Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов

Управление на основе данных подразумевает формирование инструментов, способностей и, что самое важное, корпоративной культуры, которая опирается на данные. В этой главе мы рассмотрим, что отличает компанию с управлением на основе данных. Начнем с базовых требований к их сбору и доступности. Затем остановимся подробнее на весьма важном отличии – подготовке отчетов и получении оповещений в противовес процессу анализа. Существует много различных типов перспективного анализа, отличающихся по степени сложности. Мы уделим некоторое время изучению этих типов с точки зрения их «уровня аналитики» и «аналитической зрелости», а также обсудим основные признаки «аналитически зрелой» организации. Какой она должна быть?

Начнем с ответа на первый вопрос: что означает для компании управление на основе данных?

Сбор данных

Давайте сразу озвучим несколько очевидных требований.

Требование № 1: в компании должен осуществляться сбор данных.

Несомненно, данные – ключевой компонент. При этом речь идет не о любых данных, а о правильных. Необходимо, чтобы набор данных соответствовал вопросу, который требуется решить. Помимо этого, данные должны быть своевременными, точными, чистыми, объективными, и, что важнее всего, они должны заслуживать доверия.

Это не так-то просто. Данные никогда не бывают настолько чистыми, как вам кажется. Они могут быть предвзятыми, что может повлиять на результат анализа, а очистка данных может стать трудоемким и дорогим процессом, требующим времени. Часто приходится слышать, что специалисты по работе с данными до 80 % времени тратят на их сбор, очистку и подготовку и только 20 % – на построение моделей, процесс анализа, визуализацию и формулировку заключений на основе этих данных[5]. Как показывает опыт, это вполне вероятно.

В следующей главе мы поговорим о качестве данных подробнее.

Даже если у вас есть действительно качественные данные и даже если у вас много качественных данных, это означает только то, что вы обладаете этими данными, но не то, что в вашей компании действует управление на основе данных. Некоторые люди, особенно специалисты организаций, предоставляющих услуги по работе с большими данными, называют большие данные практически панацеей: если собирать абсолютно всё, где-то должен попасться алмаз (или крупинки золота, или искомая иголка, или любая другая метафора) и компания станет успешной. Горькая правда в том, что одних только данных недостаточно. Небольшое количество чистой, достоверной информации может быть гораздо более ценно, чем петабайты мусора.

Доступ к данным

Требование № 2: данные должны быть общедоступными.

Наличие точных и своевременных данных по теме еще не делает управление в вашей компании управлением на основе данных. Данные также должны отвечать еще ряду требований.

Их формат должен при необходимости допускать объединение с другими данными компании. Варианты могут быть разные: реляционные базы данных, хранилища NoSQL или Hadoop. Используйте инструмент, который отвечает вашим конкретным требованиям. Например, в течение длительного времени финансовые аналитики в компании Warby Parker использовали Excel для вычисления основных показателей, которые они предоставляли высшему руководству. Они собирали огромное количество сырых данных из разных источников и запускали функцию ВПР (VLOOKUP – функцию в Excel для поиска перекрестных ссылок в данных), чтобы объединить весь массив данных и взглянуть на них в перспективе. Изначально это работало, но по мере того как базы данных по клиентам и продажам быстро росли и информации становилось все больше, объем файла в Excel начал приближаться к 300 МВ, загрузка оперативной памяти компьютеров была максимальной, а обработка файла с помощью функции ВПР начала занимать до десяти часов и больше, при этом программа периодически зависала, и ее приходилось запускать заново. Специалисты компании применяли этот инструмент и подход так долго, как могли, но если когда-то Excel была вполне удобным инструментом, то динамичный рост компании изменил ситуацию. Механика получения этих данных превратилась для аналитиков в «пожиратель времени» и источник стресса: они никогда не знали, получат ли необходимые им данные или через десять часов им вновь придется перезапускать функцию ВПР. Условно говоря, из специалистов по анализу данных они превратились в специалистов Microsoft по сбору данных. Моя команда помогла перенести весь массив информации в реляционную базу данных в MySQL. Мы написали запросы для обработки данных для аналитиков, чтобы они могли сосредоточиться на анализе, выявлении трендов и презентации этих данных, что было гораздо более эффективным использованием их рабочего времени. Теперь, когда в их распоряжении более эффективные инструменты и больше времени, они способны проводить более глубокий анализ.

