Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон

Необходимы адекватные инструменты для работы с данными и предоставления информации по запросу. В процессе анализа и составления отчетности огромный объем сырых данных необходимо отфильтровать, сгруппировать и объединить в небольшие наборы высокоуровневых показателей, чтобы обеспечить понимание того, что происходит в бизнесе. Например, мне нужно увидеть тренд или понять разницу между сегментами покупателей. У специалистов по работе с данными должны быть инструменты, позволяющие сделать это относительно просто.

(Все эти аспекты мы подробнее проанализируем в следующих главах.)

Итак, теперь у нас есть данные и доступ к ним. Достаточно ли этого? Нет, пока недостаточно. Нужны квалифицированные специалисты, которые смогут работать с этими данными. И здесь важны не только механизмы сортировки и систематизации данных, например посредством языка запросов или макросов Excel, но, главным образом, специалисты, которые будут выбирать соответствующие показатели (подробнее об этом в главе 6). К этим показателям могут относиться уровень повторной подписки (для таких сервисов, как Netflix или Wall Street Journal), долгосрочные показатели ценности или показатели роста, но в любом случае кто-то должен решать, какие именно это будут показатели, и кто-то должен создать процесс их получения.

Таким образом, человеческий фактор в управлении компанией на основе данных – важнейший: необходимы люди, способные задавать правильные вопросы, люди с необходимыми навыками для получения нужных данных и показателей, люди, использующие данные для планирования следующих шагов. Иными словами, одни лишь данные мало чем помогут компании.

Составление отчетности

Предположим, у вас есть аналитическая группа с доступом к точным данным. Эта группа получает данные по объему продаж и гордо рапортует о росте портфеля заказов компании на 5,2 % с апреля по май (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Рост уровня продаж на 5,2 % месяц к месяцу!

Кажется, что в компании осуществляется управление на основе данных. Однако этого по-прежнему недостаточно. Разумеется, хорошо, что специалисты отслеживают данные по продажам. Генерального и финансового директоров эти цифры, несомненно, заинтересуют. И тем не менее – о чем на самом деле говорит показатель 5,2 %? Практически ни о чем. Возможны самые разные причины роста объема продаж компании.

• Предположим, вы продаете сезонный товар, например купальные костюмы. Может быть, рост в 5,2 % – это гораздо ниже, чем обычно. Может быть, в предыдущие годы рост объема продаж в мае составлял более 7 %, а в этом году он ниже обычного.

• Возможно, директор по маркетингу потратил кучу денег на национальную кампанию по повышению узнаваемости бренда. Какой процент роста из этих 5,2 % обусловлен проведенной кампанией? Насколько эффективным оказалось подобное вложение средств?

• Может быть, генерального директора вашей компании пригласили поучаствовать в телешоу Good Morning America[6], или ваш продукт был упомянут в Techcrunch[7], или ваше видео стало «вирусным», и это послужило фактором роста продаж. То есть причина – какое-то конкретное событие, способное обеспечить временный или устойчивый рост.

• Возможно, продажи за месяц характеризуются низким объемом и широким ассортиментом. Возможно, это было лишь удачным стечением обстоятельств, а общая тенденция – нисходящая. (Если вы когда-нибудь пробовали играть на бирже, то понимаете, о чем речь.)

• Может быть, ошибка в самих данных. Если уровень продаж относительно стабилен и вы видите резкий скачок без каких-либо предпосылок к тому, возможно, все дело в качестве данных.

Все это возможные объяснения. Цифра в отчете представляет собой именно это – числовой показатель без контекста.

«По мере того как компании становятся все более крупными и сложноорганизованными, руководство все меньше зависит от личного опыта и все больше – от обработанных данных». – Джон Гарднер

Джон Маэда (@johnmaeda)

16 августа 2014 года[8]

Оповещения

Дзынь, дзынь, дзынь! Загрузка CPU (ЦП) на сервере приложений № 14 за последние пять минут превысила 98 %.

Оповещения фактически представляют собой отчеты о том, что происходит в настоящее время. Обычно они обеспечивают конкретные данные в рамках тщательно разработанных показателей. К сожалению, как и отчеты, они не сообщают, почему наблюдается рост загрузки ЦП, и не говорят, что следует предпринять прямо сейчас для решения проблемы, то есть они не дают важного контекста.

Нет причинно-следственного объяснения. Это момент, когда системные администраторы или инженеры по эксплуатации начинают изучать журнал регистрации событий, чтобы понять, что происходит, почему и как это исправить: сделать откат назад, раскрутить дополнительные серверы, перенастроить выравниватель нагрузки и так далее.

