、技術(shù)選擇或其他需求?
2. 不配合一線人員
到目前為止，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)達(dá)到了數(shù)據(jù)成熟度。商業(yè)智能咨詢公司Cause + Effect Strategy總裁兼首席執(zhí)行官John Loury表示，“如果你的公司擁有數(shù)據(jù)，那么你肯定會利用它并嘗試?yán)梅治鲋械亩床炝硗苿臃e極的業(yè)務(wù)成果?，F(xiàn)在是2022年，我們已經(jīng)過了DRIP——數(shù)據(jù)豐富，洞察力貧乏(data rich, insight poor)的時代。”
Loury認(rèn)為，大多數(shù)企業(yè)并沒有充分配合一線業(yè)務(wù)人員，這些一線人員最終將使用收集到的指標(biāo)來制定決策和推動行動。因此，他建議在構(gòu)建分析之前，從所有相關(guān)方收集業(yè)務(wù)需求。這就意味著需要將指標(biāo)提煉到與推動結(jié)果最相關(guān)的數(shù)據(jù)點。
Loury建議IT領(lǐng)導(dǎo)者建立和磨練溝通技巧，以便向團隊成員傳達(dá)基于指標(biāo)的見解。他表示，“現(xiàn)代CIO和分析領(lǐng)導(dǎo)者需要善于將能夠?qū)F隊產(chǎn)生最大影響的關(guān)鍵指標(biāo)匯總在一起，并以對用戶有意義并有助于指導(dǎo)團隊行為的方式呈現(xiàn)給他們。”
Loury補充道，現(xiàn)在也是CIO讓其團隊真正了解用戶并為其構(gòu)建量身定制的有效分析解決方案的時候了。他解釋稱，“數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者及其團隊爭先恐后地構(gòu)建任何東西，并將其交付給業(yè)務(wù)團隊的時代已經(jīng)一去不復(fù)返。如今的我們正在承受那個時代的結(jié)果，團隊淹沒在各種儀表板中，這些儀表板呈現(xiàn)的海量信息讓他們精疲力盡，看似得到了一切，實則一無所獲。”
3. 忽略所有權(quán)、參與和平衡的重要性
指標(biāo)為所有權(quán)和員工參與以及持續(xù)改進和流程控制提供了絕佳機會。業(yè)務(wù)和技術(shù)咨詢公司Centric Consulting的CIO Paul Gelter表示，“正確解釋指標(biāo)的關(guān)鍵是讓整個團隊參與進來，并使用指標(biāo)來共同改進流程。”
在評估指標(biāo)時，Gelter認(rèn)為在成本、質(zhì)量和服務(wù)之間取得平衡至關(guān)重要。例如，成本指標(biāo)可以在每個人已完成的工單中進行跟蹤，但工單質(zhì)量可能會因返工/重復(fù)工單而降低。此外，服務(wù)也可能會受到響應(yīng)時間、積壓和正常運行時間的影響。
4. 錯誤的目標(biāo)
時間就是金錢，所以不要浪費寶貴的時間來檢查不相關(guān)的指標(biāo)。在決定研究哪些指標(biāo)之前清楚地確定所有目標(biāo)。在大多數(shù)情況下，不支持或反映未來決策選項的指標(biāo)都是不必要的，更糟糕的是，會分散注意力和浪費時間。
技術(shù)和設(shè)計工作室L+R的聯(lián)合創(chuàng)始人Alex Levin建議，完全確定目標(biāo)后，就可以分配足夠的時間來了解導(dǎo)致各個指標(biāo)波動的因素。接下來，調(diào)查各個指標(biāo)如何相互關(guān)聯(lián)，以及在計劃或項目生命周期的不同階段可能發(fā)生的會直接影響被跟蹤KPI的因素。
同時，不要通過隱瞞或囤積結(jié)論來浪費員工的時間。Levin建議與你的團隊分享研究結(jié)果，確保每個人都可以使用指標(biāo)驅(qū)動的見解來提高績效和/或結(jié)果。
5. 單干
指標(biāo)研究不應(yīng)該是一項單打獨斗的工作。分析和數(shù)據(jù)集成平臺開發(fā)商Qlik的首席執(zhí)行官Mike Capone建議從一開始就與相關(guān)人員合作，以收集和應(yīng)用有價值的上下文細(xì)節(jié)。這種協(xié)作關(guān)系使CIO和IT團隊能夠?qū)I(yè)務(wù)中實際發(fā)生的事情有正確的理解，以支持短期和長期的運營目標(biāo)。此外，還建議與C級高管及其他關(guān)鍵企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者建立強有力的咨詢合作伙伴關(guān)系。
6. 過分相信數(shù)字
適度的懷疑可以防止你踏上通往錯誤結(jié)論的道路。正如上述馬克·吐溫關(guān)于統(tǒng)計數(shù)據(jù)和謊言的名言一樣，收集到的數(shù)據(jù)本身就可能在某些方面存在缺陷。
事實上，數(shù)據(jù)可能在許多方面存在缺陷：樣本量可能太小，時間尺度可能不正確，或者收集數(shù)據(jù)的人可能有自己的結(jié)論要倡導(dǎo)。ERP軟件開發(fā)商ECI Software Solutions的首席技術(shù)官Brian Winters認(rèn)為，“在確定數(shù)據(jù)告訴你的內(nèi)容之前，確保你完全了解數(shù)據(jù)的收集方式以及范圍內(nèi)包含的內(nèi)容非常重要。”
事實上，任何指標(biāo)都可能產(chǎn)生誤導(dǎo)，尤其是在你對數(shù)據(jù)缺乏很好的整體了解的情況下。Winters指出，“系統(tǒng)指標(biāo)可能特別具有誤導(dǎo)性，因為它們通常只為大型復(fù)雜系統(tǒng)的一小部分提供指標(biāo)。這種狹隘的見解很容易將你引入誤區(qū)。”
7. 無法透過現(xiàn)象看本質(zhì)
指標(biāo)雖然通常具有洞察力和價值，但可能無法說明全部情況。事實上，單純地從表面上看任何指標(biāo)有時會導(dǎo)致完全錯誤的結(jié)論。數(shù)據(jù)庫軟件開發(fā)商Speedb的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Adi Gelvan解釋稱，“有時，你必須深入挖掘其他不太明顯的指標(biāo)，以確定實際發(fā)生的情況。”
例如，高內(nèi)存利用率級別讀數(shù)可能意味著應(yīng)用程序正在超載內(nèi)存。但可能存在一些完全不同的問題——也許是一個組件清理內(nèi)存的速度不夠快。這種情況下，進一步調(diào)查可以指出真正的癥結(jié)所在，問題可能根本不在內(nèi)存中。例如，如果存儲引擎在I/O消耗很高的情況下無法有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲到磁盤，那么內(nèi)存將被快速填滿并影響系統(tǒng)性能。
為了防止誤導(dǎo)性的見解，必須學(xué)會批判性地思考，不要立即跳轉(zhuǎn)到看似最明顯的結(jié)論。隨著業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)架構(gòu)變得日趨龐大和復(fù)雜，很多事情都可能出錯，而找到根本原因可能會很棘手。最好的方法就是擁有一支多元化的主題專家團隊，以便在做出決定之前進行咨詢。
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