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

Обеспечьте грамотное планирование

В седьмой главе мы говорили о необходимости избегать ускоренных методов при определении задач и планировании анализа. Несмотря на то что это не самые сложные виды деятельности, они требуют времени и сил, и потому можно легко поддаться искушению сократить или полностью пропустить эти два этапа. К счастью, они включены во все стандартные схемы аналитических процессов. Для того чтобы преуспеть с операционной аналитикой, организациям требуется утвердить культуру, в которой надлежащее определение проблем и планирование не только поощряются, но и предусматриваются. Если потратить вначале чуть больше времени, чтобы все правильно распланировать, то можно будет сэкономить массу времени впоследствии.

Гораздо лучше начать рассчитанный на месяц проект на день позже, чтобы более тщательно все продумать, чем потерять несколько дней или недель в процессе его реализации из-за того, что оставшийся непродуманным вопрос вызвал серьезную проблему. Чтобы не погрязнуть на месяцы в бюрократической волоките, не нужно составлять 100-страничный подробный план проекта, который потребует утверждения у 20 человек. Соберите компетентных исполнителей, чтобы они обсудили, какая и для чего понадобится аналитика и каким должен быть поэтапный план действий.

Даже когда поджимают сроки, надо найти время сесть, перевести дыхание и все спокойно обдумать. Если каждый возьмет это себе за привычку, дела быстрее пойдут на лад. Однако во многих организациях принято в периоды кризисов максимально сокращать этап планирования, чтобы как можно быстрее приступить к работе. Если каждый занят делом, это хорошо, не так ли? Не совсем. При таком подходе произвольная деятельность и видимость прогресса ставятся выше, чем достижение требуемых результатов.

Обеспечьте успех

В то время как текущую деятельность осуществляют в основном отдельные люди, организация может в своих пределах установить правила и породить ожидания, способствующие успеху. В этом разделе мы обсудим три конкретных способа повысить вероятность того, что организация добьется успеха во внедрении и эффективном использовании операционной аналитики.

Ищите нежданные ценности

Организация всегда должна искать новые способы обнаружения нежданных ценностей в данных и новые способы применения аналитики. В 11-й главе моей книги «Укрощение больших данных» я рассказываю о том, как одно открытие часто ведет к другому, совершенно непредвиденному, но зависящему из первого. По мере того как организация будет увеличивать способы использования данных и разрабатывать всё новые аналитические процессы, она может обнаружить новые возможности, которые на момент начала работы даже не были в зоне видимости. Но если не пытаться выйти за рамки первоначальной идеи, то невозможно будет определить последующие неожиданные возможности, а они могут оказаться более ценными.

Позвольте мне привести потрясающий пример применения этого принципа к большим данным и аналитическому пространству. У меня состоялся очень интересный разговор с Энтони Голдблумом, генеральным директором компании Kaggle{90}. Она начинала и ныне продолжает действовать как конкурсный веб-сайт, который предоставляет компаниям возможность разместить требующую решения задачу вместе с набором данных, а затем позволяет любому пользователю попробовать свои силы в решении этой задачи. Предложивший лучшую модель (например, для прогнозирования заболевания) выигрывает конкурс, а иногда и денежный приз. Со временем Kaggle провела много конкурсов и собрала базу данных о более чем 100 000 конкурсантах. Все они были хорошо подкованы в аналитике и сильно увлечены ею.

Изначально Kaggle создавала базу данных о конкурсантах в целях управления конкурсами, благодаря чему всегда знала, где найти победителей, чтобы вручить призы. Но со временем Kaggle осознала, что эта база данных содержит не только основную демографическую и контактную информацию о специалистах-аналитиках, но и информацию об их специализациях с учетом того, в каких конкурсах они участвуют. Результаты, показанные участниками в конкурсах, также служили очень хорошим индикатором уровня их компетентности. Осознание уникальной ценности данных привело Kaggle к значимому инсайту.

