商業智慧/因果關係圖測試

商業智慧
構建戰略	因果關係圖測試	建立和釋出記分卡

目的：測試戰略圖中因果關係的有效性
輸入：戰略圖
活動：將因果關係轉化為理論，並測試從該理論中推匯出的假設
輸出：證明戰略圖背後理論有效性的證據
文件：經過驗證的戰略圖

簡介

因此，在目標層面上記錄因果關係的過程需要管理團隊明確他們對為什麼實現一個目標會影響另一個目標的原因的理解/信念：相反，對平衡計分卡設計的良好挑戰是測試不同視角的目標，看看隱含的因果關係是否合理 (Cobbold 和 Lawrie 2000b)

“在論證解釋以隱含的觀念模型進行時，本文並不主張外交政策分析人員已經開發出任何令人滿意的、經實證檢驗的理論。在這篇文章中，使用“模型”一詞而不加限定詞應理解為“概念方案”。” (Allison 1969)

Allison 還對未經證實的模型（未經實證檢驗）提出了重要觀點。他稱這些模型為概念方案。所有決策者都將隱含的概念模型帶到談判桌前。這並不意味著測試這些模型是不可能的。我們認為，使用構建方法構建商業智慧系統需要將隱含的假設和隱含的模型轉化為顯式的假設和顯式的模型。我們使用戰略圖來使隱含的概念模型明確化。接下來，我們提出了一種使用因果關係圖測試這些模型的方法。證明概念模型將隱含的概念方案轉化為顯式的戰略模型。

戰略圖是企業戰略的視覺表示。它們顯示了決策者認為公司如何管理客戶結果以最大限度地提高盈利能力。本章的關鍵在於理解這三種類型的圖包含活動、主題或投資之間的聯絡，這些聯絡是構成戰略的因果關係的顯式表示。每個連結代表一個假設。理論的核心是一組相互關聯的假設，用於解釋現象。因此，作為一個整體，戰略圖是對活動如何產生盈利能力的理論的視覺表示。

將圖表轉化為理論，然後測試理論需要執行以下活動

檢驗假設
檢驗理論
檢驗理論的強度

未經檢驗的戰略圖可能沒有用，或者可能適得其反。這就是為什麼這可能是構建戰略以及商業智慧架構中最重要的一步。

定義

在演示戰略圖如何成為理論之前，有必要介紹一些定義。

假設

假設要麼是對可觀察現象（可觀察到的事件）的解釋，要麼是對多個現象（不同型別的可觀察到的事件）之間可能的因果關係的合理提議 [1]

假設通常以“如果-那麼”形式寫成：如果 X，那麼 Y。或者，X-→Y。 (參見假設)

因果關係圖中的每個因果關係都可以被視為一個假設。

理論

對理論有幾個可以接受的定義。本書假設理論是經過反覆測試支援的一組假設。[2] 有人認為，理論是一個經過測試和接受的假設。但是，假設理論是一組假設也是同樣可以接受的。

理論是一種分析結構（假設集），旨在解釋一組觀察結果。理論做兩件事：[ http://en.wikipedia.org/wiki/Theory#Pedagogical_definition]

將一組不同的觀察結果識別為一類現象，並且
對導致該類別出現的底層現實（假設）做出斷言

科學理論可以被認為是現實的模型，其陳述是某個公理系統的公理（假設）。[3]

機制

關於底層現實的斷言，關於 X→Y 的方式。檢驗假設就是檢驗機制的有效性。

測量

關於現象的定量或定性資料。不可能檢驗底層機制。相反，我們建立與機制相關的度量。例如，不可能檢驗兩個概念之間的相關性。只有可能檢驗概念度量之間的相關性。這就是為什麼有效的度量和乾淨的資料很重要的原因。

模型

本書重點介紹以模型（戰略圖）形式明確表示的戰略科學理論。“模型是實體、現象或過程系統的物理、數學或邏輯表示。本質上，模型是對任何複雜現實的簡化、抽象檢視。它可能側重於特定檢視，為複合問題實施“分而治之”原則。在形式上，模型是一種解釋，它以數學或邏輯方式處理經驗實體、現象和物理過程。”[4]

