Stell dir vor, du könntest immer die besten Entscheidungen treffen, selbst wenn alles um dich herum chaotisch ist. Forschende haben herausgefunden, wie das geht.
Hast du schon mal von Datenanalyse gehört? Das ist wie ein Kompass, der Unternehmen hilft, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Stell dir vor, du bist Kapitän eines Schiffes. Du musst immer wissen, wohin du segeln sollst, auch wenn das Meer stürmisch ist. Genau das machen Unternehmen, wenn sie ihre Ziele festlegen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass es besonders wichtige Ziele gibt, die wie Leuchttürme sind. Diese Ziele helfen Unternehmen, auch in schwierigen Zeiten den richtigen Kurs zu halten. Sie nennen diese Ziele „robuste Ziele“. Diese Ziele sind besonders gut, weil sie viele verschiedene Möglichkeiten berücksichtigen, wie ein Unternehmen seine Ziele erreichen kann. Das bedeutet, dass Unternehmen flexibel bleiben und sich anpassen können, wenn etwas Unerwartetes passiert.
Wie haben sie das gemacht?
Um diese robusten Ziele zu finden, haben die Forschenden eine spezielle Methode entwickelt. Sie haben Daten von 38 Universitäten in China untersucht. Diese Universitäten sind Teil eines besonderen Projekts, das als „985 Projekt“ bekannt ist. Die Forschenden haben herausgefunden, wie diese Universitäten ihre Ziele erreichen und wie sie sich anpassen können. Sie haben dann eine Formel entwickelt, die zeigt, wie Unternehmen ihre Ziele am besten erreichen können, selbst wenn sie keine genaue Information über Risiken haben.
Warum ist das wichtig?
Diese Methode ist wichtig, weil sie Unternehmen hilft, besser auf Veränderungen zu reagieren. In einer Welt, die immer schneller und unvorhersehbarer wird, ist es wichtig, dass Unternehmen flexibel bleiben. Mit diesen robusten Zielen können sie sicherstellen, dass sie immer den besten Weg finden, um erfolgreich zu sein. Das bedeutet, dass sie auch in schwierigen Zeiten gut dastehen und ihre Ziele erreichen können.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Methode entwickelt haben, heißen Xiuquan Huang, Xi Wang, Tao Zhang und Xiaocang Xu. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht.