Sức mạnh của Chỉ số Pt. 2

EHEvan Hall•03 tháng 4, 2024•5 phút đọc•Bài đăng LinkedIn

"Nếu bạn không biết mình đang đi đâu, bạn sẽ không đến được đó"
- Andy Grove

Đây là phần thứ hai trong loạt bài của tôi về chỉ số. Nó sẽ đề cập đến cách bạn có thể sử dụng chỉ số dẫn đầu để cho bạn thấy tương lai có thể trông như thế nào trước.

Điều này sẽ ngắn gọn và ngọt ngào để giới thiệu khái niệm, nhưng sẽ là một lời giới thiệu tốt cho dự báo và sử dụng các mô hình trong những tuần tới. Do đó, tôi sẽ giới thiệu dạng đơn giản nhất của chỉ số dẫn đầu, chỉ số tuyến tính. Như tên gọi, chỉ số tuyến tính là một cách để bạn theo dõi hoạt động của mình so với một điểm chuẩn, trong trường hợp này là một đường thẳng.

Một đoạn trích từ High Output Management trang 21 là cách tốt nhất tôi đã thấy để minh họa điểm này. Ở đây Andy Grove phác thảo cách tiếp cận của họ đối với quy trình tuyển dụng đại học. Tôi hứa có một kết nối với nuôi trồng thủy sản mà tôi sẽ thực hiện ngay.

"Được vẽ đồ thị ở đây là số lượng sinh viên tốt nghiệp đại học đã chấp nhận lời đề nghị của chúng tôi so với tháng trong năm. Nếu tất cả diễn ra lý tưởng, chúng tôi sẽ di chuyển dọc theo đường thẳng sẽ mang lại mục tiêu tuyển dụng của chúng tôi cho học kỳ vào tháng 6. Nếu đến tháng 4 tiến độ thực tế như được hiển thị ở đây, chúng tôi thấy mình ở dưới đường thẳng lý tưởng. Vì vậy, từ việc đọc chỉ số, chúng tôi biết rằng cách duy nhất để đạt được mục tiêu của chúng tôi là nhận được sự chấp nhận với tỷ lệ cao hơn nhiều trong hai tháng còn lại so với chúng tôi đã có trong bốn tháng trước đó. Do đó, chỉ số tuyến tính nhấp nháy cảnh báo sớm, cho phép chúng tôi có thời gian để thực hiện hành động khắc phục. Không có nó, chúng tôi sẽ phát hiện ra rằng chúng tôi đã bỏ lỡ mục tiêu của mình vào tháng 6, khi không thể làm gì về nó."

Nghe quen không? Có thể. Có thể không. Nhưng nếu tôi chỉnh sửa biểu đồ trên để trông như thế này:

Hoặc thế này:

Tiến độ thực tế cũng nổi tiếng khó xác định trong nuôi trồng thủy sản vì nhiều lý do (thiên vị mẫu, khó khăn lấy mẫu, phân bố kích thước biến đổi, v.v.). Cho mục đích của bài đăng này, chúng tôi sẽ giả định rằng những thách thức về độ chính xác này không tồn tại. Chúng tôi sẽ giải quyết những thách thức này và cách giảm thiểu thiên vị/lỗi lấy mẫu trong các bài đăng tương lai.

Chúng trông quen không? Có lẽ. Chúng ta thấy các phiên bản của những biểu đồ đó thường xuyên khi nhìn vào dữ liệu trang trại. Đáng chú ý là các hệ thống sinh học hiếm khi (nếu có) theo một mô hình tuyến tính, nhưng điểm ở đây là nếu bạn không so sánh hiệu suất của mình với một số loại điểm chuẩn hoặc chỉ số, làm thế nào bạn biết mình đang làm tốt như thế nào? Và có lẽ quan trọng hơn, bạn sẽ biết khi nào cần thực hiện thay đổi để quay lại đúng hướng (và trước khi quá muộn)? Một chỉ số tuyến tính là cách đơn giản nhất và có lẽ nhanh nhất bạn có thể theo dõi tiến độ của mình trong quá trình nuôi trồng và xác định vấn đề trước khi thu hoạch.

Điều này có hữu ích không? Có câu hỏi hoặc thách thức nào với các bài đăng cho đến nay? Như mọi khi, phản hồi của bạn sẽ thực sự hữu ích trong loại nội dung chúng tôi đăng ở đây!