כדי לעשות חקירות מדויקות, צריכה להיות לך הבנה מצוינת של לוגיקה ושל הסוגים השונים של outpoints ו-pluspoints. כשאתה לוקח אותם בתור הבסיס שלך, אתה משתמש לאחר מכן בשני צעדים כלליים כדי "לברר מה באמת קורה". הצעדים האלה הם:

1. לנתח את הנתונים,
2. להשתמש בנתונים שנותחו כדי לנתח את הסיטואציה.

המונח נתונים מוגדר כעובדות, גרפים של סטטיסטיקות, הצהרות, החלטות, פעולות ותיאורים, שמשערים שהם נכונים.

סיטואציה מוגדרת בתור תמונת המצב הכללית הרחבה שלגביה קיים אוסף של נתונים עכשוויים.

לדוגמה, הירידה בסטטיסטיקות של מספר המחשבים החדשים בחנות למכירת מחשבים תהיה סיטואציה.

לנתח פירושו לבחון או ללמוד משהו בקפידה ובפרטי פרטים כדי להבין אותו טוב יותר. בביצוע חקירות, מנתחים גם את הנתונים וגם את הסיטואציה, וזה נעשה כך.

הדרך לנתח נתונים היא להשוות כל אחד מהנתונים ל-outpoints ולראות אם אחד מהם מופיע בנתונים. (לדוגמה, אמירה שאמורה להיות נכונה ומסתבר שהיא למעשה שקר, שזה outpoint, כזב.)

הדרך לנתח את הסיטואציה היא לקחת כל אחד מהנתונים שנותחו כפי שמתואר לעיל ולייחס כל outpoint לאדם או לחלק של האיזור שאליו הנתון שייך. (לדוגמה, אם גידי היה האדם שאמר את הכזב שלעיל, רושמים את ה-outpoint הזה ליד השם של גידי.) כאשר כל הנתונים נותחו, ספור את ה-outpoints כדי לראות היכן מופיעים רוב ה-outpoints.

כאשר תעשה את זה תקבל את המיקומים או האנשים עם השגיאה הגדולה ביותר או עם חוסר הארגון הרב ביותר. זה גם נותן לך איזורים של האפקטיביות הגדולה ביותר, שיהיו האיזורים עם מספר ה-outpoints הנמוך ביותר.

לדוגמה: יש צרות ביחידת הכיבוד. ישנם 3 אנשים ביחידה. כאשר נבצע ניתוח נתונים לגבי כל האיזור נקבל מספר outpoints. לאחר מכן נתאים אותם לשכירים א' ב' ו-ג' שעובדים ביחידה. בוא נאמר שכאשר הבדיקה הושלמה, אתה מוצא שלאדם ב' יש את ה-outpoints הרבים ביותר. זה מצביע על כך שהצרות ביחידת הכיבוד הן אצל אדם ב'. לאחר מכן ניתן לטפל באדם ב' בדרכים שונות, כמו הכשרה במטלות העבודה שלו, לגרום לו להגיע לעבודה בזמן וכו'. שים לב שניתחנו את הנתונים של האיזור העיקרי. קישרנו כל אחד מהנתונים לחלקים הקטנים יותר באיזור. לאחר שראינו באיזה חלק היו הכי הרבה outpoints, קיבלנו סיטואציה מנותחת ויכולנו למצוא מה לעשות כדי לטפל באותו חלק.

לדוגמה: אנחנו מנתחים את כל הנתונים שיש לנו על מפעל המכוניות בינגו. אנחנו מקשרים את הנתונים שנותחו ושנמצא שהם outpoints לכל אחת מהפונקציות במפעל המכוניות בינגו. כך אנחנו מאתרים במדויק איזו פונקציה היא במצב הגרוע ביותר. לאחר מכן אנחנו מטפלים באותה פונקציה בדרכים שונות, בעיקר על-ידי כך שנארגן אותה ונכשיר את המנהלים וכוח האדם שלה.

יש כמה וריאציות.

אנחנו משיגים ניתוח של הסיטואציה באמצעות ניתוח כל הנתונים שיש לנו וקישור הנתונים שהם OUTPOINTS לאיזורים או לחלקים. האיזור שיש בו הכי הרבה OUTPOINTS הוא האיזור שצריך לתקן.

כאשר אנחנו ניצבים מול סיטואציה נרחבת שדורשת טיפול, יש לנו כמובן את הבעיה של לגלות מה לא בסדר לפני שנוכל לתקן אותו. הצעדים שבהם צריך להשתמש כדי לגלות מה לא בסדר הם הצעדים של ניתוח נתונים שבעקבותיו בא ניתוח הסיטואציה.