Внутри организации следует развивать культуру обмена данными, чтобы была возможность их сопоставлять и объединять, например связать историю поисковых запросов пользователя и историю осуществленных им покупок. Представим ситуацию: пациента доставили в отделение экстренной медицинской помощи, где ему оказали первую помощь, а затем выписали, и теперь ему необходимо обратиться за амбулаторным лечением и провести обследования. Очевидно, что качество обслуживания и, что важнее, качество лечения пострадают, если между этими медицинскими учреждениями не будет организован обмен информацией: когда и по какой причине пациент обратился за медицинской помощью, какое лечение ему было оказано и так далее. С точки зрения представителей здравоохранения, невозможно проанализировать или улучшить процесс в отсутствие связной и четкой картины потока пациентов, процесса диагностики и полных данных наблюдения за этими пациентами за длительный срок. Таким образом, разрозненные данные всегда стараются охватить все, что возможно. Когда больший объем данных доступен для большего количества частей системы, целое всегда бывает лучше суммы частей.

Необходимы адекватные инструменты для работы с данными и предоставления информации по запросу. В процессе анализа и составления отчетности огромный объем сырых данных необходимо отфильтровать, сгруппировать и объединить в небольшие наборы высокоуровневых показателей, чтобы обеспечить понимание того, что происходит в бизнесе. Например, мне нужно увидеть тренд или понять разницу между сегментами покупателей. У специалистов по работе с данными должны быть инструменты, позволяющие сделать это относительно просто.

(Все эти аспекты мы подробнее проанализируем в следующих главах.)

Итак, теперь у нас есть данные и доступ к ним. Достаточно ли этого? Нет, пока недостаточно. Нужны квалифицированные специалисты, которые смогут работать с этими данными. И здесь важны не только механизмы сортировки и систематизации данных, например посредством языка запросов или макросов Excel, но, главным образом, специалисты, которые будут выбирать соответствующие показатели (подробнее об этом в главе 6). К этим показателям могут относиться уровень повторной подписки (для таких сервисов, как Netflix или Wall Street Journal), долгосрочные показатели ценности или показатели роста, но в любом случае кто-то должен решать, какие именно это будут показатели, и кто-то должен создать процесс их получения.

Таким образом, человеческий фактор в управлении компанией на основе данных – важнейший: необходимы люди, способные задавать правильные вопросы, люди с необходимыми навыками для получения нужных данных и показателей, люди, использующие данные для планирования следующих шагов. Иными словами, одни лишь данные мало чем помогут компании.

Составление отчетности

Предположим, у вас есть аналитическая группа с доступом к точным данным. Эта группа получает данные по объему продаж и гордо рапортует о росте портфеля заказов компании на 5,2 % с апреля по май (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Рост уровня продаж на 5,2 % месяц к месяцу!

Кажется, что в компании осуществляется управление на основе данных. Однако этого по-прежнему недостаточно. Разумеется, хорошо, что специалисты отслеживают данные по продажам. Генерального и финансового директоров эти цифры, несомненно, заинтересуют. И тем не менее – о чем на самом деле говорит показатель 5,2 %? Практически ни о чем. Возможны самые разные причины роста объема продаж компании.

• Предположим, вы продаете сезонный товар, например купальные костюмы. Может быть, рост в 5,2 % – это гораздо ниже, чем обычно. Может быть, в предыдущие годы рост объема продаж в мае составлял более 7 %, а в этом году он ниже обычного.

