No comments

Создание действенной бизнес-стратегии с помощью аналитики


Перевод статьи Скотта Фалтона, опубликованной на сайте www.tomsitpro.com.

1. Введение
Новый тип программных обеспечений позволяет компаниям совмещать данные о бизнесе из различных источников и просматривать любые характеристики в режиме реального времени по мере того, как они меняются. Теперь каждый может прикоснуться к этому множеству графиков. Некоторые вендоры ПО для бизнес-аналитики говорят, что это примерно то же самое, что и сидеть в интернете. Но это ли и есть цель – позволить операционным менеджерам копаться в графиках каждый день так же, как народ копается в интернете, на досуге обнаруживая плохие и хорошие факты о своем бизнесе? Как такая практика покажет себя в нахождении из множества графиков той маленькой части действительно значимой информации, которую аналитик может использовать для описания бизнеса?

1

Представьте на минутку, что Вы можете измерять все в своей организации. Если по какой-либо причине оно может быть измерено, его измеряют. Как быстро работники выходят из здания, когда заканчивается их смена? Изо всех звонков по технической поддержке, которые получает Ваша организация, сколько из них поднимаются до третьего уровня, когда второй уровень не помог разрешить ситуацию? Какую пропускную способность потребляют Ваши интернет-пользователи в течение их обеденных перерывов по сравнению с рабочими часами? Когда штату по работе с клиентами была выдана новая, более яркая униформа, возросли ли их продажи? Сколько слов говорит генеральный директор компании, поднимаясь утром в лифте, когда уверена, что ее новая политика в области удаленных сотрудников работает, по сравнению с тем, когда производительность идет вниз? Сколько тараканов бегает в фундаменте здания Вашего головного офиса после полуночи?

2
Tableau Server для iPad. Изображение предоставлено Tableau Software

Даже в воображаемом мире бесконечных измерений, Вы можете предположить, что некоторые аспекты вашей деятельности, которые можно измерить, могут не представлять никакой ценности. Другими словами, они не говорят Вам ничего из того, что Вы действительно хотите знать. Поэтому Вы сужаете круг проблем в голове. Конечно, пример с тараканами – шутка. Может быть, Вам также и не нужно знать влияние той самой униформы. Считать слова, произнесенные генеральным директором, может понадобиться, только чтобы подтвердить уже существующие подозрения, а не доказать действительно важную теорию. Возможно, совсем и неправильно следить за привычками работников «серфить» в интернете. Так, круг проблем перестает быть бесконечным.

Может, Вы что-то упускаете, что может быть ключевым для Вашей организации? Как Вы можете быть уверены, что что-то, с первого взгляда шуточное, может быть важнейшим фактором, определяющим успех компании в будущем? И в той же степени, Вы уверены, что Вы – действительно тот человек, который может судить об этом?

2. Кто знает?

На всех конференциях и во время разных дискуссий к пришедшим обращаются с одним и тем же предложением: всегда начинайте с реальных для бизнеса проблем. Что это, что Вы пытаетесь решить? Другими словами, вместо того, чтобы начинать работать с воображаемым бесконечным миром и работать «от обратного», начните с нуля и колдуйте только над одним вопросом.

Гипотеза фокусирования только на одной проблеме звучит просто, пока дело не доходит до практики. Зачастую, принимается такое утверждение, что разрешение одной проблемы требует способность, при необходимости, анализировать и другую проблему. В некоторых случаях, утверждение об анализе других проблем делается, только чтобы оправдать Ваш выбор проблемы. Эксперты, подтверждающие такое высказывание, говорят, что если Вы бросаете достаточно данных на эту одну проблему, в конце концов Вы найдете множество связей – возможно что-то, что Вы даже не могли предположить раньше – и эта зависимость, какая бы она ни была и какой бы немыслимой она ни казалась, будет ответом. Ключ к нахождению такого ответа, говорят, – начать измерять все.

«Каждый раз, когда я задаю новый вопрос, я вижу ответ на картинке», – объясняет Франсуа Аженстат, директор по управлению продуктом компании Tableau Software, во время демонстрации главного продукта своей компании. Он говорит об одном из наиболее популярных сегодня BI-инструментов – приложение для iPad Tableau Server, которое предоставляется как сервис, который оценивает существующие в организации данные и которое составляет различные диаграммы, графики и отчеты в режиме реального времени.

