这不是一篇关于技术的文章。它是关于企业绩效管理（EPM）的，是一门涉及战略、规划、预测和衡量来自运营、人力资源和组织许多其他方面的结果的一门完整的学科。尽管技术的飞速发展带来了更多的数据、更少的延迟以及越来越有吸引力的方式将度量数据呈现给管理层和其他人，但性能管理中的度量问题仍然存在。曾经是绩效管理系统核心的信息细雨现在更像是在洗碗机里：从每个可以想象的方向源源不断的高压流度量是绩效管理的核心，但是否真的可以使用度量（或当前术语中的度量）来驱动一个组织？它可能充满危险。假设一个模型表明，只有前20%的客户是盈利的，而其余的则是亏损的，而你选择关闭其他80%的客户的账户（例如，考虑一下零售店的关闭）。然而，假设该模型无法理解为什么它们是无利可图的，但结果却是由于您和客户盈利能力的错误衡量造成的过度浪费和质量低下？定量方法的好坏取决于数据、所采用的方法和建模者的技能。如果你想用算法来管理你的公司，那你一定是疯了。关于测量有两种观点，一种是被广泛接受的，目前流行的；另一种是相反的，更抽象的观点关于度量的传统智慧传统观点认为，我们的技术完全能够为企业中的利益相关者提供详细、最新和相关的绩效信息，包括高管、经理、职能人员、客户、供应商和监管机构。因为我们拥有丰富的计算资源、连接性、带宽甚至标准，所以可以以认知有效的方式（例如，仪表板、警报和可视化）呈现这些信息。接收者也可以按照他们选择的方式接收信息，整个过程通过支持"如果你不能衡量，你就不能管理它"的理念而获得回报。很难想象，没有衡量，任何人都可以管理一项大型企业，不是吗？但测量只是解决问题的一部分。你不能通过衡量一家破产的公司的破产程度来修复它。第一步是知道要测量什么；然后准确地测量；然后找到一种方法来传播信息以获得最大的影响（弄清楚如何保持信息的最新性和相关性）；然后能够对结果进行实际操作。另一种说法是，技术永远不能解决社会问题，人与人之间的互动本质上是社会性的。这就是为什么绩效管理是一个非常复杂的学科，而不仅仅是仪表板或记分卡技术的实现。幸运的是，商业社区似乎以一种从未在旧的商业智能环境中出现过的方式融入了这个概念。在这种新的背景下，组织明白度量工具只意味着补救，而商业智能通常只是用来通知人们，而不是用来促进变革。在实践中，这类项目几乎总是缺少变更管理方法或组合另类观点但也有反对的论据。与烧杯中的机器或化学反应不同，人类意识到它们正在被测量。在物理学领域，观察者效应推测测量行为本身常常会扭曲人们试图测量的现象。当谈到亚原子粒子时，我们几乎可以假设这是一个物理定律，它是这种行为的基础。对于人来说，看不见的潜台词显然是有意识的。人们找到了最巧妙的方法来扭曲测量系统以生成所需的数字，不仅不能提供所需的行为，而且往往会通过努力变得更加功能失调。在robertd.Austin的《衡量和管理组织的绩效》一书中有很好的、有文档记录的例子。作者的观点是，对人的测量总是引入失真，并且常常带来功能障碍，因为测量永远不只是真实现象的代理或近似值。奥斯汀用一个特别丰富多彩的比喻写道："如果卡普兰和诺顿的驾驶舱类比包含了大量控制机翼襟翼、燃油流等的小精灵，那么它们将是准确的，这些小精灵控制着飞机受到风的冲击，并且通常与自然作斗争，但由于这些小精灵总是控制着返回驾驶舱仪表的信息流，因为担心飞行员会找到小精灵的替代品。如果以这种方式引导的飞机偶尔飞入山区，而它们似乎正顺利地朝着目的地前进，那就不足为奇了。"我们都知道，不完整的代理太容易被利用，同样的方式，不充分的软件，编程漏洞招来肆无忌惮的黑客。然而，人们不必恶意地破坏测量系统。毕竟，自愿遵守税法助长了全国对"漏洞"的痴迷，哪位销售员在完成了本季度的配额后，还没有为下一季度的几笔交易"打包"？ 解决办法不是放弃测量，而是要意识到这一趋势，并在测量系统的设计中保持警惕和彻底。我们都有简化事物的倾向，但在某些情况下，似乎根本不去衡量比产生不适当的东西要好。绩效管理要实现其目标，就必须有效地应用，也就是说，在技术、实施和管理上都要有卓越的执行力。它必须设计成能够对组织和环境中的增量和不可预测的变化作出响应。没有路线图这方面没有路线图。这确实是第一次将分析和测量技术嵌入到日常、即时的决策和跟踪中，而该行业严重缺乏实现这一目标的技能和经验。迄今为止取得成功的那些组织依靠现有的方法（例如，基于活动的成本计算或平衡计分卡）来指导它们通过更不确定的指标制定和改革管理步骤来结束这一循环。明智的领导者不是教条主义者；他们是原则驱动型和适应性强的。这里的原则是决策过程中的竞争优势，很明显，在质量、范围、及时性、参与度和其他方面都需要权衡。不同的情况，即使是在同一个组织内，也需要不同的方法来通过决策和分析产生竞争优势。你是否能够充分衡量一个组织，这个问题仍然悬而未决。在一定程度上，有法律和监管要求，如税收、证券交易委员会或特定行业法规，答案显然是这些指标可能是错误的，但它们已被广泛接受。事后衡量绩效，在总体水平上，只是在一定程度上有用。正如海森堡很久以前发现的那样，测量系统越接近驱动更高级别数字的实际事件和行为，因果关系就越不可靠。在管理文献中，有许多例子表明每个人都在"做正确的事情"，而企业却在失去动力。推荐阅读：罗伯特D.奥斯汀，"衡量和管理组织的绩效"（纽约：多塞特出版社，1996年）Shoshana Zuboff，"智能机器时代：工作和权力的未来"（纽约，基础书籍，1988）彼得·德鲁克，"信息管理者真正需要的信息"，《哈佛商业评论》（1995年1月至2月）：54-62图片：rawpixel/Pixabay既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。