“業務流程是一組相關的、結構化的活動或任務，它們為特定客戶或客戶生產特定的服務或產品（服務於特定目標）。它通常可以用流程圖視覺化，作為一個活動序列。”[5]

模型是將關鍵活動和資源與客戶結果聯絡起來的流程的抽象視覺表示。

戰略理論

本節演示戰略圖是一種理論。

再說一次，戰略圖是具有假設（連結）的因果關係圖（理論），這些假設（連結）形成理論（假設集）。例如，在下圖中，我們說更多的客戶（X）會導致更高的盈利能力（Y）。假設成本（C）無論生產或購買的商品數量（A）如何保持不變。此外，假設每個客戶在特定時期內購買相同數量的商品（B）。客戶越多（X），購買的商品越多，收入越高（R），當收入超過成本（Y）時，就會產生利潤。

總結一下要點（刻意簡化）

X→R

如果 (R>C) →Y

假設 A 和 B。

→ 表示導致

轉換記分卡表明戰略圖實際上也是一種理論。這是因為戰略圖上的任何專案都可以轉化為假設。證明這一點將證明戰略圖是一種理論，並演示一個重要的章節活動。

推匯出可檢驗的假設

為什麼這很重要？因為戰略圖是 BI 架構的重要組成部分。報告讓決策者可以透過監控績效來了解世界。具體來說，它們可以讓決策者問

發生了什麼？：Y1 對比 Y2
可能發生什麼？：Xf -->Yf

報告透過詢問和回答這些問題，可以讓決策者監控績效。然而，有效地詢問和回答這些問題的能力是基於測試因果圖中的連結。例如，決策者可能想知道

使用模型監控績效需要知道

發生了什麼？：Y1（實際績效）對比 Y2（預測或預期）

然而，這假設 X-->Y1。如果 Y1（實際衡量值）低於 Y2（我們預期值）怎麼辦？我們將假設 X 是問題所在，並採取糾正措施。如果 X-->Y1 不僅未經測試，而且是錯誤的呢？我們將是錯誤的，對 X 的更改不一定對 Y1 產生任何影響。

同樣，使用模型進行預測需要問

可能發生什麼？：Xf -->Yf

如果我們試圖預測 Yf，但實際上 Xf -->Yf 不僅未經測試，而且是錯誤的呢？當我們試圖預測 Yf 時，我們可能會出錯。

構建 BI 系統的重要步驟是確保策略正確。要做到這一點，需要推斷假設以測試理論。雖然我們可以直接測試 X-->Y1，但最好儘可能地測試理論。並非所有假設都需要，也不可能被測試。

推斷用於測試的假設需要利用因果連結。假設戰略圖顯示 X-->Y-->Z。我們可以使用直接（X-->Y）或間接（X-->Z）連結來制定假設。測試地圖上更接近的概念更有成效，但可能不切實際，這取決於時間或資源限制。

測試假設

我們將採用從計量經濟學角度修改的假設檢驗（Gujarati 1999）

建立假設
- 為什麼發生了？：X-->Y
- 它是如何發生的？：X1-->Y2
收集資料
用文字或數學模型的形式指定假設
指定理論或假設的實驗或準實驗模型（因果效應或機制，在下面討論）
估計所選模型的引數
檢查模型是否充分：模型規範測試
測試從模型推斷的假設

雖然這種方法通常更適用於定量方法，但它並不排除定性措施。步驟 5、6 和 7 將根據應用於假設的解釋模型而有所不同。

本書介紹了兩種測試假設的方法。第一種是使用因果效應。第二種是使用因果機制。

在繼續之前，有必要簡要介紹一下社會科學的哲學。社會科學解釋的一種方法是覆蓋律模型（Little 1991）。就我們的目的而言，該模型接受事件或規律的解釋，當它可以歸納到戰略理論中時。我們試圖理解的是現象或規律是如何從一般規律中推匯出來的。然而，我們不是在處理規律，而是理論，這將不得不做。