• Возможно, директор по маркетингу потратил кучу денег на национальную кампанию по повышению узнаваемости бренда. Какой процент роста из этих 5,2 % обусловлен проведенной кампанией? Насколько эффективным оказалось подобное вложение средств?

• Может быть, генерального директора вашей компании пригласили поучаствовать в телешоу Good Morning America[6], или ваш продукт был упомянут в Techcrunch[7], или ваше видео стало «вирусным», и это послужило фактором роста продаж. То есть причина – какое-то конкретное событие, способное обеспечить временный или устойчивый рост.

• Возможно, продажи за месяц характеризуются низким объемом и широким ассортиментом. Возможно, это было лишь удачным стечением обстоятельств, а общая тенденция – нисходящая. (Если вы когда-нибудь пробовали играть на бирже, то понимаете, о чем речь.)

• Может быть, ошибка в самих данных. Если уровень продаж относительно стабилен и вы видите резкий скачок без каких-либо предпосылок к тому, возможно, все дело в качестве данных.

Все это возможные объяснения. Цифра в отчете представляет собой именно это – числовой показатель без контекста.

Оповещения

Дзынь, дзынь, дзынь! Загрузка CPU (ЦП) на сервере приложений № 14 за последние пять минут превысила 98 %.

Оповещения фактически представляют собой отчеты о том, что происходит в настоящее время. Обычно они обеспечивают конкретные данные в рамках тщательно разработанных показателей. К сожалению, как и отчеты, они не сообщают, почему наблюдается рост загрузки ЦП, и не говорят, что следует предпринять прямо сейчас для решения проблемы, то есть они не дают важного контекста.

Нет причинно-следственного объяснения. Это момент, когда системные администраторы или инженеры по эксплуатации начинают изучать журнал регистрации событий, чтобы понять, что происходит, почему и как это исправить: сделать откат назад, раскрутить дополнительные серверы, перенастроить выравниватель нагрузки и так далее.

На рис. 1.2 приведен пример загрузки сервера. С небольшими вариациями на протяжении дня очередь выполнения составляет 0,5 или меньше. В час ночи загрузка начинает расти и за 30 минут увеличивается до пяти и выше, в десять раз по сравнению с «нормой». Ситуация нестандартная. Что происходит? Возможно, требуется вмешательство? Но что нужно сделать?

Рис. 1.2. Пример загрузки сервера

Источник: https://blog.bigwetfish.hosting/we-got-your-back/

В данном случае это всего лишь еженедельное резервное копирование данных. Оно осуществляется каждый четверг в час ночи. Это абсолютно штатная ситуация. Мы имеем четкие данные и ясно представленные показатели. Нет только контекста: что причина повышения загрузки – резервное копирование данных, что оно ожидаемо и запланированно происходит в определенное время и что сервер спокойно справляется с этой загрузкой.

От отчетов и оповещений к анализу

Составление отчетов и получение оповещений – необходимые факторы управления на основе данных, но этого недостаточно. Хотя не стоит недооценивать важность двух этих видов деятельности. Подготовка отчетов чрезвычайно важна для управления на основе данных: компания не сможет быть эффективной без этого элемента. А вот обратное не обязательно верно: существует множество организаций, сосредоточенных на отчетности, у которых может не быть качественного анализа. Составление отчетности может быть вызвано официальными требованиями, например необходимостью исполнения закона Сарбейнза – Оксли[9] и подготовки отчетов о прибыли для акционеров, а не внутренним стремлением к повышению эффективности бизнеса.

Данные отчетов информируют, что произошло в прошлом. Кроме того, они могут быть тем фундаментом, с которого можно наблюдать за изменениями и тенденциями. Они могут представлять интерес для инвесторов и акционеров, но в целом это ретроспективный взгляд на ситуацию. Для управления на основе данных нужно двигаться дальше. Необходимо прогнозировать развитие ситуации, на основе анализа стараться понять, почему меняются показатели, и, где возможно, проводить эксперименты для сбора данных, которые могут помочь понять причины.