На рис. 1.2 приведен пример загрузки сервера. С небольшими вариациями на протяжении дня очередь выполнения составляет 0,5 или меньше. В час ночи загрузка начинает расти и за 30 минут увеличивается до пяти и выше, в десять раз по сравнению с «нормой». Ситуация нестандартная. Что происходит? Возможно, требуется вмешательство? Но что нужно сделать?

Рис. 1.2. Пример загрузки сервера

Источник: https://blog.bigwetfish.hosting/we-got-your-back/

В данном случае это всего лишь еженедельное резервное копирование данных. Оно осуществляется каждый четверг в час ночи. Это абсолютно штатная ситуация. Мы имеем четкие данные и ясно представленные показатели. Нет только контекста: что причина повышения загрузки – резервное копирование данных, что оно ожидаемо и запланированно происходит в определенное время и что сервер спокойно справляется с этой загрузкой.

От отчетов и оповещений к анализу

Составление отчетов и получение оповещений – необходимые факторы управления на основе данных, но этого недостаточно. Хотя не стоит недооценивать важность двух этих видов деятельности. Подготовка отчетов чрезвычайно важна для управления на основе данных: компания не сможет быть эффективной без этого элемента. А вот обратное не обязательно верно: существует множество организаций, сосредоточенных на отчетности, у которых может не быть качественного анализа. Составление отчетности может быть вызвано официальными требованиями, например необходимостью исполнения закона Сарбейнза – Оксли[9] и подготовки отчетов о прибыли для акционеров, а не внутренним стремлением к повышению эффективности бизнеса.

Данные отчетов информируют, что произошло в прошлом. Кроме того, они могут быть тем фундаментом, с которого можно наблюдать за изменениями и тенденциями. Они могут представлять интерес для инвесторов и акционеров, но в целом это ретроспективный взгляд на ситуацию. Для управления на основе данных нужно двигаться дальше. Необходимо прогнозировать развитие ситуации, на основе анализа стараться понять, почему меняются показатели, и, где возможно, проводить эксперименты для сбора данных, которые могут помочь понять причины.

Давайте сравним два этих понятия. Вот варианты их возможных определений.

Отчетность – процесс организации данных в информационные сводки для отслеживания того, как функционируют разные сферы бизнеса[10].

Анализ – преобразование данных в выводы, на основе которых будут приниматься решения и осуществляться действия с помощью людей, процессов и технологий[11].

Отчет показывает, что произошло: в четверг в 10:03 на сайте наблюдалось максимальное число посетителей – 63 000 человек. Он дает конкретные цифры.

Анализ показывает, почему это произошло: в 10:01 о компании упомянули в ТВ-шоу 60 Minutes, – и рекомендует, что компании следует делать, чтобы оставаться примерно на этом же уровне.

Отчеты ретроспективны, анализ дает рекомендации.

В табл. 1.1 суммированы отличия между этими понятиями. Теперь должно быть очевидно, почему анализ и управление на основе данных – настолько важный компонент ведения бизнеса. Это факторы, способные дать компании новые направления развития или вывести ее на новый уровень эффективности.

Таблица 1.1. Основные характеристики отчета и анализа

Источник: взято преимущественно у Б. Дайкса

Полезно для понимания аналитики ознакомиться с работой Т. Дэвенпорта и др. (см. табл. 1.2)[12].

Таблица 1.2. Гипотетические основные вопросы, на которые отвечает аналитика, по Дэвенпорту (на основе работы Дэвенпорта и др., 2010). Пункт D представляет собой ценную аналитику, пункты E и F обеспечивают управление на основе данных, если эта информация стимулирует конкретные действия (подробнее об этом ниже).

В нижнем ряду таблицы отражены действия, приводящие к выводам. Как уже отмечалось ранее, составление отчетов (А) и оповещение (В) – не управление на основе данных: они отмечают, что уже произошло или что необычное или нежелательное происходит сейчас, но при этом не дают объяснений, почему это произошло или происходит, и не дают рекомендаций по улучшению ситуации. Предвестником управления на основе данных служит дальнейшее изучение причинно-следственных связей с помощью моделей или экспериментов (D). Только понимая причины произошедшего, можно сформулировать план действий или рекомендации (Е). Пункты E и F обеспечивают управление на основе данных, но только если полученная информация стимулирует конкретные действия.