Skąd ten opór przed danymi?

Jakiś czas temu kiedy miałem krótką rozmowę z nowoprzyjętym do firmy kolegą, opowiadałem mu o pracy w firmie, o obecnej sytuacji, naszych mocnych stronach oraz o naszych problemach i trudnościach. Nawiązałem też pokrótce do pracy z danymi. Do wykorzystywania danych w pracy codziennej w celu poprawy sytuacji głównie na obszarze produkcyjnym. Po tej rozmowie podjąłem decyzję, aby o tych danych coś krótkiego napisać.

Dane. Właściwie są obecne w naszym życiu od zawsze i wszędzie. Gdziekolwiek nie pójdziemy cyfry, liczby są i coś nam mówią, przekazują nam jakąś informację i od nas zależy czy tą informację odczytamy, a następnie czy ją zrozumiemy i odpowiednio do niej się odniesiemy. Kiedy spojrzymy na jakiekolwiek przedsiębiorstwo, na firmę produkcyjną, każdego dnia, w każdej godzinie zbieramy dziesiątki, jak nie setki danych. Biegamy, mierzymy, spisujemy, raportujemy…… i co dalej, i co z tego?

Żeby coś z tego było to musimy mieć pewność, że to co zmierzyliśmy jest wartością rzeczywistą lub bardzo zbliżoną do rzeczywistej. Innymi słowy znaczy to tyle, że ze statystycznego punktu widzenia nie ma istotnej różnicy pomiędzy wartością rzeczywistą, a zmierzoną. To zagadnienie jest częścią szerokiego tematu, którym jest MSA – analiza systemów pomiarowych. Właśnie ta metoda dostarcza nam informacji, że mierzymy „dobrze” i że otrzymane wyniki możemy dalej analizować, ponieważ są „poprawne”. Wiarygodny pomiar jest pierwszym, ale koniecznym krokiem do wykorzystywania danych. To właśnie tutaj jest początek całego procesu decyzyjnego. To właśnie na danych zebranych z pomiarów bazują nasze decyzje, a następnie działania.

A jak to wygląda w praktyce? Niestety nie jest już tak fajnie i kolorowo. Na co dzień zamiast poruszać się w świecie danych, wolimy błądzić w świecie określonym stwierdzeniami: wydaje mi się, czasami, od czasu do czasu, chyba. Podobnych stwierdzeń używamy każdego dnia niemalże non stop. W takich stwierdzeniach jesteśmy mistrzami. To takie stwierdzenia powodują, że łatwiej nam lawirować i świadomie błądzić. To te stwierdzenia powodują, że łatwiej nam uciekać od odpowiedzialności za decyzje, najczęściej błędne decyzje, to te stwierdzenia powodują, że mamy duże pole do dyskusji, a my przecież tak bardzo lubimy dyskutować aniżeli działać.

A gdybyśmy bazowali na danych, jak ten świat wówczas by wyglądał? Zapewne w pierwszym odczuciu byłby światem skomplikowanym bo przecież skądś trzeba te dane wziąć, a to wymagałoby pracy. Dlatego też zamiast zbierać dane my wolimy świat „gdybania”. Mimo, że pierwsze odczucie mogłoby być zniechęcające, to jeśli się przełamiemy i zaczniemy te dane gromadzić, wówczas jest duża szansa, że wykorzystamy je w procesie decyzyjnym, a to spowoduje, że nasze decyzje staną się trafne i przyniosą pożądane efekty. Co ciekawe, my te dane już wszędzie gromadzimy, tylko nie umiemy, a co częściej można zaobserwować, nie chcemy ich wykorzystywać. I tu pojawia się to z czym każda firma walczy, mianowicie marnotrawstwo. Gromadzenie danych to praca, mozolna, czasem ciężka praca. Zaś brak wykorzystania tych danych to idealny przykład marnotrawstwa. To marnotrawstwo bierze się stąd, że my często robimy coś dla Klienta, bo będzie audyt, bo norma wymaga itd.

Zatem skąd ten opór przed danymi, przed korzystaniem z danych? Odpowiedź jest prosta, z wygody. Dane zobowiązują, wymagają, odkrywają często brutalną rzeczywistość, wobec której można przejść obojętnie tylko z premedytacją. Rozsądny menadżer jednak nie powinien tych danych ignorować i powinien się do nich w jakiś sposób ustosunkować poprzez konkretne decyzje i działania. Jednak nam łatwiej przychodzi ta pełna ignorancja i poruszanie się świadomie w świecie iluzji i abstrakcjiJ. A przecież dane nie  bolą, przecież nie zbieramy ich dla Klienta, czy audytora, tylko dla nas samych, po to, aby popełniać mniej błędów i podejmować słuszne decyzje, a tego od menadżerów się oczekuje, decyzyjności i trafności decyzji. Chcesz być dobrym menadżerem to korzystaj z danych, miej szacunek do danych i naucz się je czytać, interpretować oraz rozumieć.