3
Tableau Server для iPad. Изображение предоставлено Tableau Software

«Таким образом, Вы начинаете видеть, что происходит, и Вы можете начать искать различные гипотезы относительно Вашего бизнеса», продолжает он. «Хм, почему продажи в Западном регионе упали в 2010?. Я могу посмотреть на лежащие в основе данные или, может быть, я хочу копнуть немного глубже и узнать, что происходило в каждом квартале. Я могу продолжать исследовать данные, но я делаю это визуально, поэтому такие исследования не несут никакой опасности. И если это – не то, что я хотел, я всегда могу просто отменить этой действие».

Во все, что, похоже, подразумевает Аженстат в этом абзаце, он действительно верит. Популярность Tableau заключается в том, что оно напрямую соединяет все то, что сейчас измеряет бизнес, и то, через что можно получить доступ к хранилищу данных, как, например, Teradata, и превращает это в «живые» графики, которыми можно всячески манипулировать. Добавьте крутое электронное устройство на глаза и Вы будете инженером Лафоржем из сериала «Звездный путь: Следующее поколение». Но Tableau не требует серьезных навыков – ни MBA, ни докторской степени из Harvard, MIT или Академии звездного флота. Оно выглядит как обычное приложение для iPad, Вы скачиваете его, подключаетесь и вперед!

4
Tableau Server для iPad. Изображение предоставлено Tableau Software

И вот здесь, как раз, и всплывает то, чем сейчас обеспокоено все BI-сообщество. Одно дело – расширить потенциальный рынок Вашего продукта, делая его более простым в использовании и доступным для не специалистов в этой области. (Некоторые живут в Miscrosoft Excel так долго, что уже забыли, когда электронные таблицы выглядели магически). Но сделать пригодным для моментального использования, что даже генеральный директор может начать всячески колдовать с данными, подразумевает, что Ваша компания совсем не нуждается в специалисте-аналитике.

И, вдруг, рыночная стоимость «ученого в области данных», эксперта, который понимает значимость данных для организации и является мастером в подведении итогов и составлении прогнозов по ним, может упасть. Такой эксперт мог бы предсказать, что у генерального директора в лифте однажды может случиться прозрение, и выявить, что есть взаимосвязь между падением продаж в Центральном регионе и числом тараканов в фундаменте головного офиса.

Что или кто должен не дать ему или ей сделать такие выводы? В компании, полной любителей, любой прогноз, даже самый нелепый, может казаться таким же имеющим право на жизнь и относящимся как делу, как и другие.

3. Кто здесь главный?

Согласно книге 2010 года Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results под издательством Harvard Business Press, примерно 70-80% всех аналитиков в компаниях, на каком бы уровне они ни работали, могут считаться любителями – люди без образования или опыта, относящегося к задаче бизнес-анализа данных. Возможно, это и не их вина; вся область достаточно новая. Для некоторых компаний, вся аналитика – это как самолет, который реконструируют налету.

Тем не менее, ужасно похожие цифры выдает и аналитическая фирма Constellation Research: три четвертых внедрений BI-систем в компаниях оказались провальными.

Несмотря на то, что есть большой соблазн винить во всем людей, которые не знали, во что ввязывались, сначала нужно ответить на более насущный вопрос: помогли ли BI-решения, которые пробовали компании, действительно понять данные, или же эти инструменты показывали им то, что, как им казалось, они хотели увидеть? Более того, когда графики показывали им то, что они не хотели видеть, пользовались ли они тем самым предложением Tableau и нажимали “Undo”?

