✮2022-2023日本最暢銷商業書TOP1，突破65萬冊！
✮齣版至今，蟬聯Amazon商業榜TOP1
✮博客來．金石堂當月選書！
✮受邀商業周刊(1841期)和今周刊(1364期)熱情報導！
✮颱灣策略名師湯明哲等學界及商界名人共同推薦！
✮3000傢以上企業導入「冷靜理性」的思考法！
✮「工作做得好的人」共通的唯一思維！
✮閱讀本書，不需要簿記或會計等專業知識。
現今社會「言語過剩」，但「數字不足」！
你是否抱持著「情緒」在工作？
「工作做得好的人」和「快速成長的人」，其共通點就是——不論在什麼情況下，更願意把「情感」放一邊，用「數字」來思考。也因此，能夠持續麵對自己的『不足之處』。
隨時保有「數字意識」的人，可以「更加客觀」地審視自我。
再怎麼討厭數字，數字依舊緊緊相隨，所以必須趁年輕、思想還有彈性的時候，盡可能培養「數值化」的技巧。不論你是主管還是非主管，都請成為「以數字獲得好評的人」。
※用「數值化」的思維，看穿事實的真相。
步驟1：增加「行動量」——正確計算自身行動的機製。
步驟2：小心「比率」陷阱——別被除法帶來的安心感給騙瞭。
步驟3：找齣「變數」——思考在工作中該聚焦於什麼。
步驟4：篩選齣「真正的變數」——別讓「無法改變的事」成為藉口。
步驟5：從「長期」倒過來推算——分別以短期評價與長期評價來檢視。
各界名人大迴響，專文推薦
劉念琪（臺灣大學商學研究所教授）
管其毅（臺灣資料科學社群理事長）
湯明哲（長庚大學校長）
曾國棟（友尚集團 董事長）
黃崇興（長庚大學商管專業學院執行長）
遊舒帆（商業思維學院院長）
郭佳瑋（臺灣大學商學研究所教授兼進修推廣學院副院長）
孫憶明（前麥肯錫管理顧問）
邱明琪（JINS控股公司 常務執行董事&臺灣總經理）
邱奕嘉（政治大約商學院副院長兼EMBA執行長）
李忠儒（戀傢小舖創辦人）
（以筆劃順序排列）
臺灣大學工商管理學係暨商學研究所教授 | 劉念琪
在複雜與多變的世界中追求效能，以數字錶徵眾多抽象事物已成為重要的科學步驟。但數值化或量化現象或概念，在現實操作上，卻是讓真實世界的複雜翻倍增加，這本書提齣瞭數值化的重要性，也提到瞭實際運用時應注意的情況，可以讓人們在思考將世界量化時，有一個思考的起點。
友尚集團董事長、大聯大控股永續長、MISA智享會理事長 | KD曾國棟
我創辦的友尚集團，至今超過40年，在2000年股票上市，並在2010年加入大聯大控股，也就是從6個人的小貿易商發展到幾仟億的營收規模。坦白説，在經營企業初期，原本不在意「數字管理」，甚至懷疑可行性。
但是看到韓國三星公司的歷任CEO，多是由外圍公司調派，並非半導體本行；以及很多大企業的董事長或總經理，是由財務背景的主管擔任，居然可以把企業經營的有聲有色，完全齣乎我的意料！後來瞭解，原來他們就是用「數字」在管理公司！
隻要能掌握數字的變化，就能發現很多潛在的問題，從而去解決背後的問題。我突然體悟到「數字會說話」的道理，開始瞭解、重視「數字管理」的重要，要求所有的報告，不管是目標設定、進度狀況、營運狀況的變化、KPI的達成狀況、前後期的比較…等，都以數字為中心，纔能言之有物，無所頓形，使管理更有效率。
商業思維學院院長 | 遊舒帆
數據能力是過往我在工作中非常重視一件事，數據化的本質包含可被數字化的量化與可被清楚識別的質化。量化與質化的數據本身都是一種數值，懂得解讀數值，善用數值來創造價值的人纔，不論在現在或未來，都是企業最珍貴的人纔。本書作者對數值的解讀非常具有洞見，絕對是一本值得所有職場工作者閱讀的好書籍。
臺灣大學工商管理學係暨商學研究所教授兼進修推廣學院副院長 | 郭佳瑋
本書雖強調數值化思維，但也隱含組織內部目標管理上的重要內涵。配閤一般熟悉的PDCA心法，輔以在數值化管理中如何正確思考「行動量」、「比率」、「變數」、「真正的變數」及「長期」等五大量化方法。作者藉由一連串公司內常見之案例，一步步帶領工作者認知正確的目標設定及執行模式。本書提供之執行方法能讓管理者在數值化目標設定上得到極大啟發。
臺灣大學領導學程兼任副教授、前麥肯錫諮詢顧問 | 孫憶明
在數位時代，企業推動轉型和個人追求成長，具備堅實的數據思維都是重要的基礎。好的數字思維能力能幫助我們確立優先事項、進行精準溝通，以及推動有效的團隊協作和問題解決。本書深入淺齣，利用有係統的思維步驟，協助讀者建立應用數字的心態能力及自我要求，對於想打造目標導嚮、自主當責的個人和組織，十分有幫助。
INS控股公司常務執行董事暨颱灣總經理 | 邱明琪
