Анализ данных может изменить будущее организации, но только если будет применяться постоянно, каждый день, каждым сотрудником.
Что означает для организации быть дата-ориентированной (data-driven)?
Многие руководители считают, что, поскольку их компания создает множество отчетов, она является дата-ориентированной. Однако даже если отчеты хорошо структурированы и могут сообщить полезную информацию (чего нельзя сказать о большинстве из них), они по своей сути ретроспективны.
Отчет может сообщить нам, что на прошлой неделе произошел спад продаж, но он не скажет нам самого главного: почему это произошло и что с этим делать?
Более того, если отчет останется непрочитанным среди электронных писем, так и не будет открыт, пылясь на столе, или, что еще хуже, будет прочитан, но проигнорирован, такой отчет не принесет ни малейшей пользы организации.
То же самое можно сказать в отношении панелей индикаторов (dashboard), которые, как и отчеты, обычно описывают прошлое (хотя все же более близки к реальному времени). Основной недостаток панелей индикаторов заключается в том, что они, как правило, не предоставляют достаточной информации о контексте. Кроме того, с течением времени они склонны наполняться все новыми и новыми индикаторами, что существенно затрудняет восприятие.
Крайне редко можно встретить отчет или панель индикаторов, дающую ясное представление о том, что нужно сделать, чтобы справиться с текущими проблемами и воспользоваться доступными возможностями.
Следует подчеркнуть, что отчеты и панели индикаторов крайне важны для любой дата-ориентированной организаций. Я лишь обращаю внимание на то, что сами по себе эти вещи не делают организацию дата-ориентированной.
Дата-ориентированная организация, как минимум, обязана реализовать аналитику, нацеленную на будущее. Компании нужны ответы на следующие вопросы: «Почему?», «Кто?» и «Что дальше?». Анализ должен предоставлять больше информации о контексте и предлагать рекомендации (с соответствующими обоснованиями) относительно дальнейших действий. Наиболее важными в этом плане видами анализа являются те, которые позволяют прогнозировать, оптимизировать и моделировать сценарии «что если» (это наивысшие уровни аналитики согласно Джиму Дейвису (Jim Davis)).
Однако не следует забывать, что анализ может повторить судьбу панели индикаторов или отчета, если его никто не прочитает или если он будет проигнорирован в процессе принятия бизнес-решений.
Цепочка создания стоимости с помощью аналитики. В дата-ориентированной организации на основе данных генерируются отчеты, а затем выполняется более глубокий анализ. Результаты анализа попадают в руки руководителей, использующих их в процессе принятия решений. Таким образом, аналитика оказывает влияние на направление, в котором движется компания, и вносит свой вклад в общий результат.
Отличительным признаком дата-ориентированной организации является эффективная цепочка создания стоимости (value chain) с помощью аналитики. Она определяет процесс, в рамках которого собранные данные и отчеты посредством анализа превращаются в идеи и рекомендации, используемые руководителями для принятия эффективных и взвешенных решений. Эта цепочка представляет собой циклический процесс: применение аналитики приводит к изменениям в бизнесе, результаты изменений оцениваются, и эта информация подается на вход следующей итерации анализа.
Казалось бы, вполне естественная концепция, состоящая в том, что аналитика помогает руководителю принимать более эффективные решения, на практике реализуется далеко не всегда.
Во многих случаях препятствием для аналитики становятся так называемые «мнения самых высокооплачиваемых лиц» (highest paid person’s opinion, HiPPO). Эти всезнайки зачастую принципиально игнорируют данные, обоснования и рекомендации, предпочитая делать то, что им хочется, потому что они «лучше знают» (ведь размер их зарплаты подтверждает это!).
Такая ситуация допустима, если эти люди мыслят рационально и их стратегия работает, но в большинстве случаев это не так. Более того, во многих организациях полностью отсутствует подотчетность. Руководство может принимать любые решения, потому что никто не может их оспорить.
«Если какой-либо сотрудник предоставляет данные, убедительно опровергающие точку зрения «авторитарного» руководителя, это может послужить поводом для увольнения или негативного отношения. Подобная ситуация имеет место во многих компаниях», – пишет один из участников обсуждения.
