(1) Big picture
Đầu tiên, ta nắm rõ tình hình hiện tại đang diễn ra thế nào bằng Big picture.
Khi này, ta cố gắng cụ thể hóa hay số hóa điểm chính của vấn đề, chẳng hạn
như “giảm ...% so với năm ngoái”.
Nói một cách cụ thể, ta vẽ biểu đồ tổng doanh số, hay tính doanh số trung
bình tháng (giai đoạn này không chia từng loại sản phẩm hay từng cửa hàng
riêng lẻ). Ở thời điểm này đôi khi ta có thể phát hiện dấu hiệu của vấn đề,
tuy nhiên thường thì vấn đề vẫn bị vùi trong data tổng quát, nên chúng ta
không nhìn thấy được.
Ở đây, mục đích chính khi nhìn từ Big picture chính là để nắm được tình
hình chung trước khi xây dựng giả thuyết, cũng là nhằm tránh tình trạng
“nhìn thấy cây mà không thấy khu rừng”.
Ví dụ, giả sử ta biết được tổng doanh số là khoảng 50.000.000 Yên/tháng,
sau này dựa vào phân tích chi tiết, nếu tìm thấy được nguyên nhân ảnh
hướng đến là con số 500.000 Yên/tháng, hẳn là ta có thể đánh giá mức độ
ảnh hưởng của con số ấy trên tổng thể. Nếu không có bước này, trong lúc
vùi vào việc phân tích chi tiết, thì ngay cả khi có phát hiện gì lớn, do không
nhận ra mức ảnh hưởng của việc phát hiện đó so với tổng thể, thường ta sẽ
bỏ qua, và gây lãng phí.
Khi tôi còn phụ trách khu vực Trung Cận Đông cho một hãng sản xuất xe
hơi, cứ mỗi lần phân tích số liệu bán hàng hằng tháng ở các nước khác nhau,
tôi nhận ra có một quốc gia vào tháng đó lại có doanh số thấp hơn nhiều so
với mức trung bình. Tuy nhiên, nhờ nắm được số liệu tổng thể, tôi đã biết
được rằng doanh số đó so với cả khu vực Trung Cận Đông chỉ chiếm chưa
tới 1%, và chắc chắn không ảnh hưởng gì đến tổng thể cả.
Tất nhiên tôi không nói là không cần bận tâm đến doanh số tại quốc gia đó,
nhưng tôi nhận ra rằng cách hiệu quả hơn để sử dụng nguồn tài nguyên có
giới hạn, chắc chắn là ở một quốc gia khác ngoài quốc gia nêu trên.
