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

Мы с самого начала знали, что клиент нанял еще одну консалтинговую фирму для реализации того же проекта и что команда, предложившая лучшее решение, будет выбрана для дальнейшей работы. Поскольку другая фирма бросила на проект больше людей, чем наша, победить за счет грубой силы мы не могли. У меня был опыт сотрудничества с этой фирмой в прошлом, и я знал, что ее сотрудники любят использовать наборы сложных алгоритмов для повышения точности прогностических моделей. Однако в этом конкретном случае существовала вероятность того, что такой подход не сработает в требуемом масштабе. Я попросил свою команду начать с простых алгоритмов и постепенно увеличивать их сложность, пока не будет достигнут такой порог, когда начнет страдать их масштабируемость.

Когда проект только начался, я предположил, что другая команда превзойдет нас в абсолютной прогностической точности, однако для масштабирования разработанного ею решения потребуются настолько значительные усилия, что это будет признано нецелесообразным. В то же время наши пусть и менее точные модели должны были лучше работать на практике. Я был приятно удивлен, когда оказалось, что наши модели оказались и более точными. Учитывая неполную и разреженную природу данных, изощренные многоступенчатые алгоритмы усиливали помехи, вместо того чтобы их контролировать. Моя команда думала, что мы отказываемся частично от аналитической мощности ради операционной масштабируемости (об этой концепции уже несколько раз говорилось в книге). Однако в итоге вышло так, что в данном случае простой подход сработал лучше и нам не пришлось ничем жертвовать. Вот почему не следует думать, что всегда лучше делать выбор в пользу изощренности. Пробуйте и простые варианты.

Операционная аналитика должна обеспечивать решения

В свете нашего разговора об аналитике легко впасть в заблуждение и решить, что сотрудников среднего звена в организациях интересует аналитика. Она их не интересует! Большинство сотрудников интересует возможность решения тех проблем, которые у них есть. Если аналитика может предложить такое решение, они ее принимают, но сама по себе она им неинтересна. Запомните: их интересует не аналитика, а решение проблемы!

Разумеется, во многих случаях мои заказчики проектов в определенной степени интересуются аналитикой. Например, сотрудники, отвечающие за базу маркетинговых данных, охотно обсуждают со мной аналитические тонкости и решения. Руководители подобных отделов понимают и приветствуют аналитику и, кроме того, часто имеют подготовку в этой области. Что же касается операционной аналитики, то многих моих клиентов заботит только решение проблемы. Это может быть снижение уровня мошенничества, повышение эффективности в цепочке поставок или сокращение затрат на техническое обслуживание, но за пределами воздействия на проблему аналитика их не интересует. Более того, основными пользователями операционной аналитики обычно выступают рядовые сотрудники, которые не имеют необходимого образования для понимания аналитики. Но они должны иметь возможность использовать аналитику, даже если не разбираются в ее деталях.

Вот почему я рекомендую делать акцент на решении проблемы. Покажите, что процесс работает, но не сосредоточивайтесь на самой аналитике при демонстрации ее результатов. Если ваши клиенты или непосредственные пользователи процессов не понимают нюансов и сложностей, лежащих в основе аналитических процессов, нет смысла перегружать их подробностями. Иначе они могут вообще отказаться от внедрения аналитических процессов. Просто продемонстрируйте, что процесс работает, опишите все преимущества и на этом остановитесь – если только вас не попросят о дополнительной информации.

Обеспечьте решения, а не лекции по теории аналитики

Многие заказчики и пользователи операционной аналитики не понимают аналитики или не испытывают к ней интереса. Их заботит только возможность решения проблемы. Убедите их в том, что аналитика поможет решить их проблему, но не углубляйтесь в технические подробности. Если же людей перегрузить информацией, они могут вообще отказаться от выполнения предложенного им решения.

Многие из нас не желают вникать в детали непонятного нам явления. Например, большинство людей не хотят вникать в то, как работает двигатель автомобиля и почему после нажатия на педаль газа топливо подается в карбюратор. Обычно человек просто хочет знать, что, если он нажмет на педаль газа, автомобиль поедет вперед. С операционной аналитикой дела обстоят точно так же, когда ее пользователями становятся люди, не желающие вникать в принципы ее работы.