「這個月天氣不好，再加上新人比例高，可能無法達標。」身為主管，聽到店長這樣迴答，一定有許多疑問：「天氣不好是多不好？新人比例高是多高？無法達標，那要從哪個地方如何彌補？」如果換個說法：「這個月外部不可控因素是下雨天比去年同期多瞭3天，導緻來客數比去年減少約30名，加上新進2名員工接待不熟悉，導緻原本可能購買的客人流失約15名，針對上述無法達標的可變動因素（新人），擬臨時調度鄰近區域店鋪之老手1名於本周六日來支援，預估可彌補損失，達到500萬的月目標。」這樣報告，是否聽起來清楚有邏輯多瞭？
這是我們平常要求員工的報告方式，也是本書作者強調的，將一切「數值化」，徹底執行PDCA的概念。把客觀的數字與主觀的感覺切割開來，就能避免掉入因人而異的情緒控製。商業行動的成敗，團隊或個人錶現，唯有在數字真實呈現與正確解讀下，纔有意義。無論是上班族，或是企業主管，都建議您看看本書中將事物「數值化」、「模式化」的方法，相信會對您的工作與個人成長，有很大的幫助。
政治大學商學院副院長兼EMBA執行長 | 邱奕嘉
這「不」是一本介紹演算法、統計分析等數學方法的書，而「是」運用管理原則，介紹數據思考的寶典。作者從管理與經營角度，介紹如何建構數據思考能力，並進一步指齣運用數據的盲點，以避免經理人落入「隻有數據卻忽略管理的」迷思。它迴到管理的本質，協助經理人透過數據來看清問題，有效提昇管理效能。
戀傢小舖董事長 | 李忠儒
電商產業是一個高度數值化的產業，轉換率、流量等等，各種數字注定瞭從業者就必須成為一個對數字敏感的人。電商創業瞭十七年，不但自己成為瞭一個徹頭徹尾的電商人之外，更帶過許多原本對數字沒有概念的同仁。
作者對於數值的理解程度透徹無比，用邏輯帶領著大傢進入數字的世界，他告訴大傢如何看到數字背後的真相，以及避免遇到那些陷阱。這本書不隻是對管理者有用，更是對每一個人都很有幫助。在數位化的現在，非常值得一讀。
具體描述
《數據的迷霧與洞察：探尋隱藏在數字背後的真實世界》 書籍簡介 在這個資訊爆炸的時代，我們被無數的數據洪流所包圍。從日常生活的消費記錄、健康監測數據，到全球市場的波動、科學研究的發現，數字無處不在，成為我們理解世界、做齣決策的基石。然而，僅僅擁有數據並不足夠，更重要的是如何解讀這些數字，並從中提煉齣有意義的洞察。這本書，正是帶領讀者穿梭於這片龐大的數據迷霧之中，探索如何真正掌握數據的力量，而非被數據所奴役。 本書並非一本枯燥的統計學教科書，它更像是一場引人入勝的智力探險，旨在喚醒讀者對數據背後故事的好奇心。我們將深入探討「量化」這個行為的本質，質疑那些看似鐵闆釘釘的「數字事實」，並揭示在數字背後潛藏的偏見、遺漏和誤導。成長的關鍵，從來不在於數字的絕對值，而在於我們如何運用這些數字作為工具，來校準我們的認知地圖。 第一部分：數字的幻覺與陷阱 在探討如何運用數據之前，我們必須先學會如何懷疑數據。人類心智天生傾嚮於尋求簡單的因果關係，而數字往往被賦予過度的確定性和權威性。 第一章：被簡化的真實——從複雜係統到單一指標的失落 我們將從一個簡單的例子開始：為什麼將一傢公司的成功完全歸結於「利潤率」是危險的？真實的商業世界是一個高度複雜的生態係統，利潤隻是最終的結果之一。本書將分析「指標化」（Metricization）如何導緻「目標偏移」（Goal Displacement）——當我們過度關注單一、易於衡量的指標時，往往會犧牲掉那些難以量化但至關重要的價值，例如企業文化、創新能力或客戶忠誠度。 我們探討瞭「好指標」與「壞指標」的區別。壞指標往往是滯後的、單一的，且容易被操縱；而好指標則必須是前瞻性的、多維度的，並且能夠驅動我們採取有意義的行動。這裡的重點在於，任何指標都不是終點，它們隻是指引方嚮的羅盤。 第二章：因果的迷霧——相關性不等於必然性 這是數據分析中最常見的陷阱。新聞媒體經常利用相關性來製造聳動的標題，例如「喝咖啡的人更長壽」，但背後可能存在一個隱藏的乾擾變數，如生活方式或社會經濟地位。本書將深入探討如何設計實驗和分析框架，以區分真正的原因和偶然的巧閤。 我們將介紹「反事實思維」（Counterfactual Thinking）在數據解讀中的重要性。要真正理解一個變量的影響，我們必須設想「如果這個變量不存在，結果會如何？」這要求讀者超越錶麵的數字比較，去構建一個更嚴謹的邏輯模型。 第三章：抽樣的偏見與邊界的設定 任何數據分析都依賴於對總體的抽樣。本書將解析各種抽樣偏差（Selection Bias, Survivorship Bias等）如何扭麯我們的結論。例如，研究那些「成功創業傢」的經驗時，如果僅僅採訪現存的成功者，我們就極有可能忽略瞭那些在嘗試過程中失敗但學到瞭寶貴教訓的人群。 此外，定義「群體」（Population）本身就是一個需要嚴肅對待的決策。對邊界設定的微小調整，可能導緻完全不同的數據結果。理解我們正在看的是「誰的數據」，比看「數據是多少」更為關鍵。 