Давайте сравним два этих понятия. Вот варианты их возможных определений.

Отчетность – процесс организации данных в информационные сводки для отслеживания того, как функционируют разные сферы бизнеса[10].

Анализ – преобразование данных в выводы, на основе которых будут приниматься решения и осуществляться действия с помощью людей, процессов и технологий[11].

Отчет показывает, что произошло: в четверг в 10:03 на сайте наблюдалось максимальное число посетителей – 63 000 человек. Он дает конкретные цифры.

Анализ показывает, почему это произошло: в 10:01 о компании упомянули в ТВ-шоу 60 Minutes, – и рекомендует, что компании следует делать, чтобы оставаться примерно на этом же уровне.

Отчеты ретроспективны, анализ дает рекомендации.

В табл. 1.1 суммированы отличия между этими понятиями. Теперь должно быть очевидно, почему анализ и управление на основе данных – настолько важный компонент ведения бизнеса. Это факторы, способные дать компании новые направления развития или вывести ее на новый уровень эффективности.

Таблица 1.1. Основные характеристики отчета и анализа

Источник: взято преимущественно у Б. Дайкса

Полезно для понимания аналитики ознакомиться с работой Т. Дэвенпорта и др. (см. табл. 1.2)[12].

Таблица 1.2. Гипотетические основные вопросы, на которые отвечает аналитика, по Дэвенпорту (на основе работы Дэвенпорта и др., 2010). Пункт D представляет собой ценную аналитику, пункты E и F обеспечивают управление на основе данных, если эта информация стимулирует конкретные действия (подробнее об этом ниже).

В нижнем ряду таблицы отражены действия, приводящие к выводам. Как уже отмечалось ранее, составление отчетов (А) и оповещение (В) – не управление на основе данных: они отмечают, что уже произошло или что необычное или нежелательное происходит сейчас, но при этом не дают объяснений, почему это произошло или происходит, и не дают рекомендаций по улучшению ситуации. Предвестником управления на основе данных служит дальнейшее изучение причинно-следственных связей с помощью моделей или экспериментов (D). Только понимая причины произошедшего, можно сформулировать план действий или рекомендации (Е). Пункты E и F обеспечивают управление на основе данных, но только если полученная информация стимулирует конкретные действия.

(Пункт С представляет собой опасную зону, поскольку слишком велик соблазн распространить существующий тренд на будущее: в Excel выберите «Диаграмма» (Chart), нажмите «Добавить линию тренда» (Add trendline) – и вот вы уже экстраполировали текущие данные на другие ячейки и делаете необоснованные прогнозы. Даже при обдуманном выборе функциональной формы модели может быть множество причин, почему этот прогноз ошибочен. Для уверенности в прогнозах следует использовать модель учета причинно-следственных связей. Подробнее об этом типе анализа – в главе 5.)

Итак, в нижнем ряду таблицы отражены перспективные виды деятельности, включающие элементы причинно-следственного объяснения. Теперь мы переходим к тому, что означает управление на основе данных.

Критерии управления на основе данных

Для компаний с управлением на основе данных характерны виды деятельности, перечисленные ниже.

• Эти компании постоянно проводят различные тестирования, например A/B-тестирование на сайте или тестирование заголовков в электронной рассылке маркетинговой кампании. Социальная сеть LinkedIn, например, проводит до 200 тестирований в день, сайт электронной коммерции Etsy одновременно может проводить до десяти тестирований. Тестирование иногда проводится непосредственно с участием конечных пользователей, чтобы компания могла получить прямую обратную связь относительно потенциальных новых характеристик или новых продуктов.