Один анализ ведет к другому

Вы никогда не узнаете, что скрывается за углом, пока за него не зайдете. Аналогичным образом новые способы применения данных и аналитики часто бывают не видны до завершения первоначальной работы. Будьте внимательны, чтобы не пропустить нежданные ценности, которые вы даже и не думали обнаружить в имеющихся у вас данных.

Kaggle начала превращаться в поставщика услуг. Ведь она владеет базой данных о более чем 100 000 профессиональных аналитиках – и это когда в них отчаянно нуждается рынок. Kaggle поняла, что, возможно, имеет доступ к большему количеству аналитических талантов, чем кто-либо еще в мире, и что эту информацию можно монетизировать. Однако без организации конкурсов Kaggle никогда бы не создала свою базу данных. Реализация первой инновационной идеи привела к рождению второй. И эта вторая идея, состоящая в предоставлении профессионалам возможности реализации их способностей, может оказаться гораздо более ценной в долгосрочной перспективе.

Теперь давайте вернемся к примеру с браслетами FuelBand компании Nike, рассмотренному нами в первой главе. Мы говорили о том, что этот новый продукт бросает вызов традиционной бизнес-модели компании. Со временем такие персональные носимые устройства станут собирать еще больше информации, чем сегодня, включая частоту пульса, уровень кислорода в крови, температуру тела и множество других показателей. Тем самым будет генерироваться огромное количество данных о состоянии здоровья и ежедневных биологических циклах пользователей, что может представлять чрезвычайную ценность с медицинской точки зрения. Другими словами, хотя данные изначально собирались с целью помочь пользователям следить за своей ежедневной физической активностью, в конечном итоге они смогут представлять ценность далеко не только для медицины (разумеется, на условиях строгой конфиденциальности).

Также вспомним пример с датчиками, установленными на тракторах для отслеживания работы оборудования. Производитель тракторов может предоставить полученную аналитику фермеру, с тем чтобы тот изменил свои технологии и повысил урожайность своей земли. Такие сведения представляют очень большую ценность для фермеров, поскольку могут способствовать повышению лояльности клиентов и укреплению отношений с ними. Однако, пока производитель не начал бы собирать сенсорные данные для контроля за работой оборудования, получить дополнительную аналитику с целью увеличения урожайности было бы невозможно.

Найдите ранних последователей и влиятельных лиц

Изменение корпоративной культуры, необходимое для успеха операционной аналитики, может оказаться труднее технических аспектов. Создать аналитический процесс – это лишь полдела. Как мы убедились в восьмой главе, важно, чтобы сотрудники приняли аналитику и использовали ее результаты. Существующие бизнес-процессы и модели поведения необходимо изменить под воздействием аналитики. Однако если сотрудники посчитают, что свобода, с которой они выполняют свою работу, окажется под угрозой, преодолеть их сопротивление будет еще тяжелее. Ввиду этого следует находить и использовать ранних последователей, которые к тому же являются влиятельными лицами.

Вместо полного развертывания нового процесса начните с ограниченного. Это не только способ безопасно протестировать новый аналитический процесс, но и решить культурные проблемы. В любой организации можно найти людей, которые открыты для перемен и готовы пробовать новые методы работы. Эти же люди часто пользуются большим авторитетом среди коллег. Привлеките таких людей к тестированию нового аналитического процесса. Когда ранние последователи запустят его в работу, они увлекут своим примером и коллег.

Мультинациональная корпорация, с которой я сотрудничаю, имеет в каждой стране отдельное торговое подразделение. Как и следовало ожидать, эти подразделения значительно различаются между собой по уровню зрелости и успешности использования аналитики. Недавно компания собралась внедрить новый аналитический процесс, направленный на поддержку торговых команд, но по прошлому опыту она знала, что может столкнуться с серьезным сопротивлением. Чтобы свести к минимуму это сопротивление, мои клиенты отобрали в группу тестирования пару региональных менеджеров, которые уже имели достаточный опыт использования аналитики и были готовы пробовать новые методы. Внедрение процесса в ограниченном масштабе прошло успешно, а региональные менеджеры из группы тестирования полностью поддержали новый аналитический процесс.