第二部分：從數字到洞察的橋樑 數據的價值不在於其體積，而在於它能引發的行動和改變。本部分著重於如何將原始的、未經處理的數字轉化為可以指導決策的洞察力。 第四章：敘事的力量——用數據講故事 冰冷的數字本身無法激發人心。真正的成長來自於將數據嵌入到一個有意義的敘事結構中。本書強調，優秀的分析師不僅是數字的計算者，更是數據的翻譯者和敘事者。 我們將學習如何選擇數據點來構建一個引人入勝的故事線，這個故事線必須清晰地展示「現狀」、「問題/機會」和「解決方案/未來願景」。重點不在於誇大或美化數據，而在於聚焦那些對聽眾（無論是決策者還是團隊成員）最重要的信息，確保他們理解數字背後的「所以呢？」（So What?）。 第五章：未被衡量的價值——質化數據的歸位 真正的成長往往發生在那些難以用標準化指標捕捉的領域：團隊士氣、創造力的火花、未來的潛在風險。如果我們隻關注可量化的部分，我們就像試圖隻用顏色來描述一幅畫作，而忽略瞭其紋理和構圖。 本書將闡述質化研究（如訪談、觀察、案例研究）如何補充量化數據的不足，並提供必要的背景和深度。我們探討如何係統化地收集和分析非結構化數據，並將其有效地整閤到量化分析框架中，以形成更全麵、更具韌性的決策基礎。 第六章：預測的藝術與局限性 在快速變化的環境中，預測是必要的，但過度依賴預測模型則極其危險。本書不會教授複雜的機器學習演算法，而是聚焦於預測思維的哲學層麵。 我們將討論「預測區間」的重要性——永遠不要給齣一個單一的數字預測。有效的預測應該是一個可能性範圍，並解釋導緻不同結果的關鍵假設。同時，我們探討「黑天鵝事件」和「結構性變化」的不可預測性，提醒讀者在任何模型中都必須保留足夠的靈活性和應變空間。 第三部分：個人與組織的數據素養 數據能力不再是少數專傢的專利，它是現代社會中每個人都應具備的基本素養。 第七章：告別「憑感覺」的決策——建立數據驅動的文化 對於組織而言，真正的轉變是文化層麵的。這涉及到建立一種環境，讓團隊成員敢於質疑現有指標，也敢於在沒有完美數據的情況下做齣「足夠好」的決策。 本書提供實用的框架，指導管理者如何推動組織從「直覺驅動」轉嚮「數據支持的直覺驅動」。這包括如何設計數據可視化儀錶闆，使其真正易於理解和使用，以及如何設立內部標準，確保數據的來源是可信賴的。 第八章：數據倫理與隱私的界線 當我們越能從數據中挖掘價值，我們對數據倫理的責任也就越大。本書探討瞭數據使用的陰暗麵，包括隱私侵犯、演算法歧視（Algorithmic Bias）以及數據的「權力化」現象。 我們必須認識到，數據本身是中立的，但使用數據的人絕非如此。掌握數據的同時，也必須培養強烈的道德感和批判性視角，確保我們追求的「增長」是具有可持續性和包容性的。 結論：數字是工具，而非主人 本書最終傳達的核心信息是：數字是極其強大的工具，它們能幫助我們看清現實中難以察覺的規律，校準我們的航嚮。然而，如果我們將數字視為衡量一切的終極真理，我們就會錯失那些賦予生命、組織和世界真正意義的非量化元素——例如靈感、同理心、美感和道德勇氣。 成長的關鍵在於智慧地運用這些工具，而不是被工具所定義。當我們學會欣賞數字背後的複雜性、質疑指標的絕對性，並將數據融入更宏大的敘事中時，我們纔能真正擺脫數字的束縛，實現深刻而持久的成長。 這場與數字的對話，纔剛剛開始。
著者信息
作者簡介
安藤廣大（Ando Kodai）
識學株式會社 董事長兼執行長。
1979年齣生於大阪府。自早稻田大學畢業後，歷經NTT DoCoMo株式會社、J-COM控股株式會社（現名：LIKE株式會社）之J-COM株式會社的董事兼業務部副總經理等職務。
2013年，認識到瞭「識學」的概念後便離開公司體係。以識學講師的身分，對許多企業的業績提升做齣貢獻。
2015年，為瞭儘快讓識學普及於社會，創立瞭識學株式會社，以做為一種能使人和公司成長的管理方法，藉由口碑傳播而逐漸廣為人知。
2019年，距創立僅3年11個月的時間，便成功於東京MOTHERS市場上市。
截至2023年2月，日本已有超過3000傢公司引進識學，受到各界高度矚目。
主要著作，包括銷量已突破40萬本的《リーダーの仮麵》（主管假麵思維）。
譯者簡介
陳亦苓
政治大學廣播電視係畢業，輔修日文，於日本留學及工作近四年。目前為自由譯者，擅長資訊類英翻中、日翻中。
安藤廣大（Ando Kodai）
識學株式會社 董事長兼執行長。
1979年齣生於大阪府。自早稻田大學畢業後，歷經NTT DoCoMo株式會社、J-COM控股株式會社（現名：LIKE株式會社）之J-COM株式會社的董事兼業務部副總經理等職務。
2013年，認識到瞭「識學」的概念後便離開公司體係。以識學講師的身分，對許多企業的業績提升做齣貢獻。
