编辑导语：对于一家商业型组织，尤其是互联网企业，其结构一般通过业务模式、组织架构、项目、兴趣主题等形式进行连接，形成一个极其复杂又充满活力的复杂网络结构。这种网络型组织的复杂决策机制问题，该怎么解决呢？本文作者提出了SE环（SQAEE模型）的方法论，一起来看一下吧。
对于一家商业型组织，其结构一般类似于网络结构，尤其是互联网企业，与传统企业结构差异较大。这种结构一般通过业务模式、组织架构、项目、兴趣主题等形式进行连接，形成一个极其复杂又充满活力的复杂网络结构。如下图：
在这种组织结构中，分析团队，包括但不限于商业分析、数据分析、数据运营、业务分析等，核心都在解决同一个问题：网络型组织的复杂决策机制问题，区别只是在业务命题的复杂度层面。
要解决这个问题，有几个前置思考问题：
1）假设是一家5000人的公司，那么就有5000个网络节点。如果每人有1个Idea期望得到数据验证，那么就是5000个问题……要想使整个组织充满活力，就要具备与之匹配的问题验证能力，这是一个复杂的规模与效率问题。
2）认知一致性是第二个挑战，网络型组织中任何个体不再单一存在，针对同一对象必须保持认知层面的一致，否则整个组织必然效率低下。
3）规模与效率、认知一致性是网络型组织的基础建设，而如何高效运转，是决策分析质量问题，它如何与业务预期/结果能够保持正相关？
根据我的个人感受，这是非常难的一件事情。它核心需要解决的其实是决策分析如何与业务形成一个新的系统循环，并产生正向牵引力。
4）新的系统循环如果构建，可以通过单点驱动，并借助网络组织的自身特性，快速对其他节点形成正向影响，进而提升组织的数据文化，逐步成为决策驱动型先进组织，在整体战斗力上具备更持续的优势。
网络型组织的复杂决策机制问题，其本质是推进具备共识的量化语言体系建设，这个过程需要在规模、成本与效率的约束下寻找最佳实践方案。经过若干实践案例，这里我们推荐一个具体的实践方法论：SE环（SQAEE模型）：
具体如何理解呢？
从流程角度来看：
1）Situation–>Question核心挑战：从复杂业务场景、大量琐碎业务问题中，是否可以识别、抽象、汇总出真的、高价值的、且可被分析解决的问题。
2）Question–>Answer核心是回答问题的能力，拆分为四个维度（分析技术、工具技术、业务技术及领导力），即四种能力的系统化实践水平（还原论到系统论的演进）。
3）Answer–>Evaluation这是非常关键的一环，核心是分析同学Answer的结果需要被明确反馈是否解决问题，从而获得对Situation–>Question和Question–>Answer两个过程的反向优化。
现实场景下，我们经常听到的反馈就是分析结论没用，或者没反馈，这并不利于解决真正的问题，到底是提出的Question质量不好、还是分析同学的回答能力不够、还是假设条件变化……必须向下展开才能真正意义上优化。
4）Evaluation–>Expansion核心是企业决策能力改造，分析作业过程能够影响的用户是偏少的，但我们却沉淀了大量的知识（SOP管理经验、分析研究报告、分析方法等等），可以通过一些途径影响、赋能更多的用户，从而驱动企业决策能力演进，内化为竞争优势，比如培训或分享活动。
通过SE环（SQAEE模型）的实践，可以在更大程度上提升企业分析决策能力。
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