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

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]:

С точки зрения возможностей нет причин, почему компания не может прогнозировать, например, объем продаж («уровень» 6), не зная, в чем конкретно «проблема» с продажами («уровень» 3)… Но как я, будучи руководителем, должен отвечать на вопрос «Какие действия нужно предпринять немедленно?» без понимания «Что будет, если этот тренд продолжится?» и «Что произойдет дальше?» («уровни» 6 и 7)?