自从我和前辈打开了话匣子，谈业务交接，谈工作，谈经验以来，他无数次在不同话题、不同语境下提到“控制”，“进出”管理，而“控制“是为了服务于”进出“。今天，他再一次详细地向我说明强控进出的重要性，在此记录。
先举个小例子。我所在部门的业务流程，起点是来自客户的订单，这就是”进“，可以理解为指令（input），下一步就是核对价格，制作形式发票等等执行过程，可以看做黑盒，结果就是出货，即output。这是一个订单的管理，过程中，需要和采购部、技术部、车间、货代沟通进度。如果时间点卡得足够细致及时，即便身在业务部门，也可以看到执行过程中反应出的各个部门之间可能存在的问题。
再来个大例子：这个部门的管理。业务部的管理，过程先不看，重点在两头，一进一出，根据这个逻辑，需要强控的，一是订单整理，再就是发货整理。前辈给我看了他整理的这两个表格，上面满满当当全都是数据，这些数字本身没有任何意义，甚至每次更新录入都是重复性的工作，但是，如果用心看，观察这个表格上罗列出的要素，看公式之间的关系，通过筛选，可以看出非常非常多的信息：比如，就订单明细（即“进”）来看，可以发现某客户的订单特点、倾向；常规的实际交期（以及异常情况，有心的话，做记录，可以知道生产出了什么问题）；装柜情况；月度、季度出货情况；尾数、投诉情况等等，这些数据，结合发货记录（即负责“出”的那个表格），可以非常清晰地把握公司的业务情况，生产能力，甚至可以看出生产过程中的一些细节，可用于优化改进。他又给我看了他的前一任同事做的订单整理，每个人的思路不同是真，但我看到的这个前同事表格，要素非常精简，甚至连订单金额都没有，对交期、装货情况等也没有记录，我能很明显地感觉到这张表就是纯粹为了整理而整理，却看不到任何其他可延伸的信息，且表格的设计本身不利于数据统计，高下立判，我对前辈非常佩服，他也让我看到，究竟何为管理。
在他制作的这个表格基础上，我们继续探讨，我提出了我的一些看法，包括这些数据可以怎么用，能体现哪些信息，如何横向纵向比较，如何设计其他表格相互检查，确保原始数据准确性等。我一下子想到，我之前看到过小商品城那边的零售商店，每卖出哪怕一包货（可能就几块钱），也会录入信息，根据后台软件，及时更新库存、现金等信息，然后定期和仓库的数据核对，算是“对货”，这也是对进和出的管理。于是我就提出了我的问题，现在业务部的这些数据整理，可以说是人工手动的录入、整理，其实可以通过软件自动化，设置好参数就可以一目了然地看到相应地处理后的数据，还可以做成各类图表，自动检查纠错等，前辈告诉我，这不就是ERP系统嘛。过去在我脑中横七竖八地散布着的信息，开始慢慢串联起来，我好像开始开窍，从进和出的视角，了解公司的管理。
这是业务部门，如果是技术部门呢，他们的输入就是订单信息，输出就是设计图纸，那么作为部门负责人，他要强控的就是这两点，也通过对这两个部分的统计整理，看出部门的情况。再扩展一下，对于公司呢，那就是三大财务报表了。我忽然觉得这一切很有趣，其实事情都是有联系的，其底层逻辑可能也是一致的，只是在打通这一切之前，我所看到的，都只是一个一个环节，于是就会产生“为什么要让我整理这么繁杂的表格，真是太消耗了”的感觉。
几个月前我刚好读过一本书，专门讲大数据发展史，从美国建国初期的人口普查谈起。孤立样本的数据看不出任何有效信息，我甚至会认为这个数据还不如个人感觉来得切合实际；但是，当同一类别的数据综合起来的时候，数据本身，就会说话了，我们不需要生活在上世纪50年代，只需要看到原始数据，就可以推测出战后美国社会的一些重要现实。
我在想，在科技不那么发达的年代，要想做好生意，老板重视的，应该也是这些要素，只是时代背景不同罢了；而科技的进步，自动化的出现，让很多原本需要人工手动吭哧吭哧去处理的数据，可以愈发准确迅速地被整理出来；另一方面，不只是管理，对于个人生活，也是如此，慎乎始而善终，并不是所有事情都只能凭感觉，必要的时候，科学地关注结果，适当地以结果为导向，审视现状，止损优化，虽然看上去好像少了其他可能性，不过或许可以把事情更好地引向最初期盼的那个结果呢。
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