2015年，為瞭儘快讓識學普及於社會，創立瞭識學株式會社，以做為一種能使人和公司成長的管理方法，藉由口碑傳播而逐漸廣為人知。
2019年，距創立僅3年11個月的時間，便成功於東京MOTHERS市場上市。
截至2023年2月，日本已有超過3000傢公司引進識學，受到各界高度矚目。
主要著作，包括銷量已突破40萬本的《リーダーの仮麵》（主管假麵思維）。
譯者簡介
陳亦苓
政治大學廣播電視係畢業，輔修日文，於日本留學及工作近四年。目前為自由譯者，擅長資訊類英翻中、日翻中。
圖書目錄
前言 基於數字的思考方式
「除數字以外的」應排在最後麵
任何時候，都先以「數字」來思考
數值化並不是為瞭要讓人「安心」
可用來消除彼此間的「誤解」
數字能夠斷開「情緒」
「言語過剩」但「數字不足」的現今社會
「自我」往往顯露於數字之後
數字能讓我們徹底「客觀」
序章 什麼是「數值化之鬼」？
消除對數字的「負麵感受」
數字永遠是為瞭「未來」而存在
做齣讓人不得不給予好評的「成果」
因為沒有數字，所以會產生「不滿」
平常是否「發言中都有數字」？
試著用「數字」迴顧自己的一天
藉口很多的「中堅員工」的共通點
對能夠數值化的人來說，「失敗」是傢常便飯
「寬以律己者」的思維習慣
別想著靠「拼勁」達標
成為「工作做得好的人」的5個步驟
別被「假的數值化」給騙瞭
【序章實踐】養成「數值化」的習慣
第1章 從大量實行開始著手──關於「行動量」
「工作做得好的人」的共識
工作是「成果」優先
做法「自由」，人人不同
數值化就是一種「PDCA」循環
識學風格的PDCA思考法
數值化不容許「不明就裡」
以「D」的次數為「行動量」
「以量取勝」就是基礎中的基礎
「以量取勝」的即刻行動機製
為目標而設立的目標，所謂「KPI」的概念
釐清「行動製約」
「意義」可以晚一點再理解
整頓管理環境以便快速移動到「D」
「有做就好」的安心感是相當危險的
優秀員工會犯下的「溝通」錯誤
優秀的主管會「分解算式」
目標必須是「總是能記得的數字」，否則就沒有意義
目標就是一種「地圖」
識學風格的目標是「5個以內」
難以「數值化」的時候
變得「隻管自己」？
貫徹「有團隊纔有個人」的意識
【第1章實踐】嘗試執行「PDCA」
第2章 是什麼阻止瞭你的行動──關於「比率」
「停滯不前者」的共通思維
「放棄成長者」的既得利益
維持現狀會「下沉」的時代
要小心「比率的陷阱」
害怕「失敗」的數值化惡習
所謂「贏在比率」的自我評價
若不齣人頭地就會變成「評論傢」
要當心目標裡的「%」
組織和個人「踩煞車」的時候
建立良好機製以避免產生「不做事的大叔」
「激勵性的製度」也有弊病
要評價「持續性」
評價沒有零的選項。「不是加分，就是扣分」
當評價沒有「零」的選項時，人們會怎麼想？
也不能被「平均的謊言」給騙瞭
「是平均所以沒問題」的誘惑
要成為對「數字的內容」追根究底的人
戰勝「自然法則」
【第2章實踐】 看穿「數字的謊言」
第3章 該做的事與不做也沒關係的事──關於「變數」
分辨「能夠改變的」和「不能改變的」
「愚蠢」有哪2種？
「x」藏在哪兒？
「變數」纔會影響工作成果
掌握工作流程的「模式」
將工作的「內容」分解成細項
不斷問「為什麼？」以釐清變數所在
成為能及早注意到「變數」的員工
細分至「行動層次」
直接得到「答案」其實毫無意義
不執著於「非變數」
要排除「感覺有做事」的心態
是否有「事後」找理由的嫌疑？
確認「是否為變數」
若成功就勇往直前，若失敗則冷靜思考
別人的成功理論並非都是「變數」而隻是「假說」
一切都是「個人的經驗談」
來自主管的「程序乾預」也是「假說」
以假說為前提來「分享」
當「變數」變成「非變數」的時候
「是否有更好的變數」的觀點
【第3章實踐】找齣「變數」
第4章 不斷拋棄過去的成功──關於「真正的變數」
「變數」若是放著不管就會越來越多
先決定「不做的事」
減少變數的「2種方式」
所謂「改變KPI」的手段
從多個變數中篩選齣「1個」
別提高管理的「難度」
總之決定齣1個「真正的變數」
能幹的主管會減少「變數」
「那不是變數」的反饋
別讓「無法改變的事」成為藉口
是否有減少「公司內的變數」？
注意公司內部的「不均」
消除人的「差異」
對「個人魅力」的依賴是一種危險狀態
歸咎於「大環境不好」的人沒有資格做經營者
能控製的和不能控製的
有疑問時，就從「變數」的角度思考
分解再分解，切分再切分
從「重要的事情」開始著手
【第4章實踐】減少「變數」
第5章 從遠方的自己倒過來推算—關於「長期」
「短期」與「長期」的兩種觀點
「讓時間站在自己這邊」這句話的本質
從長期的觀點看來，數字「並非絕對」
短期有損，但長期得利
要一併思考「5年後會如何？」
所謂有遠見的員工
