2.3 发现变化，找到短板来决策

利用大数据可以发现业务运行的变化、短板和问题。

1．发现营业员销售模式短板

在零售行业，经常要对销售规律进行探索。如图2-5所示，某零售店对近几年的产品销售数据，按照时间粒度（日）作了趋势分析。

（1）看数据变化。

先看上面一个折线图，可以观察到，月初的销量比其他时间点的销量要偏低。其实，这在零售店是一个普遍的规律，即月初销量都有不同程度的降低，这是为什么呢？

有很多人可能认为，销量降低的原因在于消费者；消费者是月光族，到了月初没有钱了，所以买东西就少了。事实上，这种认知看起来有道理，其实并不正确（比如，有的公司是月末才发工资的）。

（2）找业务短板。

经过深入的分析，发现月初销量偏低的原因在于营业员。准确地讲，是考核周期导致的。大家都知道，一般企业都是按照自然月来考核的。在月初的时候，上个月的考核已经结束了，再怎么努力也无法改变了，而新的考核还没有到来，所以，在月初这段时间，由于营业员没有考核压力，往往在心态上会比较放松，体现在销量上就是下降。这种现象，称为“月初懈怠”。大家应该能够体会到，如果月初去逛商店，一般营业员就（相对）不会很热情，不像在月底的时候，营业员往往会跟在客户后面介绍和推荐商品。

（3）定业务策略。

那如何解决这个问题呢？

显然，这种异常数据的出现，是由考核周期引起的。其解决方案自然是考虑缩短考核周期，比如，按旬或按周考核，这样就可以将销售压力传递给销售员，迫使他们保持旺盛的销售激情。或者，将目标分解和细化，设置几次阶段性检查点，以确保在相应的时间点完成相应的任务，这样也可以确保完成最后的目标。

在企业管理中，经常要考虑这种改进的管理模式。比如，领导安排下属在一个月内完成某个任务（比如写一个方案文档），并不是要等到月末才去检验下属的完成情况，而是会设置几个检查点来进行跟踪。比如第一周，要求下属完成方案的30%~50%（主要考虑可行性，确定备选方案），第二周完成方案的70%~80%（重点考虑备选方案的主要实现步骤和流程），第三周完成100%的初稿（完成方案的其他细节，然后进行评审），第四周对方案进行优化和完善。这样做才能够保证方案的质量和可行性。

观察下面折线图也会发现，在月末的时候同样出现销量明显下滑的数据。很显然，这种数据变化，往往会出现在业绩提前完成的时候。当业绩提前完成了，营业员巴不得客户这个月不要再来，等到下个月再来，这才是最好的。这种情况，称为“月底踩刹车”，即销售员故意压低销量的情况。这也有可能跟业绩考核方式有关系，需要进一步调整或优化考核的方式。

所以，通过对数据进行分析，可以基于数据变化来探知业务的变化，找到业务短板，再给出相应的应对策略。在企业管理中，用到这种决策逻辑最典型的就是运营分析。通过大量的KPI指标来呈现业务运营各个环节的发展情况，以便找到需要改进的业务环节，并做出优化建议。一般来说，数据指标有异常，就说明相应的业务环节出了问题，需要找到改善和优化该环节的业务策略和建议。

世界是物质的，而物质是运动的，变化包含在事物的本质之中。一切事物都在运动变化，对大数据领域来说，事物的所有这些运动变化是可以被探知的。

2．工序信号变化与设备故障预警

在制造行业，也有类似的决策过程。

某世界500强企业，生产纸尿裤，市场份额超过100亿美元。为了应对旺盛的市场需求，公司对原来的生产设备进行改造，全部采用全自动一体化的设备来提高产能。但这产生了一个新的问题：若某一道工序出错，则会导致整条生产线都被迫异常停机，这反而降低了生产效率。为了解决这个问题，公司开始对生产线进行监控，将每道工序的控制信号和运行状态数据都采集下来（如图2-6所示），记录下正常的序列特征，并跟踪每个时刻工序的波动变化；当工序的变化超出正常波动范围时，则马上进行设备异常报警，这样方便运维人员提前干预，检修并更换零配件。这样一个简单的调整，就实现了近乎零的异常停机时间，直接减少经济损失高达4.5亿美元。

这就是大数据决策的第二个底层逻辑：发现变化，找短板来做决策。

数据的变化，就意味着业务的变化。大数据，是及时发现事物变化，找到业务短板的一个有效的工具和手段。