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不断进行有效的信息收集是检验和指导决策是否能够高质量执行的一个重要条件在上期我们探讨了如何客观推理，但是客观推理的过程是需要花一些时间的。这次我们来谈谈决策高质量执行的第二个关键点——信息。我们也需要信息来帮助完成这一客观推理的过程，所以，信息收集是高质量决策过程的另一个重点。收集信息是为了更好地决策信息的第一个重点，是前瞻性，因为每一个决定，都是建立在对未来的假设上，在做决定的时候，要认知这个决定是可以调整、可以改变的。我们要基于现实与假设的差异，主动去调整和完善我们过去的决定，不要等到别人来改变我们。所以，我们应当一边作决定，一边开始收集信息，来评估我们的决定。收集信息以目标为标准，能达到目标，或者能正面、积极地向目标迈进的决定，就是好的决定，是可以继续进行的决定，否则就要主动调整。aihuau.com在信息收集时，我们不仅要回头看（因为需要从历史中吸取教训，希望将来不要重蹈历史的覆辙），还要往前看，现在收集的信息是为未来的决策做准备，这就是前瞻性。今天是一个信息爆炸的时代，很多信息是噪音，会使我们六神无主、不知所措，或者会被信息牵着鼻子走，所以我们要学会分辨真正有效的信息。有时候信息本身是正确的，但是这些正确的信息只是片面的，我们不能够因为确实但片面的信息就去做决定，我们需要有整体的事实，需要收集足够的相关信息再做一个真正的决定。因为未来是有变数的，我们收集信息时要考虑到这种不确定性——我们知道的范围有多大，还有什么是不知道的——有时，并非一个瞬间的场景就能提供信息，我们需要一段时间的追踪去收集一些信息来填充知识的局限，以便未来可以做出更好的决定。收集信息的三种方法很多人都可能认为收集信息是自己一直在进行的事情，但实际上情况可能恰恰相反，先看一个案例：商店24是一家在美国东北部24小时营业的便利商店。为了与其它十几家便利商店显出差异性，创造更好的业绩，商店24决定在某些分店推出一项名为“消除无聊”的项目，要吸引14岁到29岁的年轻人来店里消费。商店24花了大量的资源推出这个项目，去培训“消除无聊”的店主、还用平衡计分卡来评估店主的技能。但是两年后，商店24的困惑是：“消除无聊”这个项目到底是成功还是不成功？商店24的成长是跟着行业的成长呢，还是因为有这个项目才成长的呢？如果不做这个项目是不是也一样成长？应该继续投资呢，还是停止此项目？这个项目到底是帮助了公司呢，还是无关痛痒？也许有人会问，这个项目已经做了两年，怎么到现在还在这里说这个问题啊？但是实际情况往往就是如此。我在第一讲中说过，决定永远是关于未来的，而信息通常是关于过去的，未来是没有事实根据的，只有一些预测。那么，应当如何处理未知呢？我有三个方法：第一，就是把未知变成已知。去探索，利用少数资源去探索未知。比如进行分段的试点、示范或者实验，把未知变成已知。第二，把未知转化为可能的风险，然后控制管理风险。未知是不可控制的，但风险是可以控制管理的。例如，我1999年负责IBM亚太区千禧虫的项目，在IT历史中，我们没有经历过千禧年的现象，有些人担忧惧怕得不愿意接受CIO的工作。事实上，惧怕未知没有帮助。未知因为是未知，也无法控制。但是我们可以把未知可能带来的问题、风险列出来，再一一加以解决、控制和管理。第三，如果风险也是未知的，那么我们应该尽可能做可逆性的决定，以便在风险出现或增大时退出来。例如，在签合同的时候，我们如果不清楚这次合作会不会成功，就可以在合同里写明，在什么样的情况下，我们可以无罚款地取消合同，或者在什么情况之下我们的合同才要继续，使这个合同成为一个可逆性的决定。如果按照我的这三个方法去收集信息，问题就变得比较简单，简而言之，在决定“消除无聊”战略的同时，就要能回答以下三个问题，以便评估“消除无聊”的决定是否正确，来为下一个决定做准备：首先，我们需要什么信息来评估“消除无聊”是否达到了目标？其次，如何取得这些信息？最后，如何使用这些信息？我们从一开始就要投入资源收集适当、正确、全面的信息，以便主动调整我们的决定。能精准地回答这三个问题，才能避免浪费资源收集一大堆根本不能用，又会产生误导的信息。另外需要强调的是，一定要设立未来的检查点。在未知之下，我们做的决定都是有假设的，都是在对未来的假设之下分配资源。但是，这个假设可能会是错误的，或与事实有出入的，因为我们事先并不知道，只有到未来成为事实之后我们才知道。所以，一定要设立一系列的检查点来评估自己的决定，随时调整并完善自己的决定。比如，我们假设未来一季的经济成长是2%，在这个假设之下，我们做出了资源分配。如果一季之后经济成长事实上没有2%，只有1%，或者是超过3%，这与当初的假设有差异，那么就要调整资源的分配，这就是检查点的作用。综上所述，未来一定有未知和风险，我们不是要一味地躲避所有的风险，而是要管理风险，降低风险。可以用尝试的方法来探索未知，或者做一个可逆性的决定，而且一定要设立检查点，要有纪律地去重新检查我们的决定。另外，我们在收集信息之前还必须清楚地知道我们要如何使用这信息，否则就是浪费有限的资源去收集无用的信息。信息的常见错误忽视对重要信息的搜集忽视不确定性忘记了事物的互相依赖性一味强调我们所知的，而非真正重要的