5
Tableau Desktop для Windows. Изображение предоставлено Tableau Software

«Есть целое множество вариантов использования BI-инструментов», говорит Аженстат из Tableau. «Есть одна сторона, когда Вы больше уделяете внимания «отчетной» части, когда у Вас постоянно есть вопрос, на который Вы снова и снова получаете ответ, и видите Ваши данные. Есть другая, совсем далекая сторона, у Вас в большей степени подходящая для составления прогнозов аналитика. Осуществляя разные подключения, Вы начинаете видеть, как все меняется. Также есть много вариантов где-то посередине. Большая часть рынка на самом деле находится на первой стороне рынка – они просто строят отчеты и отвечают на один и тот же вопрос. И когда Вы на совещании с акционерами, Вы просто смотрите на набор данных и не обращаете внимания на то, как они взаимодействуют с другими.

«Возможно, сейчас отрасль переживет большие, чем за последние годы, изменения, все меняется», – признает Тодд Голдмэн, вице-президент и старший менеджер по интеграции данных компании Informatica. «Я думаю, что Tableau упрощает мир отчасти потому, что это в их же собственных интересах. Но действительность же состоит в том, что Вы не избавитесь традиционных систем – [SAP] Business Objects,[IBM] Cognos и MicroStrategy никуда не денутся в ближайшее время. Я думаю, что Tableau предлагает альтернативное решение. Возможно, все закончится тем, что будет место как и для “drag-and-drop” решений, так и для Business Objects».

Компания Informatica известна за свои услуги по интеграции данных, спрос на которые возрос среди все большего и большего числа компаний, которые оказались погруженными в аналитику. Традиционные ПО были «заключены» в старомодных хранилищах данных и относящихся к ним базам данных, и даже самое простое использование таких ПО полностью передавалось в руки IT-специалистов. Сегодня же ПО и услуги для бизнес-анализа открывают множество возможностей для интеграции различных документов и данных десятилетней давности, но никогда не принесших пользу с научной точки зрения.

Голдмэн считает, что Tableau и другие похожие инструменты аналитики (например, Izenda, Roambi и MicroStrategy) попали в центр нового быстро растущего рынка, который состоит из компаний, которые либо не обременены наличием баз данных ввиду своей относительной молодости, либо включают в себя подразделения, на которых никак не сказывается влияние существующих BI-операций и хранилищ данных (во многих компаниях, под такую категорию больше подойдет производство, чем маркетинг). Для такого рынка, создание сложных баз данных в «старомодной манере», как он это называет, будет «самоубийством».

Но думать, что приложение даст все глубинные понимания и подскажет все стратегии, «тоже преувеличение», говорит Голдмэн. «Я думаю здесь будет какое-то сочетание использований разных технологий для разрешения разных проблем. Основная рамка остается прежней, она никуда не делась… Всем традиционным BI-вендорам придется определить для себя, чем они ответят на появление новых на рынке игроков, которые, я бы сказал, уделяют внимание той проблеме, которой раньше уделялось недостаточно внимания. Они позволяют людям не ходить к IT за отчетом. Это круто, это работает, и это современно».

«Надеюсь, что департаменты по обработке данных и IT-департаменты осознают, что их основная цель – предоставить бизнесу условия для успешного доступа и использования данных», – говорит Джозеф А. ди Паолантонио, вице-президент и ведущий BI-аналитик в Constellation Research. Эксперт с 34-летним опытом работы в риск-менеджменте, ди Паолантонио разработал статистические модели для ракет на твердом топливе для НАСА в начале 1980-х, перед тем, как посвятил большую часть своей карьеры выскотехнологичному анализу краха систем вооружения, сотрудничая в этом с компанией Failure Analysis. Похоже, этот парень знает, почему все пошло не так.

«У IT на самом деле никогда не было контроля над данными» – отмечает он. «Они предпочитают думать, что был». Он рассказывает историю одного своего клиента, корпорации, чье маркетинговое подразделение в предыдущем десятилетии оказалось настолько недовольно бездействием своих IT-специалистов, что разработало свое собственное BI-решение на основе Microsoft Access и Access Replication … IT-директор материнской компании поручил своей компании приобщить это маркетинговое подразделение к BI, но они жестко держались за свою собственную архитектуру, так как именно они разработали его ключевые принципы. Этот микро-бункер, просуществовавший несколько лет, был действительно священным для них, а IT-департамент даже и не знал о его существовании.

«Это хороший пример того, как IT-специалисты думали, что контролировали все данные, но на самом деле ничего о них не знали» – продолжает ди Паолантонио.