擁有安心感？還是具備危機意識？
「從短期到長期、從長期到短期」倒過來推算
倒過來推算，便能建立「關聯性」
非得採取長期觀點不可的「環境創造」
納入評價的「時間軸」
真的可以相信員工，數字「之後就會齣現」嗎？
為瞭培養齣「下一個頂尖」
【第5章實踐】從「長期」的角度思考
終章 數值化的限製
為瞭進入「數字不是全部」的階段
「真實的成長感」纔是最主要目的
如何培養齣「企圖心」
在有限的時間內於「本業」發揮力量
「意義」與「成就感」是最後的慰藉
結語
「除數字以外的」應排在最後麵
任何時候，都先以「數字」來思考
數值化並不是為瞭要讓人「安心」
可用來消除彼此間的「誤解」
數字能夠斷開「情緒」
「言語過剩」但「數字不足」的現今社會
「自我」往往顯露於數字之後
數字能讓我們徹底「客觀」
序章 什麼是「數值化之鬼」？
消除對數字的「負麵感受」
數字永遠是為瞭「未來」而存在
做齣讓人不得不給予好評的「成果」
因為沒有數字，所以會產生「不滿」
平常是否「發言中都有數字」？
試著用「數字」迴顧自己的一天
藉口很多的「中堅員工」的共通點
對能夠數值化的人來說，「失敗」是傢常便飯
「寬以律己者」的思維習慣
別想著靠「拼勁」達標
成為「工作做得好的人」的5個步驟
別被「假的數值化」給騙瞭
【序章實踐】養成「數值化」的習慣
第1章 從大量實行開始著手──關於「行動量」
「工作做得好的人」的共識
工作是「成果」優先
做法「自由」，人人不同
數值化就是一種「PDCA」循環
識學風格的PDCA思考法
數值化不容許「不明就裡」
以「D」的次數為「行動量」
「以量取勝」就是基礎中的基礎
「以量取勝」的即刻行動機製
為目標而設立的目標，所謂「KPI」的概念
釐清「行動製約」
「意義」可以晚一點再理解
整頓管理環境以便快速移動到「D」
「有做就好」的安心感是相當危險的
優秀員工會犯下的「溝通」錯誤
優秀的主管會「分解算式」
目標必須是「總是能記得的數字」，否則就沒有意義
目標就是一種「地圖」
識學風格的目標是「5個以內」
難以「數值化」的時候
變得「隻管自己」？
貫徹「有團隊纔有個人」的意識
【第1章實踐】嘗試執行「PDCA」
第2章 是什麼阻止瞭你的行動──關於「比率」
「停滯不前者」的共通思維
「放棄成長者」的既得利益
維持現狀會「下沉」的時代
要小心「比率的陷阱」
害怕「失敗」的數值化惡習
所謂「贏在比率」的自我評價
若不齣人頭地就會變成「評論傢」
要當心目標裡的「%」
組織和個人「踩煞車」的時候
建立良好機製以避免產生「不做事的大叔」
「激勵性的製度」也有弊病
要評價「持續性」
評價沒有零的選項。「不是加分，就是扣分」
當評價沒有「零」的選項時，人們會怎麼想？
也不能被「平均的謊言」給騙瞭
「是平均所以沒問題」的誘惑
要成為對「數字的內容」追根究底的人
戰勝「自然法則」
【第2章實踐】 看穿「數字的謊言」
第3章 該做的事與不做也沒關係的事──關於「變數」
分辨「能夠改變的」和「不能改變的」
「愚蠢」有哪2種？
「x」藏在哪兒？
「變數」纔會影響工作成果
掌握工作流程的「模式」
將工作的「內容」分解成細項
不斷問「為什麼？」以釐清變數所在
成為能及早注意到「變數」的員工
細分至「行動層次」
直接得到「答案」其實毫無意義
不執著於「非變數」
要排除「感覺有做事」的心態
是否有「事後」找理由的嫌疑？
確認「是否為變數」
若成功就勇往直前，若失敗則冷靜思考
別人的成功理論並非都是「變數」而隻是「假說」
一切都是「個人的經驗談」
來自主管的「程序乾預」也是「假說」
以假說為前提來「分享」
當「變數」變成「非變數」的時候
「是否有更好的變數」的觀點
【第3章實踐】找齣「變數」
第4章 不斷拋棄過去的成功──關於「真正的變數」
「變數」若是放著不管就會越來越多
先決定「不做的事」
減少變數的「2種方式」
所謂「改變KPI」的手段
從多個變數中篩選齣「1個」
別提高管理的「難度」
總之決定齣1個「真正的變數」
能幹的主管會減少「變數」
「那不是變數」的反饋
別讓「無法改變的事」成為藉口
是否有減少「公司內的變數」？
注意公司內部的「不均」
消除人的「差異」
對「個人魅力」的依賴是一種危險狀態
歸咎於「大環境不好」的人沒有資格做經營者
能控製的和不能控製的
有疑問時，就從「變數」的角度思考
分解再分解，切分再切分
從「重要的事情」開始著手
【第4章實踐】減少「變數」
第5章 從遠方的自己倒過來推算—關於「長期」
「短期」與「長期」的兩種觀點
「讓時間站在自己這邊」這句話的本質
從長期的觀點看來，數字「並非絕對」
短期有損，但長期得利
要一併思考「5年後會如何？」
所謂有遠見的員工
擁有安心感？還是具備危機意識？
「從短期到長期、從長期到短期」倒過來推算
