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

• Методы классической статистики, включая выборки, по-прежнему сохраняют свою актуальность. Россказни о том, что они устарели, будут опровергнуты.

• Изощренные решения могут усиливать, а не контролировать проблемы с данными, особенно когда они применяются к низкокачественным – разреженным и неполным – данным. В действительности простые решения способны работать лучше, одновременно обеспечивая необходимую масштабируемость.

• Заказчики и пользователи операционной аналитики часто не разбираются в аналитике и не интересуются ею. Главное для них – получить решение проблемы. Вдаваясь в технические подробности, когда вас об этом не просят, вы рискуете отпугнуть людей от аналитики.

Если организация хочет поставить операционную аналитику себе на службу и получать от нее весомую отдачу, ей надо для этого подобрать нужных людей. Кроме того, надо правильно их организовать и обеспечить им условия для успешной работы. В большинстве случаев – за исключением разве что некоторых развитых в плане использования аналитики компаний – придется изменить и существующие организационные структуры. Тематику, связанную со специалистами-аналитиками и аналитическими командами, я рассмотрел в своей книге «Укрощение больших данных». В этой главе я хочу добавить еще несколько важных соображений и новую информацию. Итак, давайте рассмотрим некоторые ключевые действия по набору, организации и управлению аналитической командой, способной обеспечить успешное применение операционной аналитики.

Сегодня я с удивлением наблюдаю за тем, как расширяются карьерные возможности для профессиональных аналитиков. Более 20 лет назад, после окончания аспирантуры, я отчетливо понимал, что моя профессиональная судьба – оставаться «ботаником», обитающим в дальних закоулках офисов. Время от времени меня будут выпускать из подвала, но бóльшую часть времени я буду сочинять в кулуарах умнейшие аналитические отчеты. Такова была участь специалистов по аналитике в те времена, и я с ней смирился.

С улыбкой вспоминаю, как на моей первой работе мне приходилось разговаривать с кем-то, кто мог поговорить с кем-то, кто мог поговорить с кем-то, кто принимал решения. Я находился на приличном удалении и от лиц, принимающих бизнес-решения, и от ИТ-отдела. Ввиду места, которое моя команда занимала в организации, и наших условий для работы наше влияние было весьма ограниченным. Например, разработанный мной анализ для прогнозирования ухода клиентов осуществлялся в режиме пакетной обработки и только для немногих конкретных точек принятия решений. Аналитика не была интегрированным компонентом деятельности организации (впрочем, как и я со своей командой) и тем более не была операционной.

Сегодня специалисты по аналитике постоянно сидят за одним столом вместе с принимающими решения лицами. И, более того, зачастую сами являются такими лицами. Какая огромная перемена по сравнению со стартом моей карьеры! Я пришел в аналитику по одной простой причине: она мне нравилась. Хотелось бы заявить, что я с самого начала предвидел будущее, но не могу себе этого позволить. Мне просто повезло, что я выбрал одну из самых востребованных сегодня профессий.

Аналитика не только воскресла из небытия, но и впала в противоположную крайность. Такие авторитетные издания, как Harvard Business Review, CNNMoney и Forbes , сегодня пишут о профессии аналитика как не только о востребованной, но и привлекательной {72}. После того как годами я пытался объяснить людям на вечерниках, чем зарабатываю себе на жизнь, не особо пугая их подробностями, мне забавно, что меня, благодаря моему роду занятий, стали считать умным, пусть и непривлекательным.

Вследствие этой вновь обретенной (и, возможно, мимолетной) популярности появилось упражнение, которое я хотел бы порекомендовать моим коллегам. Вечером, перед тем как лечь в постель, остановитесь на мгновение перед зеркалом, посмотрите на себя и скажите: «Я специалист-аналитик, и я привлекателен». Впервые в вашей жизни другие люди могут согласиться с этим утверждением.

Еще совсем недавно, в 2012-м, когда мы обсуждали с организациями их аналитические стратегии, они обычно упирались в вопрос, а нужно ли им вообще нанимать специалистов-аналитиков. Это всегда обескураживало меня, поскольку мне как профессионалу хотелось, чтобы все остальные считали нашу профессию ценной и не ставили под сомнение необходимость нашего найма.

В последние годы произошел серьезный сдвиг. Вместо того чтобы задавать вопрос, нужны ли им вообще аналитические таланты, сегодня организации озабочены тем, как из имеющихся у них талантов создать команды и расширить их влияние. Это говорит о том, что в настоящее время ценность профессиональных аналитиков осознана, а их роли расширяются.

С тех пор ситуация примечательным образом изменилась. Начиная с 2013 г. многие организации стали обращаться ко мне и спрашивать не о том, нужно ли им нанимать специалистов-аналитиков, а о том, как создать команду из имеющихся профессионалов. В этом виден большой прогресс, поскольку он отражает два важных факта. Во-первых, во многих компаниях сегодня достаточно много аналитических талантов, вследствие чего приходится задумываться о том, как их организовать. Во-вторых, и это столь же важно, упор на создание аналитических команд говорит о том, что они никуда уже не денутся. Вот в чем состоит серьезный сдвиг и воодушевляющая тенденция.

Аналитические команды теперь широко распространены. Если в вашей организации такой команды нет, вы должны ее создать. Если уже есть, вам нужно ее укомплектовать, сорганизовать и управлять ею правильно, если вы хотите добиться успеха в операционной аналитике. Именно этому и посвящена остальная часть данной главы.

Все начинается с кадров. Невозможно управлять организацией без соответствующих ей людей. Кто должен входить в вашу аналитическую команду и какими чертами должны обладать эти люди? Как создать всесторонне подготовленную команду? Как обеспечить сотрудникам комфортный микроклимат в долгосрочной перспективе? Давайте рассмотрим эти вопросы.

Для начала давайте определимся с термином «специалист-аналитик». На протяжении многих лет какие только наименования не давались этой профессии. Аналитиков называли «статистиками», «разработчиками прогностических моделей», «добытчиками данных», а совсем недавно стали называть «исследователями данных». Я использую общий термин «специалист-аналитик», который включает в себя все вышеперечисленные, а также другие, им сопутствующие.