數據加工還是數據操縱,諮詢民工的反思

CYL
諮詢民工的求職散策
Sep 22, 2022

數據只是用來支持自身觀點的工具,關鍵還是要能說服他人。但過多與現實情況背離的工作,確實會讓交付成果流於形式。

某J的諮詢顧問生涯總算於今年9月暫告一段落,因此打算提筆來寫個諮詢民工反思系列,第一篇來談談數據操縱vs數據加工。

灰色地帶其實很正常,like it or not。

商業決策的核心還是人,而只要是人的問題,最終難免因意識形態、利益衝突而要有所取捨。比如什麼叫做一個成長中的行業?其實就跟Case interview一樣,沒有一個放諸四海皆準的標準,當用戶數/收入都持續增長,但淨利卻持續下滑,這樣算成長嗎? 又或者,什麼叫做一個具吸引力的市場,是市場規模足夠大、還是市場競爭者稀少? 又何謂規模大、何謂競爭者少呢? 這樣的問題其實可以無限延伸,但我想說的是各種商業決策背後成因複雜,和過往我們接受的學校教育不同,沒辦法用一個單一的對錯、好壞來粗暴的下結論。而作為一個professional service provider,我們的工作就是用結構化的方式去拆解與思考這個問題,並且在掌握關鍵因素以後,形成自身的論點,以理服人。

數據加工其實只是面對問題的一種解決方案,回應問題的本質才是關鍵

常有人說諮詢顧問總是在操縱數據(manipulate data),事實上也不能說錯,因為那確實是工作的一部分。我想,行業裡工作的人可能都曾聽到項目經理或是客戶說,我就是想要看到一個向上發展的趨勢,即便那與當前的數據相反。此時,考量甲方的需求無可厚非,畢竟作為拿人錢財替人消災的乙方,我們的工作並不是去打臉客戶,而是去了解這項要求背後的動機(agenda),且在無法達成時提出替代方案,方能真正解決問題。

所有的調整,只要不竄改真實的數據,都是說服他人的一種手段

數據加工的目的和PPT上要突出重點的邏輯類似,就是一個去蕪存菁,化繁為簡的過程。畢竟人的注意力有限,看起來詳盡客觀但過量的資訊,並無益於聚焦討論。試想,當今天把所有的Raw data都放在ppt上的時候,即便每一個數字都是對的,卻只是一堆Fact的堆疊,並沒有帶來任何價值,更不會引起討論。真正產生價值的,還是我們如何運用手上的數據,說出一個讓人眼睛一亮的故事,藉此讓他人採取行動。

而我個人的底線也很簡單,就是絕不竄改數據。畢竟,觀點沒有絕對的對錯,但事實就是事實。只要所有的數據都是真實的,就算真的在會議現場被拿出來討論,或甚至是在會議結束後,被客戶拿回去反覆琢磨驗算,我也能夠心安理得,自在的說明自己如此調整的假設及與之形成的觀點。

常用的數據加工手段: 排除法與強調法

如果手上的數據無法支持自己的論點,其實解決方式也很簡單,要不拿掉換成其他能支持論點的數據(比如把營收換成利潤、或是把數據來源從Wind換成Euromonitor)、要不加工他。而常用的數據加工手段很多,我自己常用的可以大致分為排除法與強調法兩類。

以排除法為例,核心精神是移除不相干數據/材料。

比如,你可以重新定義數據範圍(排除某時間區段的數據、或是把不相干的產品拿掉,重新定義市場)、四捨五入(有時候小數點夠了就不小心進位了)、以數據區間分組呈現(15–20是個範圍、20–25是另一個)、將部分材料放到附錄/footnote(說本次會議聚焦XXX,其他詳見附錄)

以強調法為例,核心精神是通過PPT的排版來引導讀者。

比如,你可以將部分數據灰階處理(看起來還會很專業)、調整Y座標軸(Y軸從0開始vs從10開始)、以百分比取代實際數值(10->11只增加了1但這可是10%的增幅)、反面論述(其實就是換句話說)等。

We don’t know what we don’t know, 事實未必只有一種面向

常有人說,作為一個諮詢顧問,我們有obligation to dissent。但如果你仔細去讀全文,他說的是when you factually know that someone is wrong, it’s your obligation to point it out. 關鍵是Factually know,但在工作現場我看到的更多是自以為是的自信,在還沒搞清楚狀況前就亂反對一通。這種情況在數據分析的同事身上尤其常見。總覺得自己做的分析萬無一失,但其實只要一想,就憑自己短短幾天的計算加上可能很出彩的Case interview表現,就能打臉一個已經有20多年行業經驗積累的中高管理層? 只能說這樣的人天賦異稟。

因此,比起obligation to dissent,在接受他人觀點的時候,我其實更認同項目組有提出不同想法的義務(Obligation to express a different point of view)而不是武斷的根據手中的數據義無反顧的反對。

數據加工的反思: 流於形式的橡皮圖章vs觀點與價值創造者

其實假說思考和放棄思考這兩者之間只有一線之隔,且很大程度取決於項目經理/總監的態度。前面提了各種方式去解決當前遇到的數據問題,但如果已窮盡所有方法去挖掘問題的本質,卻只能不斷的對數據作加工,那麼這很可能就是個意識形態/政治正確的背書項目。一個行業明明在衰退,拿了各種不同維度的指標比對都是如此,還得用彩色的PPT蓋章通過,那麼這個項目很可能就有問題。如此類型的項目作多了,諮詢的品牌會不斷掉價,對諮詢顧問本身其實也是一種消耗。也許最終是交付了,但會離價值創造越來越遠、也讓人更加質疑自身工作的意義,十分可惜。

2022年9月 於雪梨

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CYL
諮詢民工的求職散策

前諮詢民工,現任區塊鏈產品經理。 演講/合作邀請:yenlin2015@gmail.com