Toyota Business Practices (TBP) 在數據分析的應用-Overall Picture
TBP 起源與核心概念
TBP 是Toyota 使用在解決問題的一套方法論，起源於製造業的流程改善與問題解決，而後被歸廣到各行各業。我個人認為，TBP的精隨在於定義問題以及設定正確的目標。定義問題的要點在於拆解問題，也就是把複雜的問題拆分到最小單位，再從最重要或是影響最大的問題開始解決起。設定正確的目標有助於領導我們分配資源，制定計畫，也就是我們要解決這項最重要的問題到什麼程度。問題與目標 對組織橫向來說，每一個產業，每一個部門，都會碰到; 垂直來說，每一個階層也會有需要改善的部分。
TBP 各階段任務與數據分系的關聯
TBP 共分為8個主要的階段，每個階段都有其任務，我提供簡略圖示如下：
今天這篇文章不會具體闡述每個步驟要做什麼，具體的步驟以及要做的任務會在下幾篇文章中用一個實際的數據分析個案一步步說明，同時融合我這幾年數據分析的經驗，提供讀者在每個階段我們需要注意的事項以及階段任務目標，但如果你迫切想知道前面幾個步驟的要點，可以先參考這篇。今天的文章重點會擺在數據分析如何跟TBP做核心概念上的同步。
在我看來，數據分析有兩種方向的推動(two-direction project driving)，一個是透過結果去找原因，比方說透過periodical reports or trend analysis 發現某些異常，進而去探究原因。另外一種是透過分析去找機會，比方說產業分析，新市場分析等等。這兩種方向的分析都需要經過假說與驗證，只是分析的方向、維度與目的大有不同。而TBP更適合用在解決已知問題，也就是透過結果去找原因。
透過結果去找原因的首要任務就是定錨問題，也就是從趨勢中去找到問題點，進而判斷這些問題的重要程度以及影響範圍，然後挑選相對重要急迫的問題來解決，挑選的方式也會在後面文章提到。接著就是設定我們要透過數據分析來改善這個問題到什麼程度，這會大量關聯到我們手邊有什麼資料，要回溯到哪個歷史點，資料的構面要到多少，分析的時間以及實驗的設計有多長多大等等。定錨問題與設定目標後，我們會聚焦在可能的原因，也就是透過數據來找問題點。再來我們透過分析會產出一些解決方向與幾項解決方案，此時也需要透過成本效益分析來評估我們適合採取哪種解決方案。最後則是這樣的Knowhow 要怎麼傳承，這樣的方法論要怎麼expand 到其他問題的解決。 大略介紹了數據分析跟TBP方法論之間的關聯，下面幾篇文章會在帶大家一步步實踐TBP，敬請期待!
