如何像麦肯锡高管一样分解问题?

肉眼品世界

共 2833字,需浏览 6分钟

 ·

2021-05-28 03:44

麦肯锡公司的前合伙人查尔斯·康恩和罗伯特·麦克林提出,创造性地解决问题可以从以下七个关键步骤入手:定义问题、分解问题、划分优先级、制订工作计划和时间表、分析问题、综合分析、阐明观点。

恰当地分解问题是七步问题解决法的核心,而逻辑树分析法就是一种既直观又便捷的分解问题的方法。


 
01 逻辑树是什么
 
逻辑树实际上是一种结构,我们可以用它清晰地认识问题的各个元素,并跟踪记录问题的不同层次——我们将其比作树干、树杈、细枝和树叶。你可以把它们从左到右、从右到左,或者从上到下排列,只要能看得更清楚就可以。
 
我们可以把逻辑树看作对问题的心理认知模型。更合理的逻辑树能够更清晰、更完整地体现问题各部分之间的逻辑关系。
 
下面是逻辑树结构的一个简单示例:计划修建砖墙的任务可以被视为一个工序,也可以被视为各组成部分的总和——二者都能产生不同的见解,并且有助于我们直观地认识修建砖墙的任务(参见图3.1)。


 
02 逻辑树的作用
 
“破解”问题既是一门艺术,也是一门科学——揭示问题的症结所在,从而找到更好的解决方案。
 
麦肯锡的两位合伙人发现,逻辑树非常利于解决问题,因为它们有以下这些作用:
 
• 能够清晰可视地呈现问题,所有人都能够理解问题的不同组成部分。
• 如果应用得当,它们能够全面地呈现问题,因为所有相关内容都可以体现在逻辑树中。
• 能够产生明确的假设,可以用数据和分析加以测试。
 
我们的逻辑树有时候会比较简单,有时候相当复杂,但它们都是从速写本或白板开始的。
 
03 逻辑树的分类
 
图3.2 显示的是两位作者在实践中发现的一些有用的不同的逻辑树结构,以及对它们在什么时候使用最合适的认识。
 


在分解问题的初期,我们通常使用要素逻辑树,并经常进行归纳(从阐明一般原则的具体案例中学习),以帮助我们定义基本的问题结构。
 
在这之后,经过反复应用数据和分析之后,我们通常会根据问题的性质转而使用假设逻辑树演绎逻辑树决策逻辑树
 
这里唯一的规则是,必要的时候,需要从具有普遍性问题元素的逻辑树转向具有明确假设需要测试的逻辑树。模糊的概念不能推动分析或行动。
 
04 逻辑树可以用来解决什么样的问题
 
下面我们可以从两个案例来学习如何把逻辑树应用到日常生活之中。
 
案例1:
应该如何选择职业?
 
面对不断变化的劳动力市场,年轻人在选择职业时应该如何准确定位呢?
 
首先,我们构建一棵逻辑树,用以捕捉经济劳动力前景(参见图8.3)。逻辑树清楚地表明,非常规认知工作(例如最近出现的一些新职业,社交媒体经理人、视频内容创作者、可持续发展经理等)的就业份额正在增长,非常规体力工作(例如,医疗健康工人、健身中心的雇员等)也是如此,而常规认知和常规体力工作的就业份额正在萎缩。
 


你可以根据自己的能力、兴趣和风险承受能力指导自己的教育和职业选择。
 
自由职业者劳务服务平台WorkMarket 的联合创始人兼总裁杰夫· 沃尔德提出这样的问题:“你对什么感兴趣?你的兴趣是否体现出需要哪些技能?”
 
为了回答这些问题,我们首先需要填写一个简单的图。
 
图中的每一水平栏代表的是你最终可能会就业的某个大致的领域或部门。图中还有四个垂直栏:第一栏是当前对该领域的经济预测,第二栏是你对自己的能力、兴趣和冒险能力的个人评估。第一栏可以使用经济预测完成并更新。
 
对于每一个潜在的领域、工作范围或就业部门,你在第二、第三和第四栏中填上对自己实力、兴趣和风险承受水平的评估,可以选择低、中或高进行分级排序。图8.4 显示的是我们研究团队中某成员填好的矩阵图。


 

这些信息是如何帮助你做出决定的呢?你可以首先排除或修剪掉那些你的实力或能力较低、兴趣较低的部门,从最有希望的部门开始,也就是你最感兴趣、能力最高的部门,利用逻辑树指导下一步的行动。我们确定了三种潜在的策略或行动。
 
• 下大赌注,冒着较大风险下注。
• 采取无悔行动,在某个安全领域接受基本的教育或培训,保护自己免遭风险。
• 采取对冲行动,在两个或两个以上的领域或职位的教育或培训上投入时间和精力。
 
在这些策略中,你可以看到两条大致的路径:一条是创业,另一条是教育。在面对高能力、高兴趣、高风险承受能力和高经济机会时,创业可能会呼唤你的名字。然而,更有可能的是,你所有的参数等级并不完全一致。在这种情况下,你可能需要采取无悔行动,获得基本的教育,或者选择对冲行动,在两个领域下注,如主修两个领域,或者一边工作一边继续接受教育。
 
图8.5 呈现的就是这些战略选择。
 
在进行教育或职业选择,做出适合自己的兴趣、技能和风险承受能力的决策时,人们可以使用图8.5中所示的逻辑树、表格和一系列行动逻辑树,它们非常方便,而且可以反复使用。



案例2:
旧金山合格护士的供应问题
 
在美国,每年有超过10 万人死于诸多原因带来的护理失误,尤其是败血症、呼吸机相关性肺炎、医院内感染和用药失误。加利福尼亚州及其他地区的护士严重短缺。研究表明,每位注册护士(RN)每增加一名病人,患者死亡率就会上升。如果能在这个问题上取得进展,每个人都将获益匪浅。
 
在项目开展之初,该团队绘制了一棵相对简单的演绎逻辑树,重点是既增加护理专业毕业生的数量,也提高现有注册护士的水平和技能。
 


经过对这一具有挑战性的问题12 年的投资,该基金会的捐款大大强化了旧金山湾区的护理力量,增加了4 500 多名注册护士,护校课程得以优化,血液感染和再入院率降低,这每年能挽救大约1000 名败血症患者的生命。
 
由此可见,对于棘手的个人问题和社会问题,我们都可以试着用画逻辑树的方法进行分解和剖析。有了理想的逻辑树结构之后,划分优先级就变得至关重要,如何修剪逻辑树,如何决定好做什么和不做什么,两位麦肯锡合伙人在《所有问题,七步解决》中做了更进一步的讨论。
(摘自《所有问题,七步解决》)

推荐阅读:

世界的真实格局分析,地球人类社会底层运行原理

企业IT技术架构规划方案

论数字化转型——转什么,如何转?

企业10大管理流程图,数字化转型从业者必备!

【中台实践】华为大数据中台架构分享.pdf

数字化转型的本质(10个关键词)

超详细280页Docker实战文档!开放下载

华为大数据解决方案(PPT)


浏览 32
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报