“以数据说话”——大家一听都认同，但是实际中，因为管理层对度量与分析的原意不理解，导致以数据说话，或者度量分析在公司里不能实现，与您分享下面几个实例。
一家开发公司新IT总监非常注重评审对质量的作用，他要求看公司的评审数据，想要了解发现的问题是多少？各个小组交到他手上的数据都很漂亮，他很高兴团队表现这么优秀。但是真相是下面的小组都对评审根本没有概念，也不认同这件事对他们有什么帮助，其中的数字都是大家讨论之后随便填写。
很多公司用KPI来管理员工，在季度或每年根据订立的一系列指标来衡量某个员工的奖金是多少，指标包括：项目进度偏差、是否规范等。但实际上，如果用进度跟绩效和奖金挂钩，会导致很多延误的数据变得不客观、不可信。
公司实行用数据说话来做持续改进，本来做得不错，开始建了实际的基线和模型，来帮助估计后面的项目。
最高层的领导，觉得这个数据不错，打算用它来做决定员工的奖金的考核。结果导致整个度量与分析的系统乱了，过程改进和数据说话变得不了了之。
在60年代，美国著名的行为科学家——道格拉斯•麦格雷戈(Dr McGregor) ，他在《企业的人性一面》一书中提到XY 理论，其中讨论到员工的激励：如何有效给员工报酬和奖金？
答案是：建立独立小组，奖金按这个小组实际上有多少业务、盈利来做计算的依据。因为财务和商务数据和其他数据不同，比较客观、公正。员工觉得更公平—— 现在努力的话，整个团队有成绩，我也会得到好处。
这就避免人为的行为来打分、管理。
当然，我们也不能不记录过程的数据。刚才那些缺陷数、缺陷密度、进度偏差应该当成过程中的数据。它们可以帮我们做回顾时的根因分析。可以研究缺陷是在什么阶段发生？什么原因引起？这样项目就变得可控，最终也会影响的收款，会反应在最后的财务数据中。
所以我们给客户做度量分析培训的话，很重要是，要理解度量的概念，让他们依据公司的最终目标，探讨哪些是有用数据？如何搜集？形成良性的以数据说话、过程改进等。
⊙数据记录错误 ⊙操作定义不清 ⊙提供者没有提供正确数据 ⊙适得其反的“奖励” ⊙没有提供充分的资源和培训 ⊙缺乏兴趣，导致不用心
用数据说话，必须先要理解度量的目的，同时要结合公司的目标，建立一套可持续运作的度量系统，度量才真正能够在公司中发挥作用。
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