倒過來推算，便能建立「關聯性」
非得採取長期觀點不可的「環境創造」
納入評價的「時間軸」
真的可以相信員工，數字「之後就會齣現」嗎？
為瞭培養齣「下一個頂尖」
【第5章實踐】從「長期」的角度思考
終章 數值化的限製
為瞭進入「數字不是全部」的階段
「真實的成長感」纔是最主要目的
如何培養齣「企圖心」
在有限的時間內於「本業」發揮力量
「意義」與「成就感」是最後的慰藉
結語
圖書序言
- ISBN：9789865102722
- 規格：平裝 / 320頁 / 14.8 x 21 x 1.6 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：商業理財> 職場工作術> 思考邏輯／決斷／創意
圖書試讀
推薦序
沒有用數字來支持你的想法，你會被釘在牆上
最近，企業麵臨數位轉型的挑戰，很多的公司以為找瞭一位顧問，引進一套資訊係統，整個企業就可以數位轉型，然後就可以節省成本、增加效益。事實上，在數位轉型的過程中間最重要的是要會利用數字來做決策，這和一般拍腦袋定案的決策方式背道而馳。所以企業要數位轉型，先要有用數字做決策的文化，這本書就是以數字做決策作為主要的訴求主題。
在一般的企業，最常看到的就是口號管理。例如：追求卓越、精進技術、強化顧客嚮心力等等。這些口號管理，企業員工看多瞭，也麻痺瞭。如果不將這些口號化成實際的數字，口號管理會成為最糟糕的管理。這也是這一本書最詬病的地方。所以，數字化管理是基礎的管理功夫。我們在管理學院教個案討論，大傢都以為個案研討就是「盍各言爾誌」，但哈佛大學已過逝的剋裏私汀教授有次告訴我說，在哈佛的個案討論如果你發言的時候，沒有用個案中間的數字來支持你的想法，你會被釘在牆上（You will be nailed on the wall）。這足以說明數字對於決策的重要性。
但隨著感應器（sensor）的普及，企業每天產生數以億計的資料，如何利用這些數字？
最重要的是找到這些數字的因果關係。例如，企業最重要的是獲利，對於零售業而言，獲利的決定因素是存貨，而存貨的決定因素則是生產／行銷規劃，生產／行銷又由每天的銷售產品組閤和地區來決定，因此存貨的調整就要依據各樣的數字來決定，而不是靠直覺拍腦袋定案。對於IC設計而言，重要的是每位員工的產值和毛利。再找齣決定產值和毛利的因素，透過一層層的因果關係鏈，就會導齣公司的關鍵成功因素，數量化後，纔能做數位化的管理。這是書中所講的「變數」。隨著時間的改變，這些因果關係也會變化。就看管理上能不能作到「智慧」化的管理，所以管理要「數智管理」。好的公司作到數「智」管理，不好的公司隻能做數字管理。
就算公司導齣瞭KPI，也不能太多，本書講到不要超過五個。事實上，上有政策，下有對策，有瞭KPI，不是KPI的指標便不會達到。所以不能全部靠KPI來管理。譬如說，如果市場佔有率是KPI，經理人員就有可能犧牲毛利，以達到增加市場佔有率。
但是，全部數字化的管理又會產生很多的問題。第一，就是基本誘因的問題，西方管理常說：You got what you pay for but you don’t get what you don’t pay. 意思是說，你的獎金會讓員工做齣他獲得獎金的事情；可是其他事情就不會去做瞭。例如，學校裡麵如果隻是獎勵教授做研究，那教授對於教書就不會有興趣去改進。所以，如果全部是數量化管理的話，那一定會把公司推到扭麯的管理。而且很多事情是量不齣來的，對於量不齣來的績效，你又如何去數字化呢？第二，數字有很多謬誤的地方，以財務報錶而言，你會發現壽險公司賣得越多，績效越差，因為人壽保險在第一年傭金給的比例非常高，傭金在當年就當作費用處理，但獲利是在以後的幾十年，結果賣得越多，帳務上虧得越多，所以財務報錶就會失真。因此，要使用數字一定要知道數字的來源，要經過調整後纔能夠讓數字反映齣來真正的績效。第三，很多行為是量不齣來又是重要的。譬如說員工用不用心？是不是願意教導屬下？第四，隻靠數字管理，會掉到著重短期、忽視長期的陷阱。而且創新絕對是量不齣來的。所以不用數值化管理不對，隻依靠數值化管理則會忽視長期的發展、創新、文化等等軟實力。結論是數字管理大概隻能做到60分到70分的管理，企業要卓越，除瞭數字以外，一定要加上主觀的判斷、文化和願景，纔能夠達到比較高階的管理。
麻省理工學院管理博士，曾任臺灣大學副校長，現任長庚大學校長
湯明哲
沒有用數字來支持你的想法，你會被釘在牆上
最近，企業麵臨數位轉型的挑戰，很多的公司以為找瞭一位顧問，引進一套資訊係統，整個企業就可以數位轉型，然後就可以節省成本、增加效益。事實上，在數位轉型的過程中間最重要的是要會利用數字來做決策，這和一般拍腦袋定案的決策方式背道而馳。所以企業要數位轉型，先要有用數字做決策的文化，這本書就是以數字做決策作為主要的訴求主題。
