读书时，我的数学很烂，所以，我对数字充满了危惧。直到我工作好久好久之后，我才发现，数字原来跟数学不是同一回事。至少，关系不大。数字，更多的，是与常识相关。我们可以不必懂得复杂的数学公式，但我们至少要学会看数字，从而洞悉它背后所代表的意义。数字，很多时候，像医院里测量出来的你的血压，你可以不用搞清楚它是用怎样复杂的原理弄出来的，但你一定要知道，那些简单到小学生都能认识数字，代表的是你的血压高了，还是低了，你才能判断你的身体是健康的，还是生病了。单纯的数字，不能说明太多的东西，但是，可以辅助我们的经验和直觉，可以帮助我们提高效率，使我们的决策和判断，做得更加精准。
以下，我将以我对数字浅薄的认识，谈谈我的看法。
1 复杂的东西，可以简单表达
复杂的报表和那些高深玄妙的数字，其实可以用很简单的图表可以表达出来。比如，我把那这份几十页的复杂数字报表，转变成了这样一个简单的图表看起来是不是清晰明了很多？
很多人会把它们列成一个表，只能给自己的老板看数字，或者，分列在不同的类型的表格里，单独存在，似乎他们之间没有任何联系似的。但只要把它们稍微改变一下，用折线连接在同一张图上时，是不是把公司整个的水平都清晰展现出来了？
实际上，很多看似没有关联的关键数据，都可以用这种图表方式表达出来，会让我们更能直观看到更深层次的东西。
但是，数字并非越简单越好。实际上，做到能让老板一眼便看懂和看明白的数字图表，是一点都不简单的事。在这些简单明了的数字和图表后面，其实要辅以大量详细、真实、可靠、科学的原始数据和分析报告。
以上图中的成本一项做例子，是这样分析得来的（这是一个尽量做了简化的成本分解图）：
90元成本和50元成本是这样分析得来的，而不是仅仅拿来别人的数字，或者打听到行业笼统的成本就向老板交差了事。简单数字后面，考量的是提供数字者不简单的功力。
能做清楚报表，能深入分析数据，还不够。我们之所以如此深入分析数字的目的，是为了改善数字，而不是为了分析数字而分析数字。
因此，当我们有能力拆解和消化数字后，请不要迷恋数字。我来现在这家公司的时候，看报表，发现很多数字分析的很精致，但是，问提交报表的部门，这些精致的数据和图表后面，有些什么东西的时候，被问者常常答不出来。
我们要学会抓住数字的七寸，一下便掐出我们想要的东西来，不要与那些无谓的数字恋战，否则，我们的大好青春年华，便会无辜淹没在数字之中了。
有时候，我们考核的有些指标和数字似乎完成的很好。但若换个角度，其实有些数字，等于没有数字。
例如有些质量数据，有时候往往会变成没有实际意义的数字。
以牛根生举的这个例子为例：一道工序控制不到位，整条生产线出品的都是问题奶！牛奶浪费了，包装浪费了，设备浪费了，人力浪费了，机会浪费了——此时，生产是负数，收入是负数。问题奶如果溜出工厂，流到市场，顾客索赔，商家退货，媒体暴光，舆论抨击，政府问责……特别是买过问题产品的消费者，不仅不再回头消费，而且会一传十、十传百，带来的负面影响非常大——此时，营销是负数，品牌是负数，广告也是负数。当质量与广告方向相反的时候，广告不仅是一种浪费，而且是一根“催命索”：广告越好，死得越快。
此时，这次产线不良除以整年度产量所算出的合格率，即使达标，还有意义吗？
所以，我们在分析数据的时候，不要仅仅着眼于数据本身，而要看到数据背后更深层次的东西，否则，数据反而会变成陷阱。
计算数字，就很容易被数字框束。所以，我们要学会换个角度看数字，甚至跳出数字看数字。这时候，我们看数字视野，和通过数字能看到的未来，可能就不一样了。
还以蒙牛为例。
当蒙牛销售收入只有一两个亿的时候，牛根生提出，在全国31个省的每一个省会城市都建一个冰淇淋工厂，这样，一个工厂一年销5000万元，年销售收入就将是15个亿！在当时，这无异于痴人说梦。因为从常规思维和我们惯常分析数据的角度讲，那么多厂长和管理人员哪里来？不可能嘛！但牛根生的答案是：从社会上聘呀。一个是聘，1×N个是聘，31×N个，不还是聘嘛！
