浅论如何使管理更有成效

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时间:2018-10-13

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1、浅论如何使管理更有成效:从记录和分析自己的时间着手,将眼光集中在自己的贡献和价值上,充分发挥别人的长处,做到要事优先,最终做出有效的决策,这些是使管理更有成效的阶梯。  关键词:管理;决策  :C93:A:1006-4117(2011)04-0061-01    引言:管理者的存在不是为了显示特权,他应当以责任为基础,致力于带领团队克服不确定的困难走向成功的彼岸。在越来越激烈的竞争环境下,每一位负责任的管理者都可能为自己能否胜任、能否有效的管理而感到担忧。本文将从五方面,探讨如何使管理更有成效。  一、时间管理  时间租不倒,借不到,买不到,不能用其他手段获取,没有弹性,无法调节,不

2、能存储,完全没有替代品。可以说是最高优先级别的资源。因此,管理时间是提高管理效率的第一要务。  时间管理的步骤可以概括如下:首先记录时间消耗。其次,删繁就简排除干扰。即把要做的事情列出来,在两个尺度上给与评判,重要性与急迫性。管理者时常要应付那些急迫但是不重要的事情,却忽略了长远来看更重要的课题。因此一个可见的方法提升,就是按照以下优先级处理:重要而急迫,重要但不急迫;急迫但不重要,最后是既不重要也不急迫。  其次,需要消除浪费时间的活动。首先要找出时间的浪费。同样的问题,出了第二次,就不应该再出第三次。把重复出现的东西,变为例行工作,如果普通人可以处理,就解放了专家。抛开组织和管理

3、因素,对于个体来说,找出流程意味着可以把更多的工作交给其他人去做而不需要自己处理。这个流程适用的范围很广。同样好的东西,就应该成为固定流程,推广应用;同样糟的东西,就应该建立应对机制,而不必每次都救火。  二、人员管理  (一)用人所长。不要试图避免缺点,而是要着眼于优点。这个不难理解,没有缺点的人同样也可能缺少优点(平庸的人)。两个不同领域的专家,其功效要强过两个通才!  (二)职位问题。一是职位设计的目标,必须是可以达成的,如果有多人在此职位上失败,职位必须重新设计。二是职位的成长性。他应该可以获得成长经验。三是虽然“因人设事”做不到,但是应该先考虑人可以做什么,后考虑事情需要什

4、么人。这样可以为人找到“其他”适合的工作,而不会局限于眼下。四是容忍短处。这和用长不用短是一脉相承的。不能胜任的人应该果断予以调离,无论有什么理由在阻碍。  (三)如何管理上司。既然上司也是普通人,那么针对他长处的做法必然会更加有效。想让上司有效,不妨反过来思考,如何做他会无效?如果一个工作交到上司手里,他需要重新梳理一遍才能得到自己想要的东西,这就变成无效的典型了。一方面,相似的工作被又作了一遍这是成本,此外思考的结果和最先呈递上去想要表达的意思可能有偏差,这又会造成沟通上的加倍费时费力。所以说,让上司有效,其核心确实就是要了解上司擅长的领域和习惯的交流方式。  三、要事优先  人

5、的精力有限,所以争取一次只做一件事情,然后把这件事情做好。其实这个观点早就被我们的实际工作验证了很多遍,例如作了十个功能全都有错误,结果都不能提交,那么产出就是零,即使只做了一个功能但是做好了可以提交了,产出至少还有一。  (一)摆脱昨天。有个术语叫做“沉没成本”,即已经失败的东西,但是因为前期投入了很多,由于舍不得那些前期投入化为流水,不得不死守着这个失败不放,甚至追加投入。所谓摆脱昨天,最基本的含义就在于此,毒蛇嗜手壮士断腕,否则继续投入的话就会变成“沉没成本”,无论投入多少都会一起沉下去。  (二)先后次序的考虑。“缓办等于不办”“不要被压力驱使”,对于如何决定优先次序,重视将

6、来胜过过去,重视机会胜过困难,自己的方向不要盲从,高目标莫保守。这几点其实是一脉相承的,而且要以成效为指导原则。成效才是目标,否则我们何不干脆就保守些稳妥些?  四、决策的要素  决策的过程包括:一是确实了解问题的性质。经常性问题需要建立规则来解决。二是找出问题的边界条件。三是找出解决方案所必要的条件,以及可能的妥协。四是决策方案的可执行性。五是通过反馈来验证决策的有效性。对于第一点,首要问题就是如何判断是经常事件还是偶发事件。首先假定为经常性事件,然后再去探究。对于经常性事件的的对应策略,那就是:现实—〉假说—〉验证—〉理论。如果可以有效的验证某个事实,假说就可以转化为理论,否则就

7、是错误的假说必须修正。建立一个成型的流程来操作非常重要,这可以同时解决多方面的问题。流程和做法明确,普通人可以做专家的工作解放了人力;问题再次出现不必重复分析节省了时间;明确的标准使得评价、反馈和改善成为可能,提升了决策成效。对于第二点,所谓边界条件,简单的说就是最低目标和前提条件是什么?如果不搞清楚自己的目标,以及手中的资源,对于接下来怎样处置当然心中无数。对于第三点,应先确定正确的是什么,然后才能去折中。决策时不能先考虑“困难”“人情”等含混的变数,而

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