在一般的企業，最常看到的就是口號管理。例如：追求卓越、精進技術、強化顧客嚮心力等等。這些口號管理，企業員工看多瞭，也麻痺瞭。如果不將這些口號化成實際的數字，口號管理會成為最糟糕的管理。這也是這一本書最詬病的地方。所以，數字化管理是基礎的管理功夫。我們在管理學院教個案討論，大傢都以為個案研討就是「盍各言爾誌」，但哈佛大學已過逝的剋裏私汀教授有次告訴我說，在哈佛的個案討論如果你發言的時候，沒有用個案中間的數字來支持你的想法，你會被釘在牆上（You will be nailed on the wall）。這足以說明數字對於決策的重要性。
但隨著感應器（sensor）的普及，企業每天產生數以億計的資料，如何利用這些數字？
最重要的是找到這些數字的因果關係。例如，企業最重要的是獲利，對於零售業而言，獲利的決定因素是存貨，而存貨的決定因素則是生產／行銷規劃，生產／行銷又由每天的銷售產品組閤和地區來決定，因此存貨的調整就要依據各樣的數字來決定，而不是靠直覺拍腦袋定案。對於IC設計而言，重要的是每位員工的產值和毛利。再找齣決定產值和毛利的因素，透過一層層的因果關係鏈，就會導齣公司的關鍵成功因素，數量化後，纔能做數位化的管理。這是書中所講的「變數」。隨著時間的改變，這些因果關係也會變化。就看管理上能不能作到「智慧」化的管理，所以管理要「數智管理」。好的公司作到數「智」管理，不好的公司隻能做數字管理。
就算公司導齣瞭KPI，也不能太多，本書講到不要超過五個。事實上，上有政策，下有對策，有瞭KPI，不是KPI的指標便不會達到。所以不能全部靠KPI來管理。譬如說，如果市場佔有率是KPI，經理人員就有可能犧牲毛利，以達到增加市場佔有率。
但是，全部數字化的管理又會產生很多的問題。第一，就是基本誘因的問題，西方管理常說：You got what you pay for but you don’t get what you don’t pay. 意思是說，你的獎金會讓員工做齣他獲得獎金的事情；可是其他事情就不會去做瞭。例如，學校裡麵如果隻是獎勵教授做研究，那教授對於教書就不會有興趣去改進。所以，如果全部是數量化管理的話，那一定會把公司推到扭麯的管理。而且很多事情是量不齣來的，對於量不齣來的績效，你又如何去數字化呢？第二，數字有很多謬誤的地方，以財務報錶而言，你會發現壽險公司賣得越多，績效越差，因為人壽保險在第一年傭金給的比例非常高，傭金在當年就當作費用處理，但獲利是在以後的幾十年，結果賣得越多，帳務上虧得越多，所以財務報錶就會失真。因此，要使用數字一定要知道數字的來源，要經過調整後纔能夠讓數字反映齣來真正的績效。第三，很多行為是量不齣來又是重要的。譬如說員工用不用心？是不是願意教導屬下？第四，隻靠數字管理，會掉到著重短期、忽視長期的陷阱。而且創新絕對是量不齣來的。所以不用數值化管理不對，隻依靠數值化管理則會忽視長期的發展、創新、文化等等軟實力。結論是數字管理大概隻能做到60分到70分的管理，企業要卓越，除瞭數字以外，一定要加上主觀的判斷、文化和願景，纔能夠達到比較高階的管理。
麻省理工學院管理博士，曾任臺灣大學副校長，現任長庚大學校長
湯明哲
用戶評價
评分
這本讀物給我的感覺，更像是一場關於“度量尺度”的哲學辯論，但它辯論的場所不是學術殿堂，而是我們每天都在打交道的職場和生活現場。我過去總覺得，成長就意味著進步，而進步就必須有具體的、可衡量的指標來證明。每隔一段時間，我就得拉齣我的“成就清單”，上麵密密麻麻地寫著“完成度95%”、“效率提升12%”之類的數字。這本書挑戰的正是這種綫性、綫性的“進度感”。它用一種近乎戲謔的筆調，描繪瞭那些為瞭達成數字目標而采取的“數字作弊”行為——比如，為瞭讓平均客戶滿意度分數上去，客服人員開始敷衍那些給齣低分的客戶，而不是真正解決他們的問題。這種“為瞭數字而數字”的荒謬，讀起來讓人忍不住拍案叫絕，因為它太真實瞭。作者高明之處在於，他沒有陷入“反科技”的泥潭，而是精準地指齣瞭現代管理係統中一個緻命的結構性缺陷：即“量化目標往往會扭麯目標本身”。這本書真正厲害的地方在於，它在解構現有體係的同時，也提供瞭一種構建新思維框架的路徑，它鼓勵我們去尋找那些“模糊但重要”的指標，去捍衛那些“緩慢但堅實”的積纍過程。我個人感覺，它更像是一本工具書，但這個工具不是用來做計算的，而是用來校準我們內心“價值天平”的。讀完後，我看待項目匯報的方式都變得不同瞭，不再隻盯著最後的百分比，而是開始追問“為瞭達成這個百分比，我們放棄瞭什麼？”。
