Zbierasz dane. Pewność rośnie. Wyniki te same.

Zbieranie danych nie poprawia decyzji. Poprawia pewność siebie. To dwie różne rzeczy.

W 1973 roku Paul Slovic zbadał zawodowych typerów wyścigów konnych. Dawał im coraz więcej informacji o każdym koniu: najpierw 5 zmiennych, potem 10, 20, 40. Trafność prognoz: płaska przez cały czas, około 17%. Pewność siebie podwoiła się. Więcej informacji nie poprawiło wyników. Poprawiło tylko przekonanie, że się wie.

To nie jest problem wyłącznie typerów. Wdrażamy ERP. Kupujemy moduł BI. Zamawiamy kolejny raport. I z każdym krokiem czujemy, że mamy lepszą kontrolę. Wyniki firmy nie zawsze to potwierdzają.

Dane to nie informacja

Goldratt napisał to wprost: informacja to odpowiedź na zadane pytanie. Dane bez pytania to szum. Firmy budują systemy, które zbierają i przechowują dane. Mylą je z systemami, które odpowiadają na konkretne pytania. To fundamentalnie różne rzeczy.

ERP działa. Dane spływają. Po dwóch latach właściciel pyta: ile firma zarobiła naprawdę w tym kwartale? I otwiera Excela. System zbierał dane perfekcyjnie. Odpowiedzi na pytanie nie było.

Jeden test diagnostyczny

Zadaj sobie jedno pytanie:

Kiedy ostatnio twój system danych zmienił twoją decyzję?

Nie kiedy sprawdziłeś dane. Kiedy to co zobaczyłeś, skłoniło cię do innej decyzji niż ta, którą miałeś zamiar podjąć.

Jeśli długo szukasz odpowiedzi, system prawdopodobnie dostarcza poczucia kontroli, nie informacji. Koszt jego utrzymania jest realny. Wartość, jaką wnosi do twoich decyzji, być może zbliżona do zera.

Zobaczmy to na konkretnym przykładzie.

Ten sam produkt, dwa pytania, dwie decyzje

Jeden z produktów w firmie produkcyjnej wyglądał w danych na stratę: minus 130 złotych na każdej sztuce według rachunku kosztów. Oczywista decyzja: wycofać z oferty.

Po zmianie pytania: ile ten produkt przynosi świeżych pieniędzy do firmy? Rachunek przerobowy (ile firma zarabia po odjęciu tylko kosztów zmiennych, nie stałych) pokazał plus 170 złotych przerobu na sztuce. Decyzja po zmianie: podwoić podaż.

300 złotych różnicy na tej samej transakcji. Ten sam ERP, te same dane, inne pytanie, inna decyzja.

Pytanie zadane systemowi zmienia odpowiedź. Odpowiedź zmienia decyzję. Decyzja zmienia wynik.

Pytania są już znane

Nie trzeba wymyślać co mierzyć. Theory of Constraints definiuje trzy miary wystarczające do operacyjnego zarządzania:

T (Przerób): ile świeżych pieniędzy wpływa do firmy ze sprzedaży. OE (Nakłady Operacyjne): ile wypływa. I (Inwentarz): ile jest uwięzionych w zapasach i należnościach.

Zysk operacyjny to T minus OE. Zwrot z inwestycji to ten wynik podzielony przez I. Każda firma długoterminowo musi mieć T większe od OE. Krótkoterminowo: płynność.

Pytania są. Czy twój system potrafi na nie odpowiedzieć szybko?

Od czego zacząć

Nie od zmiany systemu. Od inwentaryzacji tego, co już jest.

Co firma zbiera? Co z tego można połączyć w odpowiedź na trzy pytania TOC? Czego brakuje i jak trudno to zebrać?

Często okazuje się, że dane są. Brakuje innego pytania i innej prezentacji. Czasem trzeba dołożyć jedną tabelę. Rzadko kiedy wymaga to nowego systemu.

Uczciwe zastrzeżenie: zbyt wąski zestaw pytań na starcie może sprawić, że przeoczysz coś, czego nie wiedziałeś że warto pytać. Dlatego audyt to nie lista zamknięta. To punkt wyjścia.

Jest uczciwy wyjątek: jeśli firma nie zbiera żadnych danych, najpierw trzeba zacząć zbierać. To osobny problem, na osobny artykuł.

Twój system nie musi być doskonały. Musi odpowiadać na właściwe pytania.

Zacznij od jednego: ile firma przyniosła świeżych pieniędzy w tym tygodniu?

Jeśli odpowiedź wymaga godziny pracy w Excelu, wiesz co poprawić.

FAQ

Dlaczego więcej danych nie poprawia jakości decyzji?

W 1973 roku Paul Slovic zbadał zawodowych typerów wyścigów konnych. Przy 5 zmiennych trafność prognoz wynosiła 17%. Przy 40 zmiennych: nadal 17%. Pewność siebie podwoiła się. Dane zwiększają przekonanie, że się wie, nie faktyczną trafność. W firmach: kolejne raporty budują poczucie kontroli, ale nie poprawiają decyzji, jeśli nie są odpowiedzią na konkretne pytania decyzyjne.

Czym różnią się dane od informacji według Goldratta?

Eliyahu Goldratt zdefiniował informację jako odpowiedź na zadane pytanie. Dane to surowe obserwacje; informacja to dane odpowiadające na konkretne pytanie decyzyjne. ERP może zbierać dane perfekcyjnie, a jednocześnie nie być systemem informacyjnym, jeśli nie jest zaprojektowany pod pytania, które właściciel zadaje przy podejmowaniu decyzji.

Co to jest rachunek przerobowy i czym różni się od rachunku kosztów?

Rachunek kosztów rozkłada koszty stałe na produkty i liczy marżę jednostkową z ich uwzględnieniem. Rachunek przerobowy (Throughput Accounting z Theory of Constraints) odejmuje od przychodu tylko koszty zmienne i pyta: ile świeżych pieniędzy ten produkt przynosi do firmy? Ten sam produkt wyglądający na stratę 130 zł w rachunku kosztów może przynosić 170 zł przerobu w rachunku przerobowym. Różnica 300 zł na tej samej transakcji, te same dane, inne pytanie.

Jak sprawdzić czy mój system ERP dostarcza informacji czy tylko danych?

Zadaj sobie jedno pytanie: kiedy ostatnio twój system danych zmienił twoją decyzję? Nie kiedy sprawdziłeś dane, lecz kiedy to, co zobaczyłeś, skłoniło cię do innej decyzji niż ta, którą miałeś zamiar podjąć. Jeśli długo szukasz przykładu, system prawdopodobnie dostarcza poczucia kontroli, nie informacji. Formalna nazwa tego testu to Value of Information (VoI): jeśli dane nigdy nie zmieniają decyzji, ich wartość informacyjna jest bliska zeru.

Jakie trzy miary wystarczają do zarządzania małą firmą produkcyjną?

Theory of Constraints definiuje trzy miary wystarczające do operacyjnego zarządzania: T (Przerób) ile świeżych pieniędzy wpływa do firmy ze sprzedaży, OE (Nakłady Operacyjne) ile wypływa, I (Inwentarz) ile jest uwięzionych w zapasach i należnościach. Zysk operacyjny to T minus OE. Zwrot z inwestycji to wynik podzielony przez I. Jeśli twój system potrafi odpowiedzieć na te trzy pytania szybko, masz system informacyjny.