• Тестирования направлены на постоянное совершенствование деятельности компании и ее сотрудников. Это может быть постоянная оптимизация основных процессов, например сокращение производственного процесса на несколько минут или снижение цены за конверсию, что становится возможным благодаря тщательному анализу, специально разработанным математическим или статистическим моделям и симуляции.

• Компании могут заниматься прогнозным моделированием, прогнозированием объема продаж, курса акций или выручки, но, что самое важное, они используют собственные прогнозные ошибки для улучшения своих моделей (см. главу 10).

• Практически всегда они выбирают среди будущих вариантов или действий на основе набора взвешенных показателей.

Ресурсы всегда конечны, и всегда есть аргументы за и против разных рациональных способов действий. Для принятия окончательного решения необходимо собрать данные для каждого набора показателей, которые тревожат или интересуют компанию, и определить их значимость. Например, когда компания Warby Parker собиралась открывать первый офис за пределами Нью-Йорка, то комплексно рассматривала и оценивала целый ряд переменных в отношении нового места: индекс благополучия Gallup (Well-being index), кадровый потенциал, прожиточный уровень, стоимость билетов до Нью-Йорка и так далее. Марисса Майер (CEO компании Yahoo!) делилась похожей историей: как она выбирала между разными предложениями о работе и приняла решение работать в компании Google[13].

Компания с управлением на основе данных будет делать хотя бы что-то из перечисленного, что направлено на будущее и имеет акцент на данных.

Итак, у нас в компании есть качественные данные и квалифицированные специалисты по работе с этими данными, которые занимаются деятельностью, направленной на перспективу. Теперь-то нас можно назвать компанией с управлением на основе данных?

К сожалению, не совсем. Это все равно что в лесу падает дерево, но никто этого не слышит. Если специалисты по работе с данными проводят анализ, но никто не обращает на него внимания, и если результаты этого анализа никак не отражаются на процессе принятия решений в компании, то это нельзя считать управлением на основе данных. Специалисты по работе с данными должны информировать тех, кто принимает решения, и последние должны делать это, учитывая результаты работы аналитиков.

Дайкс предлагает термин «аналитическая цепочка ценности» (см. рис. 1.3). Данные ложатся в основу отчетов, которые будут способствовать проведению более глубокого анализа. Результаты анализа предоставляются лицам, принимающим решения, и процесс принятия решений строится на их основе. Это ключевой шаг. Данные и результаты анализа, о которых идет речь, требуются для принятия решения, способного повлиять на стратегию или тактику компании или ее развитие.

Рис. 1.3. Аналитическая цепочка ценности (по Дайксу, 2010). В компании с управлением на основе данных данные ложатся в основу отчетов, способствующих проведению более глубокого анализа. Результаты анализа влияют на процесс принятия решений, определяющий направление, в котором движется компания, и обеспечивающий ценность

Источник: https://blogs.adobe.com/digitalmarketing/analytics/reporting-vs-analysis-whats-the-difference/

Технологии и обучение могут обеспечить первую часть плана: помочь специалистам по работе с данными с проведением анализа и представить результаты этого анализа. Однако именно от корпоративной культуры компании зависит, обратят ли на данные и результаты анализа внимание, будут ли им доверять и предпринимать на их основе конкретные действия.

Наконец мы добрались до самого важного аспекта, определяющего управление на основе данных. Для компании с управлением на основе данных именно данные – основной фактор, обусловливающий стратегию и влияющий на нее. В такой компании формируется конструктивная корпоративная культура, при которой данным доверяют, а результаты анализа бывают высокозначимыми, информативными и используются для определения следующих шагов.

В этом-то и заключается сложность. Если решения в компании принимаются на основе интуиции, как вывести ее на уровень управления на основе данных? Это процесс нелегкий и небыстрый, поэтому не стоит ожидать мгновенных изменений, однако все сотрудники компании могут внести свой вклад в этот процесс. Мы рассмотрим несколько способов, как стимулировать развитие в компании управления на основе данных.

