指标是我们生活的重要组成部分。从最低层次的流程到最高层次的业务计划，我们所有的流程都有一套完整的度量标准。今天，几乎没有什么是无法衡量的。

在制造业中，度量标准应用于四个主要领域:成本、质量、速度和利润。在每个领域中，有些指标是向前看的，有些是向后看的。

参数非常强大，因为它们无处不在。当指标没有达到设定的目标时，它们可能会阻碍产品发布，阻止公司被收购，或者阻止你获得加薪。当参数不正确时，事情就会停滞不前。然而，有时候我们赋予参数太多的权力。

指标的主要功能是提高资源的有效性。无论是人还是机器，衡量标准应该回答的第一个问题是，我们做的工作是否正确?换句话说，我们在做正确的项目吗?一般来说，如果度量标准满足目标，答案是肯定的。但是，如果您选择了错误的度量标准呢?你如何选择正确的度量标准来帮助你决定你是否在做正确的项目?

在确定你在做正确的项目之后，下一个问题是，我们能更有效地使用我们的资源吗?一个常见的陷阱是混淆效率和效力。大多数指标都是衡量效率的，所以要小心。如果指标没有达到目标，答案是肯定的。短缺通常足以让公司分配宝贵的资源，启动改进计划和部署对策。

但如果目标设定不当呢?这难道不意味着资源分配不当吗?如果你问戴明，他会说，因为所有的数字目标都是任意的，所以你以任意的方式分配资源。一个指标的不足不能成为分配资源的理由。这给度规赋予了太多的权力。

在帮助决策制定时适当地使用指标。但出于最好的意图，标准工作思维有时会被误用到决策中，当一个指标超过一个阈值时，人类的判断就会被自动触发器取代。使用度量标准的目的是提高判断，而不是取代判断。做决定的不是指标，而是人。

好的决策支持系统能做出好的决策。一个好的决策支持系统的三个支柱是数据(指标)、人员和讨论。没有一组指标是完整的，所以需要人们来填补空白并调和矛盾。没有一个人可以看到完整的画面，所以团队成员之间的讨论需要从多个角度看问题。

优秀的团队知道最有价值的讨论是从多个角度开始的。如果每个人一开始就达成一致，那就不是讨论，而是集体思考，这类似于当指标达到临界值时的自动决策。讨论应该一部分是分析，一部分是分歧，一部分是开放的思想，所有这些都应该裹在相互尊重的温暖毯子里。

判断和分歧是好的决策的基础，而好的决策是好的业务的基础。但如今，人们对这两家公司都有强烈的负面偏见。因此，人们害怕使用他们的判断和不同意。

在这个巨大变化的时代，向后看的指标告诉我们一个不再适用的旧故事，而向前看的指标只不过是猜测而已。你真正拥有的是你的人民和他们的判断。我敦促你确保他们使用它的安全。