京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
过度忠于数据和分析,影响员工流失率
让我们回到1911年去探究原因。那是进步主义(Progressivism)时代。那一年泰勒在《科学管理原则》(The Principles of Scientific Management)一书的引言中写道:“在过去人是最重要的;在未来系统必定是最重要的。”泰勒的想法与伍德罗·威尔逊(Woodrow Wilson)不谋而合——后一年威尔逊当选为美国总统。威尔逊认为社会工程(socialengineering)优先于个人权利。
泰勒提出了一个简单的想法:如果你能找出并消除所有浪费时间的不合理动作,你就能提高劳动生产率。要做到这一点,管理者得观察、记录、衡量和分析工人的动作。在工厂车间里员工不再随心所欲地行动;不再采用“随机应变”的做法。泰勒希望将复杂的制造工艺简化为最细微、最具重复性的步骤,使任何工人都能上手。
可以预见,泰勒主义(Taylorism)需要对工人及其工作实践进行近乎专制的控制。泰勒将其发起的运动视为工人的救星,原因是生产率提高的工人能赚到更多的钱。工人们确实赚到了更多的钱。泰勒的理论在亨利·福特(Henry Ford)的汽车制造厂的流水线上得到了完美实现。而 且正如泰勒曾预测的,福特向生产率最高的工人支付的工资,是当时工厂作业一般工资水平的2倍。
但福特对泰勒式严密分析的应用无法适应二战后的市场变化。然而通用汽车公司的阿尔弗雷德·斯隆(Alfred Sloan)有更深入的见解。他明白单靠分析无法打造一家强健的企业。斯隆明白,人类所追求的不只是功利;他们也渴望生活的意义。在斯隆的管理下,通用汽车根据人们愿望层次的不同对汽车市场进行细分,从经济实惠的雪佛兰到豪华型的凯迪拉克。该公司得以蓬勃发展。
科学管理——及其对数据和趋势分析的过度依赖倾向——是诱人的,因为它可衡量,能提供快速投资回报,因此很容易被证明是合理的。这一点在当今时代尤其适用,因为收集、分析数据的成本下降速度甚至快于摩尔定律。数据和分析似乎是医治企业病痛的速效药。
危险并不在于使用数据和分析——不这样做的管理人员是傻瓜——而在于对其过度依赖。它们的优势很快会被竞争冲垮。更糟的是,拘泥于数据和分析总是会导致强烈的对抗:员工会反抗;客户会流失;股东想知道是什么让自己遭受打击的。
泰勒的缺陷是致命的。他认为员工懒惰、无知、缺乏好奇心,敦促管理者将其视为可替换的零件。他提倡实行极端的可预测性和管理控制,这使得员工的工作内容变得沉闷乏味,尽管这种做法提高了他们的工资。泰勒认为这种折衷是值得的。一开始员工们也这么想——直到他们改变了看法。
泰勒的错误会重演吗?已经开始了。亚马逊像杂草一样疯狂成长,但它不能或不会出现盈利,投资者正在失去耐心。亚马逊效忠于数据和分析的做法,但其员工流失率无论在高科技还是零售行业都是最高的。这意味着亚马逊由数据驱动的非凡效率被招聘、再培训及挽留的较高成本所伤害。
相比之下,苹果公司(Apple)是全球最有价值的企业,其业务和财务是由数据驱动的。但创建该公司并领导其复兴的史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)从未将人类的非理性视为应该被消灭的弱点。乔布斯接受并激励人性混乱的一面。他怀疑市场数据——他很少出错。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11