McKinsey — Секреты успешного масштабирования аналитики

Время для экспериментов с аналитикой прошло — и компании-лидеры это уже поняли и знают. Организации из разных сфер бизнеса вкладывают значительные средства в интеграцию аналитики по всей компании (то есть в масштабирование аналитики) — и стараются таким образом увеличить свою прибыль, которую обещает «продвинутая аналитика».

В результате исследования компания McKinsey выделила 9 важнейших факторов, которые влияют на то, будет ли ваше масштабирование аналитики успешным или нет.

Следование стратегии

Драйвер №1
Получение сильной поддержки на всех управленческих уровнях

Компании-лидеры в два раза чаще, чем их коллеги, сообщают, что их команда руководителей полностью ориентирована на аналитическое видение и стратегию. В этих компаниях высшее руководство поставило перед собой четкую цель — интегрировать аналитику не только в определенные бизнес-единицы и функции, но и во все бизнес-операции. В результате такие компании в 3,5 раза чаще, чем их коллеги, применяют аналитику в трех или более функциональных областях.

57% компаний-лидеров сообщают, что их руководство среднего звена полностью верит, что стать организацией, ориентированной на аналитику, необходимо для сохранения своей конкурентоспособности. А это почти в 2 раза больше, чем у других респондентов.

Драйвер №2
Увеличение инвестиций в аналитику с акцентом на «последнюю милю»

Компании-лидеры тратят на аналитику больше, чем другие организации, и планируют увеличить эти инвестиции. 2/3 таких компаний (по сравнению с 5% других респондентов) уже тратят более 25% своих ИТ-бюджетов на аналитику — данные, технологии, аналитические таланты и внедрение аналитики в бизнес-процессы. И отделившаяся группа намерена удвоить это финансирование, значительно увеличив его в будущем.

Самое главное, что такие компании направляют большую часть этих расходов на большую проблему, с которой сталкиваются компании при извлечении ценности из аналитики — «последнюю милю», или на внедрение аналитики в ядро всех рабочих процессов и процессов принятия решений. Почти 90% компаний-лидеров тратят на эти цели более половины своих аналитических бюджетов (по сравнению с 23% других организаций).

Строительство правильных фундаментов

Драйвер №3
Разработка четкой стратегии данных с сильным управлением данными

Компании-лидеры в 2,5 раза чаще, чем их коллеги, сообщают о наличии четкой стратегии сбора данных и в два раза чаще сообщают о сильных методах управления данными, которые позволяют им идентифицировать и приоритизировать данные.

Мы считаем, что наиболее успешные стратегии обработки данных включают четыре ключевых элемента:

— Четкая онтология данных, основанная на текущих и прогнозируемых вариантах использования.

— Соответствующая модель основных данных в ключевых доменах (например, клиент, продукт, местоположение, сотрудники).

— Правила, которые четко устанавливают, кто несет ответственность за качество и обслуживание каждого набора данных. Эти же «правила» сегментируют наборы данных на иерархические категории — не все данные получают “первоклассную” обработку. Например, критически важные данные хранятся в самой качественной и легкодоступной системе. А другие, не столь важные данные, хранятся более дешевым способом, чтобы минимизировать общие затраты.

— Полное понимание и планирование технических требований к средам данных, включая системы, способные перемещать данные из одной классификации в другую по мере изменения их относительной важности с течением времени.

Драйвер #4
Использование современных методов анализа

Отделившиеся компании в 2,5 раза чаще, чем другие респонденты, имеют четкую методологию разработки аналитических моделей, интерпретации инсайтов и развертывание новых возможностей, которые они создают.

Компании, использующие ведущее аналитическое ПО, не только фокусируются на разработке моделей с помощью своих методологий, но и работают над постоянным поддержанием и обновлением моделей в рамках сложной функции управления моделями. Многие такие компании постоянно тестируют и повышают качество и производительность аналитических моделей.

Компании-лидеры также чаще используют сложные аналитические методы, например, deep learning. Исследование McKinsey Global Institute показывает, например, что использование более сложных методов deep learning для рекомендаций по следующей покупке может потенциально удвоить ценность, которую они обеспечивают.

Драйвер №5
Обладание глубоким аналитическим опытом и стратегия поиска талантов

Компании-лидеры в 1,5 раза чаще, чем их коллеги, обладают глубокими функциональными знаниями в области разработки данных, архитектуры данных и в их анализе. В чисто числовом выражении они в 2,5 раза чаще, чем другие компании, нанимают более 25 специалистов по аналитике на 1000 штатных сотрудников.

