数据驱动决策：精益六西格玛如何培养这一习惯

问大多数管理者，他们的组织是否以数据为导向，答案往往是肯定的。但观察这些管理者实际做决策的过程，却常常看到另一种情形：级别最高的人表达意见，会议室随之调整，决策就此拍板。数据有时在事后被搬出来，为已经得出的结论提供支撑。这不是数据驱动的决策，而是「最高薪者意见」主导的决策。

测量阶段：先有数据，后有方案

DMAIC的测量阶段在数据收集开始之前就要求明确一个问题：我们究竟在测量什么？操作定义——明确测量对象、方法、责任人和适用条件——是数据驱动工作的基础。没有统一的操作定义，五个人测量同一流程会得出五个不同的数字，且无法跨时间或跨站点比较。

先做图形分析，再得出结论

精益六西格玛从业者习惯在得出结论之前先进行图形分析。控制图将数据点随时间绘制，并与统计计算的控制限对比，能够区分两种根本不同的变异：普通原因变异（流程固有的正常波动）与特殊原因变异（异常事件的信号）。将普通原因变异当作信号加以反应——对一周的不良表现施压、在单次不良结果后改动流程——通常会使流程更差，这被称为「过度干预」。

在团队层面建立习惯

在团队层面培养数据驱动行为，需要三项具体实践：数据收集计划（明确收集什么、为何收集、由谁负责、何时收集、存放何处）、可视化管理（将数据展示在团队工作的地方），以及定期的数据回顾会议。停留在某人电脑里的电子表格无法改变团队行为。

领导层需要做出的行为转变

团队层面的习惯是必要条件，但领导行为不变则难以持续。在会议中要求提供数据而非仅听结论的领导者，向组织传递了数据有价值的信号。接受无凭据结论的领导者则传递相反的信号，无论组织价值观声明如何表述。数据驱动领导者要学会问「数据显示什么？」而非「你的建议是什么？」

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