Зрелость аналитических данных

В 2009 году Джим Дэвис, старший вице-президент и директор по маркетингу SAS Institute, выделил восемь уровней аналитических данных[14].

Стандартные отчеты

Что произошло? Когда произошло? Например, ежемесячные финансовые отчеты.

Ad hoc[15] отчеты

Как много? Как часто? Например, специальные отчеты.

Детализация по запросу (или интерактивная аналитическая обработка, OLAP)

В чем конкретно проблема? Как найти ответы? Например, исследование данных о типах сотовых телефонов и поведении их пользователей.

Оповещения

Когда нужно действовать? Какие действия нужно предпринять немедленно? Например, загрузка ЦП, о которой говорилось ранее.

Статистический анализ

Почему это происходит? Какие возможности я упускаю? Например, почему все больше клиентов банков перекредитовываются для выплаты ипотеки.

Прогнозирование

Что, если этот тренд продолжится? Какой объем потребуется? Когда он потребуется? Например, компании, работающие в розничной торговле, могут прогнозировать спрос на продукты в зависимости от магазина.

Прогнозное моделирование

Что произойдет дальше? Как это повлияет на бизнес? Например, казино прогнозируют, кто из VIP-посетителей будет больше заинтересован в конкретных пакетных предложениях по отдыху.

Оптимизация

Как улучшить наши процессы? Какое решение сложной проблемы будет самым эффективным? Например, каков лучший способ оптимизировать ИТ-инфраструктуру с учетом многочисленных конфликтующих ограничений с точки зрения бизнеса и ресурсов?

Представленные идеи формируют график из книги Дэвенпорта и Харриса Competing on Analytics (2006)[16],[17], как показано на рис. 1.4.

Рис. 1.4. «Бизнес-информация и аналитика» из книги Дэвенпорта и Харриса Competing on Analytics

Источник: HBR Press, ранее взято из уровней аналитических данных Джима Дэвиса

(Как видите, табл. 1.2 основана на этом графике. Можно соотнести первые четыре уровня графика с верхним рядом таблицы, а вторые четыре – с нижним рядом.)

Мне нравится общая концепция и названия. Однако, исходя из того, как Дэвис (2009) и Дэвенпорт и Харрис (2007) представили свои идеи, особенно с большой восходящей стрелой, можно интерпретировать эти уровни как последовательность, своего рода иерархию, где подняться на следующий уровень можно только при условии прохождения предыдущего.

Эту псевдопрогрессию часто называют зрелостью аналитических данных. Если забьете в поисковую строку Google ключевые слова «analytics maturity», то поймете, что я имею в виду. Многочисленные специалисты представляют этот график как набор последовательных шагов для достижения цели, где односторонние стрелки указывают переход на новый уровень.

Аналитическая работа отличается от этого представления: в одно и то же время разные подразделения компании могут проводить анализ разной степени сложности.

Рон Шевлин рационально отмечает[18]:

Мне кажется, верный способ интерпретации – подумать о том, что максимальный уровень развития аналитики в компании положительно коррелирует с уровнем инвестиций в аналитику, использованием данных и прочими составляющими аналитической конкурентоспособности, о которой говорят Дэвенпорт и Харрис. Например, если аналитическая команда состоит из кандидатов и докторов наук, перед которыми поставлена задача оптимизировать глобальную цепочку сбыта, очевидно, что компания серьезно инвестирует в направление работы с данными. Если в компании принято работать только с оповещениями и специальными отчетами, значит, она в меньшей степени инвестирует в аналитическое направление и для нее в меньшей степени характерно управление на основе данных.

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.

Краткий обзор

На всех этих аспектах мы остановимся подробнее в следующих главах. Во-первых, мы изучим сырые и агрегированные данные и их качество (глава 2 и 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 8 речь 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 9 и 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 12 будет посвящена вопросам этики и тому, как компания, уважающая персональные данные, может ограничить их использование. В конце мы дадим общее заключение.