BI-технологии стагнировали в течение многих лет, так как технология их баз данных не развивалась и так как IT-департамент удерживал сильный контроль над процессами отчетности в компании. У поставщикоов баз данных не было побуждений ничего менять, а IT-специалисты и не хотели, чтобы у них были такие побуждения. И революция началась вокруг: сначала с более быстрыми и более умными передовыми инструментами, как Tableau, которые помогли превратить процессы отчетности и в моментальные, и в потенциально значимые, а затем с решениями облачной интеграции, как Informatica, которая совместила несовместимые объекты без необходимости особо изощренных запросов и анализа данных.

Но по мере того, как старые центры мощи были заброшены в компаниях, новые не заняли их места незамедлительно. В результате, ответы на вопросы «Какую проблему ты пытаешься решить?» зависят от того, кого ты спрашиваешь и когда.

4. На пути к работающей стратегии

Проблема, с которой сегодня сталкиваются компании, состоит в том, что они пока не могут определить ту самую важную для них проблему с полной уверенностью. В таком случае можно применить Байесовскую статистику – язык вероятности, в котором ди Паолантонио – мировой эксперт. В таких рамках, степень уверенности в том, что какая-либо проблема является той самой важной, выражена в процентах вероятности, и сумма всех таких вероятностей равна 1.

Нужно ли Вам становиться профессионалом в Байесовской статистике, чтобы выполнить ту задачу, которую все вендоры и эксперты изначально поставили Вам для простоты?

Профессионал в сфере IT из компании Tom в следующие недели представит новую серию статей , исследующую все основные компоненты BI-решений, в том числе прогнозную аналитику, построение хранилищ данных и управление результатами деятельности компании. В этой серии примут участие эксперты, которых мы уже представили здесь, а также некоторые другие. Наша цель – дать Вам четкое представление того, как BI-решения могут позволить Вам решать критически важные для бизнеса проблемы с помощью данных, и покажем Вам все варианты того, как можно это делать.

Но не будем просто оставлять Вас заинтригованными до этого времени. Ниже представлен алгоритм, которому может следовать любая компания для разработки действенной стратегии по применению аналитики. Этот алгоритм не сосредоточен на вендорах и не дает Вам особого курса действий, которые Вы пока не готовы принять, и она применима к завтрашним технологиям так же, как и к сегодняшним.

1. Определите круг проблем, которые стоит решать
Чем шире проблема, тем лучше результат, и для многих компаний, в том числе уже использующих какие-то устройства, такой подход – их ключевая проблема. Но даже без модного программного обеспечения, эти устройства могут быть ключевыми аспектами Вашей деятельности, которые Вы знаете, как применить к итоговому результату, для чего у Вас не хватает понимания основополагающих трендов. Как Ваш конкурент крадет ваших клиентов? Почему задержки в транспорте всегда происходят в определенном месте в определенное время? Какие факторы приводят к возврату некоторых видов товаров? Насколько не уверены клиенты в приближающихся судебных процессах, применяемых в отношении Ваших товаров и услуг? Хотя вендорам BI было бы удобнее, чтобы Вы ставили проблемы одну за другой, по мере их важности и срочности, Вы же все-таки знаете, что проблема совсем не одна.

2. Определите наиболее достоверные данные, которыми Вы владеете
Я имею ввиду те данные, которым Вы можете без вопросов довериться, когда показываете отчет или делаете презентацию. И под словом «владеть» я подразумеваю данные, которые существуют в Ваших базах данных или хранилищах данных (противопоставляется тому, что они были собраны для Вас аналитиком или бизнес-консультантом), для получения доступа к которым Вы еще не начали споры с IT или кем-то другим (например, какими-то жуликами из маркетингового отдела). Четко определите, что содержат в себе те данные, как будто Вы собираетесь построить график на их основе.