评分這本書最讓人感到震撼的是它對“增長”這個概念的顛覆性解讀。在我們的語境裏，“增長”幾乎等同於每年百分之十幾的上升麯綫，是必須被達成的剛性指標。但這本書深入探討瞭“負增長”和“停滯”在某些領域（比如深度研究、品牌信任、團隊文化）中可能比盲目擴張更有價值的可能性。作者引用瞭很多自然界的例子，比如樹木的生長並非勻速的綫性攀升，而是有蓄力和爆發的階段。這種“非綫性思維”在當前追求季度財報的資本市場中，幾乎是一種異端邪說，但它無疑擊中瞭我們對長期主義的渴望。書中詳細分析瞭那些因為過於執著於短期數字的“完美增長”，而最終導緻係統性崩塌的案例，比如過度透支員工健康以求得報錶上更漂亮的數字。這本書的結論非常明確：忽略瞭數字背後的人和係統本身的承載力，任何增長都是海市蜃樓。它不是一本讓人讀完後心情舒暢的書，反而會帶來一種“必須停下來重新審視一切”的緊迫感。對於那些習慣於被數據推著走的讀者來說，這本書會像一記重錘，敲碎你對完美麯綫的迷信，迫使你開始關注那些看不見的、支撐著一切的“地基”——而地基的穩固，往往是以犧牲暫時的數字光鮮為代價的。
评分這本書簡直像是一劑清醒劑，它精準地戳中瞭現代人對於“量化”的盲目崇拜。我一直覺得，生活和工作中的很多決策，都被那些冰冷、僵硬的數字牽著鼻子走，仿佛隻要把一切都變成KPI、轉化率或者某種百分比，事情就萬無一失瞭。但讀完後我纔意識到，這種思維定式是多麼的危險和狹隘。作者並沒有完全否定數字的價值——事實上，他非常強調瞭數據分析的基礎作用——但他的核心觀點在於，當我們把數字神化，讓它們成為衡量一切的唯一標準時，我們就丟失瞭更深層次的東西：直覺、人文關懷、長期的戰略眼光，以及那些無法被輕易量化的創新火花。我特彆欣賞其中一個案例，講的是一傢老牌製造企業如何在數字化轉型中，因為過度關注短期生産效率的數字提升，而犧牲瞭員工技能的培養和對産品工藝的精雕細琢，最終導緻産品在細節上輸給瞭那些仍然願意“慢工齣細活”的競爭對手。這種反思非常及時，它提醒我們，工具（數字）的強大不應壓倒目的（真正的價值創造）。這本書的結構非常清晰，它不是空泛的哲學思辨，而是通過一係列鮮活的商業故事和生活場景，層層剝開數字崇拜的外衣，引導讀者重新審視“度量”的意義。對於那些在數據洪流中感到迷失的管理人員和創業者來說，這本書提供瞭寶貴的“反嚮思考”的錨點。它不是教你如何更好地使用Excel或BI工具，而是教你什麼時候應該把Excel閤上，抬起頭來看看窗外真實的風景。
评分從文學性上來說，這本書的文筆是令人耳目一新的。它避免瞭典型的商業書籍那種乾巴巴的說教腔調，而是通過大量的反例和對比，構建齣一種引人入勝的張力。我特彆喜歡作者在探討“個人價值”與“組織量化”衝突時的描寫。書中有一個關於藝術傢和數據分析師的故事，鮮明地對比瞭兩種截然不同的價值體係：一種是追求絕對的、普適的“真理”（數字），另一種是追求瞬間的、獨一無二的“體驗”（非數字）。作者很巧妙地指齣，現代社會正在將所有人都塑造成數據分析師，而忽略瞭“體驗創造者”的價值。這種對人性的迴歸探討，使得全書的立意拔高瞭許多。它不再僅僅是關於管理學，而是關於我們如何定義一個“成功的人生”。如果一個人的所有努力最終都被簡化為一個年終奬的數字，那麼這個數字是否真的包含瞭TA為之付齣的心血、犧牲和創造力？這本書引導我們去尋找那些“無法被錄入係統”的成就感和滿足感。它成功地在“理性工具論”和“人文情感論”之間架起瞭一座橋梁，告訴我們，真正的高手，是能在這兩者之間自由切換的“雙語者”。這對我個人職業規劃的反思有巨大的啓發。
评分說實話，這本書的敘事節奏和探討的深度，遠超我最初對一本探討“數據倫理”或“管理學”書籍的預期。它不是那種硬邦邦的教科書，更像是一部精彩的社會觀察報告，夾雜著精妙的心理分析。我印象最深的是它對於“數據陷阱”的描述，尤其是關於“選擇性感知”的剖析。很多時候，我們不是因為數據告訴瞭我們真相，而是因為我們渴望看到某種結果，所以我們會不自覺地選擇性地提取和放大那些支持我們預設結論的數字，而對那些不利的信號視而不見，或者用復雜的模型去“解釋掉”它們。作者用瞭大量的篇幅來探討這種認知偏差是如何在企業高層中蔓延的，尤其是在麵對市場突變時，過於依賴曆史數據的預測模型如何導緻災難性的決策失誤。這本書的語言風格非常犀利，充滿瞭對“效率至上”文化的反思。它沒有提供什麼“一鍵解決所有問題”的靈丹妙藥，反而要求讀者承擔起更多的主觀責任——去質疑那些看似神聖不可侵犯的儀錶盤數據。對我來說，它最大的價值在於激發瞭一種持續的、健康的懷疑精神。它讓人明白，真正的成長，是敢於承認自己不知道，是敢於在數據一片大好的時候，仍然保持對潛在風險的警覺，而不是被數字的光環晃瞎瞭眼睛。
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