结果，从1999年到2005年，蒙牛的年均递增速度是158%，换句话说，平均折算，牛根生每一年都把原来的“一个蒙牛”变成“两个半蒙牛”，乃至一变三、一变五，也就不奇怪了。
牛根生难道仅仅是胆子大，敢想敢干吗？非也，他是换了角度看数字，不仅仅把数字摆在桌子上看，而是“横看成岭侧成峰”，乃至是高空鸟瞰。对此，牛根生曾经有过“夫子自道”：
首先，我分析了全世界乳业发展的规律。发现乳业的先发国家在发展到我们这个阶段的时候，GDP每增长1％，牛奶就增长3％。所以，我想信，中国牛奶的增长空间很大。
分析完世界规律，我又分析国内的情况：国内有多少个企业？国营企业有多少，民营企业有多少？认识到这个规律的有多少，认识不到的有多少？我估了一下，由于中国总体经济是按10%来发展的，所以，按照大规律，牛奶行业就将至少按20%的速度增长；那么，牛奶行业那多出的10％由谁来完成？肯定是由认识到这个规律的企业来完成。
记得2001年完成7.24亿元。在当年前三季度完成6亿元时，10月份我提出一个5年规划，也就是“2006年要完成100亿”——这相当于2000年中国乳业全行业销售收入的半壁江山……啊！这个话说出来，全乱套了，当时开会的人全乱套了。记得当时很多人跟副董事长说：“邓哥，你带上老牛去看看病吧。”还有人和党委书记说：“卢大姐，你带老牛看病的时候，到精神病院也查查。”你想，当时只达到6个亿，定100亿的目标就是它的十五六倍——就像今天我们做5年规划在现有基础上定15倍，常温奶就将是2000多亿，全集团就将是3000多亿——这不是需要去医院看看病吗？
到了2002年，当蒙牛销售收入达到16.7亿元的时候，大家才开始真正信服。到了2004年，蒙牛销售收入蹿升至72.138亿元时，大家又仿佛觉得我当初定的计划“偏小”了。2005年，我们提前一年实现目标，销售收入达到108.25亿元。
数字固然很重要，但有些数字之外的东西，比数字更重要。
在这里，引用两个案例。
案例一
20世纪70年代，福特有款汽车，叫Pinto，油箱设计有缺陷，这款车投放市场后，至少造成59人死亡。于是福特进行了成本效益分析：如果召回Pinto，改造缺陷，则至少需要花费1亿3700万美元。经过精确计算抚恤金、伤亡者赔偿、葬礼所赠鲜花等成本后，福特发现，仅需支付4950万美元即可。这样分析下来，召回Pinto显然划不来。
这是多么可怕的一种思维！
任何时候，企业不能单纯进行成本效益分析，更应该将数字放在伦理、道德等基础上，乃至放在整个社会环境下进行考量，才合理。
案例二
有家企业承诺，客户订货后，12小时配送到府。在送货跟踪中，他们发现，如果配送人员的服务态度不好，超过12小时才送到，顾客很难容忍。但如果服务人员很专业、很礼貌，超过12个小时后送货到客户处，顾客都能接受，甚至发现产品有瑕疵，也都能容忍。
这就是软技巧的力量。
所有这些东西，仅仅用数字是衡量不出来的，而是一些比数字更重要的东西。所以，我们除了关心数字，还因该关心数字之外一些更重要的东西。
生活数字时代，我们已经逃不出数字的围困。
怎么办呢？我的观点，泰然处之，培养一些良好的数字习惯。
那么，何为良好呢？我自己小小的经验有10条，分列如下，供参考：
1）尽量数字化：在信息量爆炸的年代，准确的数字化，让我们更容易分析和判断，更容易把握现状，预测未来。
2）附上资料：想更快说服别人接受或者拒绝，支持或者反对，千言万语，可能顶不上一份清晰、明了的图表数字附表更有说服力。
3）学会用PDCA：PDCA，会让我们的工作更有条理，更容易取得成绩。
4）遵守时间：有时间数字概念的人，往往会是守信可靠的人。
5）目标数据化：更加清晰，能较早调整，达成率高。
6）重点关注错误和不良数据：容易查到产生根源，容易较早纠错和改进。
7）保留修订记录：无论报表，还是文件，修订时，尽量保证修订记录，会少走回头路。
8）及时更新数据：保证第一时间看到最新数据，会让我们的判断更准确，行动更迅速。
9）怀疑数字：尽信数字等于没数字。
10）数字不是绝对的：数字后面，其实是人。透过数字，也要看人。