Эффективная аналитическая цепочка, которая и определяет дата-ориентированность, всецело зависит от культуры организации. Необходимо создать культуру данных. Это многогранная задача, затрагивающая такие аспекты, как качество данных и обмен ими, подбор и обучение аналитиков, коммуникации, аналитическая инфраструктура, разработка метрик, A/B-тестирование, процесс принятия решений и многое другое.
Культура – это доминирующий фактор, определяющий, насколько демократичным является отношение к данным, как данные воспринимаются и используются в пределах всей организации, какие усилия направлены на то, чтобы эффективно использовать данные, в качестве важного стратегического ресурса.
Фундаментом являются сами данные. Мы должны собирать «правильные» данные и делать это правильно. Обычно команда, ответственная за сбор данных, ограничена в ресурсах, при этом от бизнеса поступает множество запросов. Следовательно, специалисты из этой команды, сотрудничая с бизнес-подразделениями, должны определить приоритетные источники данных, а также минимизировать предвзятость при сборе данных и максимизировать их качество. Это легче сказать, чем сделать.
Основные компоненты дата-ориентированной организации. (Согласно концепции Уэйна Эккерсона (Wayne Eckerson) из его книги «Секреты высших руководителей аналитических отделов» («Secrets of Analytical Leaders»)).
Основным потребителем данных является аналитическое подразделение: аналитики и data scientist’ы, в обязанности которых входит генерация идей. Однако эти специалисты должны не просто предоставлять отчеты, они должны уметь задавать правильные вопросы и отвечать на них, то есть проявлять «бизнес-смекалку», а также убеждать руководителей в правильности своих рекомендаций. Чтобы реализовать это, сотрудникам необходимы соответствующие навыки, обучение и поддержка. Кроме того, требуется эффективная структура организации. Как правило, это подразумевает общие задачи, цели и тесную взаимосвязь с бизнес-подразделениями, а также централизованную поддержку в отношении обучения и формирования стандартов.
Другая, менее очевидная, группа потребителей данных – это все остальные! Дата-ориентированная организация должна относиться к данным максимально демократично: необходимо обеспечить доступ к данным для широкого круга сотрудников, а также предоставить возможность обучения, чтобы они могли интегрировать данные в свои рабочие процессы и получили возможность принимать эффективные и взвешенные решения. К этой группе потребителей данных относятся и руководители.
Руководители должны быть дата-грамотными. Это означает, что они должны обладать необходимыми знаниями, которые позволят им оценивать качество планирования экспериментов, выдвигать дополнительные требования к аналитикам, задавать правильные вопросы, правильно интерпретировать показатели и другую информацию. Культура данных предполагает двуязычие персонала: аналитики должны уметь говорить на языке бизнеса, а бизнес – на языке данных.
Какие же отличительные черты компании, следующей принципам объективности и отказа от авторитарных решений? В такой компании имеет место высокая культура A/B-тестирования, которое позволяет организации внедрять инновации, испытывать новые идеи и получать непосредственный отклик от реальных потребителей («Это рынок говорит с тобой», – подтверждает Скотт Кук (Scott Cook), основатель компании Intuit Inc.). Поощряется синтез гипотез, и, что еще более важно, все признают и одобряют тот факт, что любой может предложить хорошую идею. Не боясь гнева руководства, каждый может сказать: «Мы не знаем ответ, давайте найдем его с помощью анализа», и пусть данные скажут свое слово.
Такая культура стимулирует широкое применение данных, мотивирует сотрудников проверять предположения и дискутировать. Суть концепции хорошо выразила Джули Арсено (Julie Arsenault): «Вопрос «Есть ли у вас данные, чтобы обосновать это?» должен быть вопросом, который никто не боится задать (и на который каждый готов ответить)».
Последним компонентом является лидер. Компании необходим «главный по данным», который направит культурные изменения, убедит всех в том, что данные, как ресурс, имеют большое стратегическое значение, и воплотит в реальность конкретные достижения и победы.
Следует также сказать, что, дополняя классическое управление, направленное сверху вниз, аналитическое подразделение способно сделать свой вклад в развитие культуры и организации в направлении снизу вверх. Для этого сотрудники должны чаще высказывать свое мнение, быть более заметными и активными.
Культурные изменения – это трудоемкий процесс. Чем раньше вы начнете, тем раньше в истории организации начнется формирование культуры, и тем легче ей будет стать дата-ориентированной.
По материалам O’Reilly