Дерево проблем - Issue tree

Дерево проблем, показывающее, как компания может увеличить прибыльность: дерево прибыльности является примером дерева проблем. Он рассматривает различные способы увеличения прибыльности компании. Начиная с ключевого вопроса слева, он разбивает его на доходы и расходы и разбивает их на дополнительные детали.

An дерево проблем, также называемый логическое дерево, представляет собой графическую разбивку вопроса, которая разбивает его на различные компоненты по вертикали и постепенно переходит к деталям при чтении справа.[1]:47

Деревья задач полезны в решение проблем для выявления первопричин проблемы, а также для определения возможных решений. Они также служат отправной точкой, чтобы увидеть, как каждая часть вписывается в общую картину проблемы.[2]

Типы

По словам профессора стратегии Арно Шевалье, разработка подхода, используемого в McKinsey & Company,[3] существует два типа деревьев проблем: диагностические и решения.[4] Диагностические деревья раскрывают ключевой вопрос «почему», выявляя все возможные первопричины проблемы. Деревья решений разбивают ключевой вопрос «как», выявляя все возможные альтернативы решения проблемы.[5]

Правила

По словам Шевалье, четыре основных правила могут помочь обеспечить оптимальные деревья проблем:[4]

  1. Последовательно отвечайте на вопрос "почему" или "как"
  2. Переход от ключевого вопроса к анализу по мере его движения вправо
  3. Иметь взаимоисключающие и исчерпывающие ветви (MECE )
  4. Используйте проницательную разбивку

Требование, чтобы деревья проблем были исчерпывающими, подразумевает, что дивергентное мышление это критический навык.[6]

Приложения

В управленческих интервью

Деревья проблем используются для ответов на вопросы при собеседовании на должности управленческого консультанта.[7] Вопрос количественного типа, определение размера рынка Вопрос требует, чтобы респондент оценил размер группы данных, такой как определенный сегмент населения, количество объектов, доходы компании и т. д.[8] Ожидается, что кандидаты будут использовать структурированный и логический метод получения своего ответа, а использование дерева проблем обеспечивает диаграмму, чтобы помочь кандидату логически рассуждать. Деревья проблем также используются для других типов вопросов интервью.[7]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Шевалье, Арно (2016). Стратегическое мышление в решении сложных проблем. Оксфорд; Нью-Йорк: Oxford University Press. Дои:10.1093 / acprof: oso / 9780190463908.001.0001. ISBN  9780190463908. OCLC  940455195.CS1 maint: ref = harv (связь)
  2. ^ «Стратегия выживания: деревья проблем». Interactive.cabinetoffice.gov.uk. Лондон: Стратегический отдел премьер-министра. Июль 2004 г. Архивировано с оригинал на 2012-02-17. Получено 2018-10-06.CS1 maint: ref = harv (связь) Также доступно в Формат PDF.
  3. ^ Произведения Шевалье (например, Chevallier 2010a и Chevallier 2016, pp. 243, 265) цитируют более раннюю публикацию McKinsey, в которой карты проблем обсуждаются среди других методов решения проблем: Дэвис, Ян; Килинг, Дэвид; Шрайер, Пол; Уильямс, Эшли (август 2007 г.). Подход McKinsey к решению проблем (Документ персонала McKinsey 66). Нью-Йорк: McKinsey & Company. С. 9–13.CS1 maint: ref = harv (связь) В других более ранних публикациях, связанных с McKinsey, также обсуждаются деревья проблем, например: Rasiel, Ethan M .; Фрига, Пол Н. (2002). Разум McKinsey: понимание и применение инструментов решения проблем и методов управления ведущей в мире консалтинговой компании. Трилогия McKinsey. 2. Чикаго, Иллинойс: Макгроу-Хилл. стр.11–29. ISBN  0071374299. OCLC  47092065.CS1 maint: ref = harv (связь)
  4. ^ а б Шевалье, Арно (2 июля 2010a). «Построить деревья проблем: деревья диагностики и деревья решений». мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06.CS1 maint: ref = harv (связь) Смотрите также: Шевалье, Арно (14 декабря 2010 г.). "Будьте проницательны". мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06.CS1 maint: ref = harv (связь)
  5. ^ См. Также диаграммы как и почему в: Калмзи, Пол; Авати, Кайлас (2013) [2011]. «Визуализация сложности». Руководство еретика по лучшим практикам: реальность управления сложными проблемами в организациях. Блумингтон: iUniverse, Inc., стр.159–167. ISBN  9781462058549. OCLC  767703320.CS1 maint: ref = harv (связь)
  6. ^ Шевалье, Арно (6 июля 2010b). "Эффективно расходятся в своем мышлении". мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06.CS1 maint: ref = harv (связь)
  7. ^ а б Ченг, Виктор (2012). «Дерево проблем». Секреты кейс-интервью: бывший интервьюер McKinsey рассказывает, как получить несколько предложений о работе в сфере консалтинга. Сиэтл, Вашингтон: Innovation Press. С. 73–102. ISBN  9780984183524. OCLC  803397971.
  8. ^ «Размер рынка». gradinterviewprep.com. Получено 2019-07-31.

дальнейшее чтение