Многие компании, успешно масштабирующие аналитику, сосредоточились на разработке интегрированных аналитических стратегий. Они создали аналитические инновационные центры и «рынки талантов», наняли технических и аналитических руководителей на ключевые управленческие роли, разработали пути развития карьеры аналитиков. Руководители высшего звена привлекают менеджеров из разных компаний для интеграции аналитики и специалистов по аналитике в ключевые области своего бизнеса.

Драйвер №6
Создание кросс-функциональных гибких команд

Компании-лидеры создают совместные культуры, которые способствуют инновациям и продвигают аналитические инициативы по всей компании.

Почти 60% таких компаний используют кросс-функциональные команды, по сравнению с менее чем 1/3 остальных респондентов. Эти команды состоят из преданных делу представителей бизнеса, «переводчиков» результатов анализа, экспертов по UX-дизайну, data scientist. Результат — высокоэффективное использование результатов анализа по всей компании.

Преодоление «последней мили» — внедрение аналитики в процессы принятия решений

Самая большая проблема в аналитическом путешествии любой организации — это превращение информации в результаты (или «последняя миля», на которой и извлекаем ценность из анализа данных).

Встраивание — это ключ к преодолению «последней мили». Это 2-этапный процесс:

— Во-первых, компании должны сделать аналитику максимально удобной и адаптированной для каждой группы, принимающей приоритетные решения (например, менеджеры магазинов, специалисты клинических лабораторий). Это требует сочетания правильных технических средств (например, промежуточного программного обеспечения с поддержкой API) и средств поддержки — таких как интуитивные панели мониторинга, механизмы рекомендаций и мобильные приложения. Это также часто требует получения дизайнерских талантов и возможностей, которые обычно не встречаются в отделах аналитики или в других подразделениях компании.

— Во-вторых, и это обычно более сложный этап, компании должны внедрить аналитическое принятие решений в корпоративную культуру. Необходимо создать среду, в которой сотрудники воспринимают аналитику как важный инструмент, который бросает вызов устоявшемуся мышлению и усиливает их суждения.

Без «последний мили» все предыдущие усилия бессмысленны.

Драйвер №7
Приоритетность процессов принятия решений на высшем уровне

В каждой организации каждый день принимаются тысячи решений, которые влияют на результаты бизнеса. Чтобы принимать нужные для бизнеса решения, компании-лидеры, основываясь на правильных данных, расставляют приоритеты — какие решения будут иметь наибольшую ценность для компании. Эта попытка мало чем отличается от волны реинжиниринга бизнес-процессов, которая охватила корпоративный мир в 1990-х гг. Мы, по сути, наблюдаем эволюцию науки принятия решений.

Важен не процесс приоритизации решений, который используют эти компании, а факт приоритизации решений. Компании-лидеры почти в 2 раза чаще определяют и приоритизируют первые 10-15 решений на основе анализа данных.

Драйвер №8
Установление четких прав принятия решений

Еще одна важная сторона «последней мили» — разъяснение того, кто в организации уполномочен принимать конкретные аналитические решения на ежедневной основе, а также привлечение руководителей подразделений к обеспечению того, чтобы члены их команды имели необходимые для этого инструменты. Компании-лидеры более чем в 2 раза чаще, чем другие компании, соглашаются с утверждением: “наша организация имеет четкую подотчетность и четко описанный регламент принятия решений по ролям, причем большинство решений принимается на уровне рабочей группы.”

Драйвер №9
Расширение возможностей фронтовых линий для принятия решений, основанных на аналитике

Привлечение руководства — это является лишь часть того, что нужно сделать, чтобы превратить аналитические идеи в результаты. Конечнвя цель компании — позволить каждому сотруднику использовать аналитику для принятия решений. Компании-лидеры примерно в 1,5 раза чаще, чем другие респонденты, сообщают, что их организации добились быстрого, постоянно совершенствуемого принятия решений с помощью анализа данных.

 

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными — находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса: ритейл, дистрибуция, логистика, e-commerce, банки и финансы, маркетинг, телеком, производство, логистика, транспорт.

Мы помогаем начать работу с инструментами BI, предоставляем услуги «под ключ» — от сбора данных до установки ПО и предоставления финального интерактивного отчета. И конечно — проводим обучение: наши клиенты ни от кого не зависят и умеют работать со своими данными самостоятельно!

 

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

 

Нам доверяют: