扫码阅读

手机扫码阅读

浅谈项目管理必备软技能系列（三）

211 2023-07-18

6月3日在圈子参加了大咖秀的直播，跟大家分享了项目管理必备的六大软技能，现整理成系列文章，方便进一步学习交流。今天就来详细说说第三篇，如何具备量化思维。

我们先来看这样一个场景：

举个栗子

小王：通过程序员加班加点的努力，新产品终于上线了，效果非常好，获得用户的广泛好评，超出竞标产品一大截，我们正在进行第二期开发阶段，申请新增两个名额，请领导审批。

领导：喵喵喵？？？

信息误差

“对牛弹琴”在职场上屡见不鲜

所谓“对牛弹琴”在职场上发生的场景非常常见。之所以会出现这种情况，是因为沟通出现的“信息误差”。产生这种情况有两个原因，一是由于语言本身的限制，“语言是思维的边界”，语言本身的限制导致无法完全精准描述交流信息；二是主观理解差异，每个人对同一个信息的关注点、联想面和心情感受完全不同，即便在二人对话的沟通场景中都很难快速对齐。

消除语言误差是沟通的第一步，也是协同工作的基本。因此，在输出信息时应该尽可能是信息本身更容易理解，方便做出达成一致的决策，所以我们迫切需要一种思维方式：量化。

量化思维

信息的结构化和再包装

量化是一种对信息的结构化和再包装，通过一种手段和方式，将模糊的信息更具象化。量化信息包含两方面：一是数据，量化的信息是有具体（或者可参考）的数据；二是程度，量化的数据需要有程度的描述，比如单位、状态。

不难看出，量化有这样的好处：

①误差小。容易理解、误差小。每个人对“大、小、多、少”这样的描述主观感受并不相同，但是对“10分钟、100元、20个”的理解是一致的。

②损失少。信息在传递开始就会出现损失，一般来说，如果大脑中所有想描述的信息是100，使用语言表达则已经变成了80，假设沟通环境良好，对方接收到的信息至多为60，再去消化、吸收，可能知道了40-20。但是信息化语言有明确的特征，不管传输渠道多么复杂，“20个”依然是“20个”，不会变成其他的内容。

③易统计。便于统计、分析、决策。我们经常做做数据统计，通过分析数据规律掌握某一事物发展态势，但我们研究的大部分对象大部分是定性的，没办法直接分类和统计，此时便要用到量化的方法，统计分析而后进行复杂的决策。

④易传递。由于信息化语言误差小，十分具象，易于理解，适用于各种传播方式，且传播速度很快，因此适用于传递。所以很对新闻标题、公众号文章标题一般都会引用量化数据。

量化方式

四个维度获取量化数据

量化信息包含两个方面。一是数据，二是程度。对于数据获取，究竟这个“数”到底是多少，需要通过一些渠道获得。

01直接数据

我们需要找到直接的维度分解，来反映当前的状态。比如我们需要描述产品试运行期间的运行情况，我们可以在后台抓取用户数、登录次数、操作次数等数据，并通过汇总周、月以及周、月之间的增长情况来进行趋势分析。这些数据是直接在后台就能获取到的，但前提是我们要选取确实能描述当前关键目标情况的指标。

02直接估算

除了直接获取数据外，我们更多的时候很难直接获取到数据，比如在变更场景中，我们需要对工作量进行报价，就很难直接给出数据，所以我们需要对工作量进行直接估算，工具可以选用“专家经验”，利用已有最佳实践的积累来评判当前的场景。或者，我们也可以使用“约数估算方式”，比如我们认为本月业绩预计能突破20万元等。

03 间接估算

面对更多复杂的场景，主观经验也会受到限制和阻碍，为了保障评估的准确性，我们也可以采取间接估算的方式获取数据。同样的，在一段变更工作量评估的工作中，可以参考相似的案例和场景，选择相似的功能点，再结合流程的复杂度进行评估，误差相对会小很多，而且依据可靠。

04 主观赋值

在我们选取了正确的维度后，也许很难直接获取数据，比如在之前公众号更新的文章，《如何种一颗技能树》中，在最后的一步中需要对各种技能进行打分，以便了解不同技能之间的差距，方便侧重资源或者补齐短板。那么对于这个诉求，就是属于没办法直接获取数据，也没办法去咨询专家来估算，只能通过自己的主观判断，进行主观赋值。

落地实践

具体落地场景

以上分析了数据获取的方式和渠道，都是在实际工作中非常有用的。此外，在具体落地中，我们可以更好、更完善的来使用量化这个技能，来为其他工作场景助力和赋能。

使用信息化语言

信息化语言是包含数据的专业数据。除了数据外，信息化语言也是一种误差理解相对小的方式，虽然不是具体的数字，但是专业术语是有特定描述和理解的，并且代表特定场景的语言，本身就代表了职场和专业领域的共识。比如我们学习的计算机语言、项目管理语言。

使用信息化展示

同样的，为了更生动使语言或者数据展现出来，我们需要借助一些辅助的工具，比如图和表。就像我们看到增长50%，可能没办法体会真正的差距，而图表上峰值的差距则一目了然。正确使用图表，能将工作锦上添花，大大提升工作质量。

找到合适的数据

量化的灵魂还是在数据本身，必须通过科学、经验、理性、理解深度、甚至智慧，找到关键指标的数据，否则即使量化了一堆的数据，也不一定是我们需要去评估的。

以上就是关于量化的内容，过程路漫漫，且思且量之。量化思维与数学也有很大关系，可以参考公众号之前发过的一篇文章《9个简单数学算法在管理领域的应用》，也许会对你有点启发。

最后，原创不易，可以的话，帮忙点个在看，点个赞哦。

分享、在看与点赞

只要你点，我们就是胖友

原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MjExNTc4MQ==&mid=2247484001&idx=1&sn=9e2cfc96dc01c92337534f2abd537406

相关推荐

“敏捷教练”不是最终目标

204

“敏捷教练”不是最终目标

软件开发流变史：从瀑布开发到敏捷开发再到DevOps

193

在软件开发流变的过程中，敏捷开发为什么逐渐取代瀑布式开发？DevOps又在这之中担任了什么样的角色？

Scrum Guide 精读 - 2. Definition

221

scrum framework 体系未知

以上四个观点，中国古话已经概况了，\x0d\x0a\x0d\x0a荀子说：主好要则百事详，主好详则百事荒。\x0d\x0a\x0d\x0a论语说：为政以德，譬如北辰，居其所而群星拱之。\x0d\x0a\x0d\x0a不管作者本意是不是这样，作为一个多年以来一直尝试衡量团队效能的敏捷教练，我想这才是scrum的奥妙所在。