Карл Андерсон - Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов

Можно предположить, что более сложная аналитика по умолчанию лучше и что она способна сделать компанию более конкурентоспособной. Так ли это на самом деле? В интереснейшем исследовании [19], проведенном MIT Sloan Management Review совместно с IBM Institute for Business Value, были опрошены 3 тыс. руководителей и специалистов по работе с данными в 30 отраслях: как они используют аналитическую работу и что думают о ее ценности?

Один из вопросов касался конкурентного положения компании на рынке, и для него были предложены четыре ответа:

1) значительно лучше, чем у других компаний отрасли;

2) несколько лучше, чем у других компаний отрасли;

3) наравне с другими компаниями;

4) несколько или значительно хуже, чем у других компаний отрасли.

Компании, выбравшие первый и четвертый варианты ответов, считались лидерами и аутсайдерами отрасли соответственно. Что интересно, от аутсайдеров компании-лидеры отличались следующим:

• в пять раз чаще использовали аналитику;

• в три раза чаще использовали продвинутую аналитику ;

• в два раза чаще использовали аналитику для управления своей операционной деятельностью;

• в два раза чаще использовали аналитику для составления стратегий будущего развития.

Несомненно, есть факторы, осложняющие эту методологию. Во-первых, так называемая ошибка выжившего [20]. Во-вторых, корреляция между успешностью компании и ее размером (насколько известно, выручка компаний, участвовавших в опросе, была в диапазоне от менее 500 млн до более чем 10 млрд долл.). Возможно, только у более крупных и более успешных организаций имелось достаточно ресурсов на создание и обеспечение функций аналитических отделов, способных на разработку моделей для имитационного моделирования цепочки поставок. Тем не менее все пришли к единому мнению, что более качественная и глубокая аналитика повышает ценность бизнеса.

Авторы исследования выделили три уровня аналитических возможностей: желательный, опытный, преобразованный. Их краткие характеристики приведены в табл. 1.3.

Таблица 1.3. Уровни аналитических возможностей: желательный, опытный, преобразованный

Источник: взято и изменено: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/

От организаций, находящихся на желательном уровне, организации, находящиеся на преобразованном уровне, отличаются тем, что в них:

• в четыре раза выше вероятность качественного отбора информации;

• в девять раз выше вероятность качественной обработки информации;

• в восемь раз выше вероятность качественного анализа;

• в десять раз выше вероятность качественного распространения информации;

• на 63 % чаще используют централизованные аналитические отделы в качестве основного источника аналитических данных (об аналитических организационных структурах речь пойдет в главе 4).

Конечно, в этом случае также наблюдается сложное взаимодействие между причинами и следствием, но взаимосвязь между конкурентным положением компании на рынке относительно других игроков и уровнем аналитической работы, проводящейся в ней, очевидна.

Так что же тогда мешает компаниям активно применять аналитические инструменты? Два из трех наиболее распространенных ответов на этот вопрос – недостаток понимания, как использовать аналитические данные, и недостаток навыков аналитической работы внутри компании (см. рис. 1.5).

Рис. 1.5. Ответы на вопрос «Что становится основным препятствием для активного использования информации и аналитических данных в вашей компании?»

В этих ответах перечислены причины, с которыми может справиться любой специалист-аналитик. Например, аналитики могут помочь сотрудникам «прокачать» необходимые навыки, и они сами могут более активно доносить ценность аналитической работы до руководителей. Они могут проводить больше исследований и приводить практические примеры, как другим компаниям удалось справиться с похожими трудностями в бизнесе при помощи аналитики. Руководители специалистов по сбору и обработке данных могут выделить ресурсы на улучшение качества данных, чтобы они ни у кого не вызывали сомнения. Руководители высшего звена могут стимулировать увеличение обмена данными внутри компании, а также отдельно назначить человека, отвечающего за это направление, например CAO или CDO (подробнее об этом в главе 11). В этом процессе каждый играет свою роль.

На всех этих аспектах мы остановимся подробнее в следующих главах. Во-первых, мы изучим сырые и агрегированные данные и их качество ( глава 2и глава 3). Затем перейдем к аналитическим структурам: какими могут быть специалисты по аналитической работе, какими навыками они должны обладать, как должен быть организован аналитический отдел ( глава 4). Мы остановимся на аспектах анализа данных ( глава 5), разработки показателей ( глава 6) и рассказывании историй с помощью данных ( глава 7). В главе 8речь пойдет о A/B-тестировании. Мы поговорим о корпоративной культуре и процессе принятия решений, которые представляют собой важные признаки компании с управлением на основе данных ( глава 9и глава 10). Мы покажем, что изменения в корпоративной культуре и оперативном управлении возможны только благодаря руководителям, которые используют в своей работе принципы управления на основе данных. В частности, мы поговорим о трех новых управленческих позициях: CDO, Chief Digital Officer [21](директор по цифровым технологиям) и CAO ( глава 11). Глава 12будет посвящена вопросам этики и тому, как компания, уважающая персональные данные, может ограничить их использование. В конце мы дадим общее заключение.

Данные – это фундамент, на котором держится компания с управлением на основе данных.

Если люди, принимающие решения, не располагают своевременной, релевантной и достоверной информацией, у них не остается другого выхода, как только положиться на собственную интуицию. Качество данных – ключевой аспект.

В этой главе понятие «качество» употребляется в самом широком смысле и рассматривается преимущественно с точки зрения аналитической работы.

Специалистам-аналитикам нужны правильные данные, собранные правильным образом и в правильной форме, в правильном месте, в правильное время. (Они просят совсем не много.) Если какое-то из этих требований не выполнено или выполнено недостаточно хорошо, у аналитиков сужается круг вопросов, на которые они способны дать ответ, а также снижается качество выводов, которые они могут сделать на основании данных.