演繹模型及其批評

覆蓋律模型的一種版本，稱為演繹-規範（D-N）模型，要求我們問：為什麼被解釋的現象在特定情況下是必要的？（Little 1991 頁 5）。這種解釋是演繹的，意味著鑑於事件，結果是必要的。

D-N 解釋模型（參見 Little 1991 頁 5）

L_i（一個或多個普遍規律）

C_i（一個或多個背景情況說明）

____________(演繹 entail)

E（要解釋的規律性事實說明）

純粹演繹模型的難點在於，例如，它們在面對量子力學時會失敗（參見 George 和 Bennett）。同樣，這種嚴格的因果關係定義也不太可能適用於商業戰略。因此，純粹的演繹模型不可行。

歸納模型及其批評

覆蓋律模型有一種歸納方法。歸納-統計模型將統計解釋描述為由一個或多個統計生成、一個或多個特定事實陳述以及對該效果的歸納論證組成。

I-S 解釋模型（參見 Little 1991 頁 6）

L_i（一個或多個統計規律）

C_i（一個或多個背景情況說明）

==========(使非常有可能)

E（要解釋的規律性事實說明）

請注意歸納論證和演繹論證之間的區別。演繹意味著前提的真假保證結論的真假。歸納論證意味著前提的真假使結論更可能，但不一定總是確定。

歸納模型，如 I-S 或其他相關解釋的批評是什麼？Salmon 認為，它們將因果關係放入了黑盒中。這是真的。因此，純粹的歸納模型將不起作用。

解決解釋問題的一種方法是關注普遍的信念，即解釋共享的假設，即存在一個 X 產生 Y 的潛在機制。本書提出兩種互相支援的方法來測試與接受機制相關的理論（注意，還有更多方法存在）

因果效應
因果機制

因果機制和因果效應

本書中提出的方法既避免了圍繞因果關係的冗長爭論，又為透過關注因果機制和因果效應來測試因果關係提供了一種務實、現實的方法。因果機制方法類似於演繹方法，因為它試圖使用理論來解釋 X 如何產生 Y。然而，試圖證明因果機制通常需要應用於比使用研究因果機制的方法所能測試的現象範圍更廣。因果效應基於統計方法，可以幫助確定該機制是否適用於更廣泛的觀察。使用因果效應和機制建立了一種統一的方法，其中一個方法的弱點由另一個方法的優點所彌補。因此，混合方法是首選方法。

為什麼？- 因果效應

因果效應的核心是兩個變數之間的相關性。因果效應檢查資料以確定一個變數的變化是否與另一個變數的變化相關聯。

'統計相關性在提供關於所分析變數背後的可信因果過程的證據時，具有解釋性。'（Little 1991 頁 159）。然而，Little 還指出，如果沒有一個因果故事來表明觀察到的相關性是如何演變的機制（1991 年），統計相關性是不可接受的。相關性並不等於因果關係。它只是表明一個變數的度量與另一個變數的度量相關聯，但對一個變數如何產生另一個變數的變化的機制沒有任何說明。

如何？- 因果機制

因果機制假設一個變數的變化如何產生另一個變數的變化。Little 將因果機制定義如下

C 是 E 的原因 = df 存在一系列事件 Ci 從 C 到 E，並且從每個 Ci 到 Ci+1 的過渡受一個或多個規律 Li 控制。

測試理論

這些方法作為確保理論強度的手段是互相增強的。

競爭性假設

當面對備選假設時，請考慮 [6]

可證偽性 - 以能夠被證偽的方式構建
簡單性 - （如應用“奧卡姆剃刀”，避免過度假設實體）
範圍 - 假設對多種現象的適用性
富有成果性 - 假設未來解釋更多現象的可能性
保守性 - 與現有公認知識體系的“契合度”

結論

本質上，策略圖展示了活動和投資如何產生客戶結果。具體來說，因果關係圖以視覺化的方式呈現了公司活動如何影響客戶結果和行為。前幾章介紹瞭如何開發策略圖。本章展示了策略圖是如何成為公司策略的正式模型，以及如何測試其底層理論的強度。測試理論強度有助於公司瞭解執行策略是否以及如何影響盈利能力。