3. Определите, сколько Вам нужно экспертных навыков, чтобы сделать данные значимыми
Если у Вас мало навыков или уверенности заявить, какое отношение данные имеют к проблеме, которую Вы определили, спросите себя, что Вам нужно, чтобы получить эту уверенность. Есть ли в Вашей компании кто-то, кто может Вам это объяснить, и не обязательно с использованием байесовского процентного соотношения. Если такого человека нет, можно ли нанять такого человека? Это может быть роль ученого в области данных – человека с природной способностью отделять важное от неважного. Если только IT-департамент действительно понимает структуру и схему данных Вашей компании, значит, в этом-то вся проблема, потому что, скорее всего, у IT недостаточно навыков для интерпретации данных Вашей компании.

4. Выберите инструменты наиболее полезные для выбранных Вами экспертов
Если у Вас уже давно есть традиционное хранилище данных, вероятно, нет необходимости менять его. Есть много способов объединить эти хранилища данных в завершенную BI-систему. Если есть данные, которые, как Вы думаете, имеют отношение к делу (например, данные о потребительских предпочтениях), но которые Вы по какой-то причине сейчас не отслеживаете, значит, Вам не нужно полностью переворачивать существующее хранилище данных для построения нового. Но, возможно, Ваши отчеты застряли в каменном веке, и им нужна замена. Абсолютно все, что стоит отслеживать должно отслеживаться в режиме реального времени, даже если Вы и не смотрите на него краем глаза в течение всего рабочего дня. Традиционные отчеты, привязанные к запросам баз данных, которые в свою очередь привязаны к старым хранилищам данных, не помогут Вам анализировать качественные и количественные показатели, которые нужны Вам сейчас.

5. Привязывайте команду BI ко всем аспектам деятельности Вашей компании
Многие компании пользуются советом выбранных вендоров и нанимают “Chief Data Scientist” или “Chief Intelligence Officer”, наделяя его полномочиями царя. Аналитические навыки в Вашей компании не должны быть автономными и не должны быть централизованными. Наоборот, есть такие методологии, как Agile, перенятые из области разработки ПО, для наделения сотрудников по всей компании ответственностью проявлять интерес к данным. Такое наделение должно проводиться человеком или несколькими людьми, чьи «научные» навыки могут служить хорошим примером. Так же, как сотрудники могут быть акционерами … компании, бизнес данные должны восприниматься как те активы, чья ценность колеблется в зависимости от условий, на которые все сотрудники имеют то или иное влияние, а, значит, и в здоровом смысле интерес.

Конечная цель идеально исполненной стратегии в области аналитики состоит в том, чтобы каждый сотрудник мог понимать сложившуюся в компании ситуацию. Ключевой показатель того, что этого нет в компании, это когда один департамент обходит другой в своем скрытом желании узнать правду.

Об авторе:Скотт М. Фалтон Третий описал всю историю компьютеров по мере того, как она происходила, от представления Apple 3 до исчезновения МС-ДОС и до подъема облачных технологий. Скотт был одним из первых онлайн-менеджеров сети Delphi (Вы же помните модемы?), входил в редакторскую команду Computer Shopper (Вы же помните бумагу?), был главным редактором новостей в Tom´s Hardware и в оригинальном TG Daily (ну Вы же помните!) и в течение 4-х лет работал в качестве управляющего редактора BetaNews. Он – автор 17 книг и более 5 тысяч статей, опубликованных по всему миру на разных языках. Скотт также частично является техническим аналитиком NTN24’s Ciencia, Salud y Tecnología. Таким образом, Скотт так или иначе присутствует во многих СМИ в надежде, что хоть одно из них действительно даст корни и начнет приносить плоды. Вы же не знаете, когда и что может произойти. Он скрестил пальцы (что может объяснить проблемы с печатанием). И ждет. Скотт и его жена Дженнифер, которая сама является автором нескольких бестселлеров (а вы думаете откуда он это берет?) владеют Ingenus LLC, компанией, занимающейся предоставлением редакторских услуг для технологий и издательств о высшем образовании. Сейчас, возможно, его дочь рассказывает в Tumblr своим друзьям, как папа нашел новую причину краха видео-плееров. Вы можете следить за Скоттом в Twitter @SMFulton3.

Оригинал статьи: http://www.tomsitpro.com/articles/business_analytics-business_intelligence-data_analysis-cloud_computing-tableau_server,2-563-3.html

Related Posts

No Comments Yet.

Leave a reply