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摘要：一項數據往往能拆解出不同的基礎數字，從中就能爬梳問題的核心關鍵是什麼。
1.數據洞察思維是職場的關鍵能力，只是很可惜要在職場中自行摸索很辛苦。有些人工作十幾年，也沒有摸索出來，作者因此分享培養數據洞察思維的方法。
2.作者分享的數據洞察思維——ICLT法，分別為指標拆解（Index）、組合（Combination）、指標連動性（Linkage）與時間比較（Time）。
我在台積電的第一個職務是生產管理工程師，工作內容之一是每天主持生產管理會議。公司舉行生產管理會議的目的，是希望能確保生產線一整天運作、製造，產品能如期、如質出貨，也需確認人員、設備、物料等狀況是否都正常。一旦設備遇到問題，產品就無法製造，進而影響生產線的運作，更嚴重的話將造成產品延遲出貨。
記得當年參與生產會議時，最令我驚訝的，是一份生產製造報表上竟然有那麼多指標，由這些數字管理整條生產線。雖然我是理工科出身，不害怕數字，但這些指標、數字對我而言，都需要學習，每一個指標、數字都有代表的意義。
例如，如何知道1台設備在24小時內，正常運作的時間有多少、發生故障的時間有多少？有時機台正常，卻沒有產品可以製造，這些情況都在浪費時間。因此，在生產管理報表上，我們把1台機器的時間拆成5個狀態，如下所示：
- 狀態1：機器正常可操作、卻沒有產品可製造的時間。
- 狀態2：機器可執行、且正在製造產品的時間。
- 狀態3：機器故障的時間。
- 狀態4：機器維修的時間。
- 狀態5：機器測試的時間。
在每天的生產管理報表上，都會呈現上述5種狀態時間的百分比。主管透過這些指標管理機器，改善機台的效能。畢竟一台半導體設備動輒上億元，需要充分利用機台的運作時間。
我生產製造部門待了5年，參與2000場以上的生產管理會議，以及逾500場的專案會議，這段經歷訓練了我對數字的敏感度與對數字的掌控力。久而久之便形成數據洞察能力，對我後來的企業顧問職涯幫助很大、一生受用。
培養ICLT數據洞察思維
我常在輔導企業的過程中，遇到企業主管問我，如何訓練數據思維能力。憑良心講，這項能力主要是我在台積電的時候養成的。後來我從事企業輔導時，由於需要不斷解決企業營運上的問題，協助企業培養「問題分析與決策」的關鍵人才，因此我把對於數據的敏感度與洞察力不斷淬鍊，形成自己的一套數據洞察思維方法。
這套數據洞察力方法，共有4步驟，簡稱：ICLT，分別為指標拆解（Index）、組合（Combination）、指標連動性（Linkage）與時間比較（Time）。這4個提升數據洞察力方法不複雜，很容易上手。
數據洞察思維第1步：指標拆解（Index）
舉例說明：有次我幫某家公司輔導問題分析與解決的專案，其中有個目標是「降低同仁的離職率：現況高達20%，公司目標為5%」。我請他們說明計算公司離職率的公式，並拆解離職率背後的數字，果然藏著神秘的答案。
原來這家公司的離職率，也將新人3個月試用期的離職率一併計算。於是把新人離職的數字獨立出來，公司的離職率馬上降至4.8％，比原本的目標還低。
這就是指標拆解的思維，其實不難，但許多人往往忽略了。
數據洞察思維第2步：組合（Combination）
一項數據可能是由很多數字組合的，從這些的數據組合中，可以發現關鍵問題。
以共同基金的投報率為例：某家共同基金的投報率高達30%，這個基金投資10家公司，代表投報率30%是投資10家公司的平均數值。再深入研究這10家公司，其中幾家公司的投報率高於30％。接著你，再尋找哪一檔基金只包含這些公司，投報率就比原本的30%還高。
再舉另一個例子：一家公司的營收，是來自多種產品組合。當公司營收下滑，就該從每項產品中查看哪一項下滑幅度比較多。找到表現不佳的產品後，就能分析原因、調整應對。
數據洞察思維第3步：指標連動性（Linkage）
公司內部有一項營運指標叫「產品出貨量」。假設本月的產品出貨量明顯不及設定目標，你可以用指標連動性分析，其他指標的績效是否也不好？調查看看，是不是產品不良率偏高、物料短缺比率高，或是人員出勤率變低？一個指標會連動其他指標，如果想提升產品出貨量，其他指標也需要一併提升。
數據洞察思維第4步：時間比較（Time）
我還在台積電服務的時候，主管每看到一個數據，都很喜歡拿來跟目標比較。跟上個月相比、跟去年同期相比、跟競爭者相比，這種都屬於時間比較思維。呈現方式用趨勢圖，可以查看這個指標的長期趨勢。如果這個月的數據比上個月好，是部門做對了什麼？這個月的數據比去年同期差，又是為什麼？瞭解數據背後的意義，找出問題的根源，才能對症下藥。
我常在企業輔導時，運用ICLT法提升學員的數據洞察思維，快速拆解問題、高效找到解決問題的方法，效果十分顯著。我認為數據洞察力是職場的關鍵能力，只是很可惜要在職場中自行摸索很辛苦。有些人工作十幾年，也沒有摸索出來。期待各位都能運用ICLT法，讓你一生受用。
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