אנחנו עושים את זה על-ידי השוואת כל הנתונים ביחס ל-outpoints (אי-לוגיקות). כעת יש לנו רשימה ארוכה של outpoints. זה הצעד של ניתוח נתונים.

אנחנו ממיינים את ה-outpoints שיש לנו כעת לאיזורים העיקריים של התמונה הכוללת. רוב ה-outpoints יופיעו באיזור אחד. זה הצעד של ניתוח סיטואציה.

כעת אנחנו יודעים באיזה איזור לטפל.

לדוגמה, קיימים שבעים נתונים על תמונת המצב הכללית. אנחנו מוצאים שעשרים ואחד מהנתונים האלה הם לא הגיוניים. אלה ה-outpoints. אנחנו משבצים את עשרים ואחד ה-outpoints לאיזורים שמהם הם הגיעו או שלהם הם מתאימים. שישה-עשר הגיעו מאיזור ז'. אנחנו מטפלים באיזור ז'.

ניסיון

החלק המדהים בתרגיל מהסוג הזה הוא שבעוד שזה יכול לקחת יום אחד לסיים את ניתוח הנתונים, זה שווה לניסיון שנרכש בשלושה חודשי פעילות. לפיכך ניתוח נתונים וניתוח סיטואציה נותנים תוצאה מיידית בעוד שצבירת ניסיון אורכת זמן רב.

אדם משיג ניתוח של סיטואציה באמצעות ניתוח כל הנתונים שיש לו וקשירת ה-outpoints לאיזורים או לאנשים. האיזור או האדם עם הכי הרבה outpoints מראה היכן נחוץ תיקון.

האיכות של ניתוח הנתונים תלויה בשאלה באיזו מידה האדם שמנהל את החקירה מכיר את הארגון והמטרה האידיאליים שעליהם מבוססת הפעילות. זה אומר שהאדם צריך לדעת מה אמורות להיות הפעילויות של הארגון מתוך נקודת מבט רציונלית או הגיונית.

לדוגמה, שעון אמור להמשיך לפעול ולציין את הזמן ולהיות בעל עיצוב שימושי ונעים לעין. מפעל שעונים אמור לייצר שעונים. הוא אמור לייצר מספיק שעונים בעלות נמוכה מספיק שיהיו טובים מספיק כדי שלקוחות ירצו לקנות אותם. והשעונים צריכים להימכר תמורת מספיק כסף כדי שמפעל השעונים יוכל להמשיך לפעול.

המפעל קונה את החומרים כדי להכין איתם את השעונים. הוא מתקן ומחליף את הכלים והציוד שלו. הוא שוכר פועלים שיכינו את השעונים ומנהלים שיפקחו על העבודה שנעשית במפעל. יש לו חברות קטנות יותר שמטפלות בתיקונים של שעונים. הן ממוקמות באיזורים מרוחקים מהמפעל. ויש לו חברות אחרות שמוכרות את השעונים לסוגים נרחבים יותר של חנויות, שאנשים יכולים ללכת אליהן ולקנות אותם.

כל האמור לעיל מראה למה הכוונה במבנה "אידיאלי" של חברת שעונים והארגון שלה.

הנקודות האלה הן רציונליות והגיוניות. הן מה שצריך לקרות, ואם הן קיימות, זה מצביע על כך שמפעל השעונים מצליח יפה ויוכל להמשיך לפעול.

אם נסתכל על הנתונים העכשוויים האמיתיים לגבי חברת השעונים, נוכל לאתר outpoints ולעשות ניתוח נתונים. לדוגמה, אם החברה היתה אמורה לקבל חומרים כדי להכין איתם את השעונים, אבל החומרים האלה עדיין לא הגיעו, זה יהיה outpoint, עובדות מנוגדות.

אתה מקשר את ה-outpoints למכלול בתור ניתוח סיטואציה. בדוגמה הזאת, החומרים לא סופקו כי האדם האחראי לכסף של החברה שכח לשלם לספק ששולח את החומרים. לכן ה-outpoint הזה מקושר לאדם שאחראי לכסף.

אם שאר ניתוח הנתונים וניתוח הסיטואציה מגלים עוד outpoints בקשר לאדם הזה, אז זה מראה את מי צריך לתקן.

אדם משתמש בידע-איך ובמיומנות שלו באדמיניסטרציה (הפעולות הכרוכות בניהול או בארגון של משרד, ארגון או פעילות ספציפית) כדי לתקן את החלק הקטן ביותר שיש בו הכי הרבה outpoints.

בדרך זו, אנחנו מקבלים מפעל שעונים מתפקד אשר פועל קרוב יותר לאידיאל.

כל הבעיות בארגונים מכל סוג מטופלות באותה הדרך.

אנחנו קוראים לשתי הפעולות האלה:

• ניתוח נתונים
• ניתוח סיטואציה