Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Одним из чаще всего недооцениваемых или вообще игнорируемых компонентов бизнес-кейса, подготовленного для инвестирования в инструменты и системы, поддерживающие аналитику, являются затраты на оплату труда. А учитывать их крайне важно. Все аспекты разработки, тестирования, внедрения и обслуживания операционно-аналитических процессов требуют вполне реальных затрат человеческого труда. Кроме того, таких же реальных трудозатрат требует внедрение и обслуживание аналитических платформ или набора аналитических инструментов.

Затраты на рабочую силу могут значительно вырасти, если у сотрудников организации не имеется нужных навыков и они демонстрируют низкую эффективность при разработке и внедрении необходимых процессов. Очень часто затраты на рабочую силу могут в несколько раз превысить затраты на оборудование и лицензирование. Это может быть особенно верно применительно к аналитическим процессам, которые еще не достигли зрелости и требуют повышенной заботы и подпитки. Многие операционно-аналитические процессы сегодня как раз попадают в эту категорию.

Сотрудник правительственного агентства (его имя я оставляю в тайне по понятным причинам!) признался мне, что его организация значительно сократила расходы на лицензионное ПО, распорядившись использовать технологии с открытым исходным кодом везде, где это возможно. Однако его команда в итоге потратила дополнительно миллионы долларов в связи с увеличением трудозатрат и по некоторым проектам отстала от сроков на несколько кварталов. Дело в том, что бесплатные инструменты, к которым прибегло агентство, оказались не способны заменить ранее использовавшиеся коммерческие инструменты. Мало того, что организация в итоге ничего не сэкономила, но она еще и потеряла миллионы долларов и массу времени. Нацеленность только на линейку инструментов с бесплатной лицензией завела агентство в тупик, что дорого обошлось ему с точки зрения затрат на оплату труда, хотя и позволило резко сократить затраты на покупку лицензий.

Затраты на оплату труда часто недооцениваются при оценке затрат на инвестиции в аналитику. Проще простого упустить из виду неэффективность, порожденную отсутствием навыков или удобства пользования ПО. В зависимости от проблемы один вариант может потребовать значительно больше трудозатрат, чем другой, при построении одного и того же аналитического процесса.

Наконец, есть еще одна область, где в игру вступает фактор трудозатрат, хотя подсчитать их в количественном выражении очень трудно, но они вполне реальны. Если для выполнения задачи на имеющейся платформе или при помощи имеющегося инструмента требуется больше времени в сравнении с другим вариантом, тогда это дополнительное время необходимо учесть при выборе объекта инвестиций. Помимо затрат на оплату труда, важны затраты на внедрение и текущее обслуживание, которые легко определить. Если же организация снизит свою эффективность в избранном ею варианте, то нехватка эффективности может быстро сказаться на ограничении других расходов.

Когда вы оцениваете потенциальные инвестиции, необходимо объективно оценить все расходы и все навыки, которых они потребуют (см. рис. 4.5). Исходя только из имеющегося у нее набора навыков, организация может выбрать совершенно иной путь развития, в отличие от других организаций. Как и везде, правильным ответом зачастую будет: «В зависимости от…» А без изучения сложившейся ситуации вам не сделать правильного выбора.

Разумеется, реалии бизнеса могут не позволить организации реализовать даже самый дешевый вариант. Например, если бюджет капиталовложений на текущий год полностью израсходован, и всем было сказано, что никакие капитальные затраты больше не будут утверждены, и точка. В этом случае придется поискать альтернативу, например использовать облачное решение или лизинг вместо покупки оборудования. Конечно, с течением времени такие варианты могут и подорожать, но повышенная долгосрочная стоимость – это та цена, которую приходится платить за жесткую экономию сегодня.

Важно понимать, что оправдан и выбор более дорогого варианта при условии полного осознания организацией того, за что она платит и с какой целью. Одно дело, когда организация сознательно решает заплатить повышенную цену, руководствуясь практическими соображениями. И совсем другое, когда организация пропускает исследование грядущих затрат и, возможно, даже сама себя дурачит, полагая, что не переплачивает, когда в реальности именно это и делает.

Во второй главе мы уже говорили о том, что операционная аналитика и большие данные требуют масштаба во многих измерениях – не только в хранении и обработке данных, но и касательно количества пользователей, параллелизма, безопасности, управления рабочей нагрузкой и интеграции с другими инструментами. Учитывая, что при превращении традиционной аналитики в операционную миллионы и потенциально десятки миллионов решений будут приниматься на постоянной основе, важно гарантировать, что необходимый масштаб будет применен ко всем вышеперечисленным измерениям.

Если выбранный вариант инвестирования окажется не способен поддерживать все виды масштаба, требуемые для операционной аналитики, то организация дорого заплатит за преодоление ограничений масштаба в конечной стадии проекта. Цена за придумывание обходных решений может аккумулироваться, и в худшем случае преодолеть эти ограничения окажется невозможным, так что организации придется начинать все сначала.

Приведу вам аналогию из собственной жизни. Несколько лет назад я купил дешевый триммер для прополки. Мне надо было выполоть немного сорняков у себя во дворе, и я решил, что обойдусь самой дешевой моделью, какую только смогу найти. Однако, когда я запустил триммер, оказалось, что он работает не очень-то хорошо, так что на прополку у меня ушло больше времени, чем я рассчитывал. К тому же леска у него то и дело рвалась, а менять леску на катушке было очень трудно, как и вернуть катушку на место.

В конечном итоге этот дешевый триммер обошелся мне дорого с учетом потраченного времени и его неэффективной работы. Через несколько недель я оставил напрасные попытки приноровиться к нему и купил более дорогую модель. Если бы я с самого начала думал не только о цене, но и о суммарных усилиях, которые мне придется приложить, чтобы заставить триммер работать, как я планировал, то я сразу бы сделал иной выбор. К счастью, триммер для прополки – сравнительно недорогая вещь, поэтому я усвоил этот урок с минимальными денежными потерями. Но они возрастут неизмеримо, если подобные ошибки будут допущены по отношению к инвестициям в операционную аналитику.