Miten voit mitata kaikkea

Douglas W. Hubbardin kirjoittama teos How to Measure Anything: Finding the Value of "Intangibles" in Business (Wiley, 2007) kertoo, että mitä tahansa organisaatio haluaakin tehdä, kyseistä asiaa voi mitata ja mittaamisen kautta kehittää.

Kova väite! Kirjan avasi mielellään nähdäkseen pystyykö Hubbard lunastamaan lupauksensa.

Hubbard esittää, että niin sanottuja "aineettomia" asioita voi mitata, ja usein hyvin yksinkertaisin menetelmin. Mitään sellaista ei ole jota ei voisi mitata - ja siten koko termi "aineeton" on Hubbardin mielestä tarpeeton.

Hubbardin mukaan mittaamisen vaikeutta liioitellaan usein IT-alalla. Tästä syystä usein jätetään investoimatta kehittämishankkeisiin, olettaen ettei niiden tuloksia voida mitata, ja kehittämisen sijaan panostetaan kustannusten leikkaamiseen.

Hubbardilla on kaksi keskeistä väitettä:

1. aineettomia asioita jotka tuntuvat olevan analyysin ulottumattomissa voidaan mitata
   
2. tämä mittaaminen voidaan tehdä tavalla joka on taloudellisesti perusteltavissa.
   

Hubbardin kirja on täynnä mainioita esimerkkejä mittaamisesta. Kiehtovimpia on 11-vuotiaan Emily Rosan suorittama koe, joka osoitti että "energiakenttään" perustuva kosketusterapia on huuhaata. Kyseisestä kokeesta kirjoitettu artikkeli hyväksyttiin arvovaltaiseen JAMA-lehteen ja teki Rosasta kaikkien aikojen nuorimman tieteellisen artikkelin kirjoittajan näin tasokkaassa lehdessä.

Hubbard esittelee mittaukselle määritelmän: "Joukko havaintoja jotka vähentävät epävarmuutta siten että tulos esitetään kvantiteettina."

Olennaista tässä on epävarmuuden vähentäminen, ei absoluuttinen tai suhteellinen tarkkuus. Ja lisäksi on syytä huomata, että mitattavan asian ei tarvitse olla numeerinen suure, se voi olla vaikkapa joukon jäsennyys tai ei-jäsennyys. Mittaamisen tuloksena voi olla vaikkapa arvioitu todennäköisyys jollekin lopputulemalle.

Mainio esimerkki helposta mittaamisesta on pienten näytteiden käyttö, jossa Hubbard lanseeraa "viiden säännön". Jos kysymys on esimerkiksi työmatkoihin käytetystä ajasta, riittää kysyä viideltä satunnaisesti valitulta työntekijältä ja saatu jakauma antaa hyvän arvauksen siitä mikä kokonaistilanne on.

Hubbard kommentoi terävästi mitattavien asioiden informaatioarvoa: organisaatiot keräävät (ja jopa käyttävät) runsaasti mittausdataa jonka informaatioarvo on nolla (käyttökelpoisuudesta tai epävarmuudesta johtuen). Vain joillakin mittauksilla on merkitystä.

Hubbardin mukaan on ihmeellistä, että riskin arviointia käytetään monissa yrityksissä, mutta vain rutiininomaisiin tarkoituksiin, ei isoihin ja merkittäviin päätöksiin: 'The largest, most risky decisions are subject to almost no risk analysis [...] I've named the phenomenon the "risk paradox".' Tämä on kummallista, sillä isojenkaan päätösten perustaminen rationaaliselle mittaamiselle ei ole vaikeaa tai mahdonta.

Hyvä oivallus Hubbardilta on lähteä laskemaan, minkä arvoista olisi johonkin päätökseen liittyvän epävarmuuden vähentäminen. Esimerkiksi jos jonkin ratkaisun mukanaan tuoma myynnin kasvu on tietyissä rajoissa, ja alarajalla tehtäisiin tappiota, voi olla syytä hankkia lisää informaatiota jotta tiedetään tarkemmin kuinka suuri tappion tekemisen riski on.

Tälle lisäinformaatiolle voidaan laskea hinta - kun epävarmuus pienenee, voidaan vähentää väärän päätöksen tekemisen riskiä, eli lisäinformaation hankintaan ehkä kannattaa satsata. Jos mittaaminen maksaisi 50 000 euroa mutta toisi 500 000 euroa hyötyä paremman päätöksenteon kautta, mittaamiseen lähteminen on selkeästi perusteltua.

Hubbardin mukaan 2...10% arvioiduista mittaamisen hyödyistä on järkevä investointitaso, esimerkiksi edellisessä tapauksessa 10 000...50 000 euroa.

Asialla on myös kääntöpuolensa: usein mitataan asioita joilla ei ole mitään arvoa päätöksenteon kannalla, eli toisin sanoen investoidaan turhaan mittaamiseen. Vain sellainen mittaaminen kannattaa josta on päätöksenteossa todistettavaa hyötyä.

Hubbard tuo useaan kertaan esille IT-alan tietoturvakysymykset toimintakenttänä, jota usein pidetään hyvin vaikeana ja jopa mahdottomana mittaamisen kannalta. Ihmisillä on perusasenne "Olisi kauhean kamalaa, jos..." mutta tähän analyysi pysähtyykin eikä riskianalyysiä viedä pidemmälle.

Hubbard osoittaa, että olkoon riski mikä tahansa, sen suuruutta ja seurauksia voidaan mitata, esimerkiksi niin että ihmisiltä yksinkertaisesti kysytään millaisia vaikutuksia eri tapahtumilla voisi olla, vaikkapa tietokoneviruksen tartunnalla. Kuinka pitkään sähköposti olisi poissa käytöstä? Olisiko vaikutus pahempi vai lievempi kuin sähkökatkon aiheuttama? Ja niin edelleen.

Asioita voi tutkia esimerkiksi vertaamalla eri skenaarioita keskenään. Ihmiset väittävät etteivät pysty analysoimaan tilannetta, mutta kun heille esitetään konkreettisia kysymyksiä, vastauksia alkaa löytyä.

Voisiko katko kestää pisimmillän kaksi päivää? Ei. Entä päivän? En usko. Entä tunnin? Varmasti. Kolme tuntia? Kyllä. - Tähän tapaan etenemällä voidaan selvittää asiantuntijalta katkon todennäköinen maksimipituus, joka antaa varsin hyvät raamit tilanteen seuraamusten arviointiin.

Yhteenveto: hyvä kirja joka antaa eväitä organisaation kehittämiseen rationaalisen päätöksenteon pohjalta. Kirjassa on paljon esimerkkejä - tosin amerikkalaiseen bisnesympäristöön ankkuroituja - joista saa käytännön ideoita mitä omassa organisaatiossa voisi ja kannattaisi tehdä mittaamisen hyödyntämiseksi.