Можно предположить, что более сложная аналитика по умолчанию лучше и что она способна сделать компанию более конкурентоспособной. Так ли это на самом деле? В интереснейшем исследовании[19], проведенном MIT Sloan Management Review совместно с IBM Institute for Business Value, были опрошены 3 тыс. руководителей и специалистов по работе с данными в 30 отраслях: как они используют аналитическую работу и что думают о ее ценности?
Один из вопросов касался конкурентного положения компании на рынке, и для него были предложены четыре ответа:
1) значительно лучше, чем у других компаний отрасли;
2) несколько лучше, чем у других компаний отрасли;
3) наравне с другими компаниями;
4) несколько или значительно хуже, чем у других компаний отрасли.
Компании, выбравшие первый и четвертый варианты ответов, считались лидерами и аутсайдерами отрасли соответственно. Что интересно, от аутсайдеров компании-лидеры отличались следующим:
• в пять раз чаще использовали аналитику;
• в три раза чаще использовали продвинутую аналитику;
• в два раза чаще использовали аналитику для управления своей операционной деятельностью;
• в два раза чаще использовали аналитику для составления стратегий будущего развития.
Несомненно, есть факторы, осложняющие эту методологию. Во-первых, так называемая ошибка выжившего[20]. Во-вторых, корреляция между успешностью компании и ее размером (насколько известно, выручка компаний, участвовавших в опросе, была в диапазоне от менее 500 млн до более чем 10 млрд долл.). Возможно, только у более крупных и более успешных организаций имелось достаточно ресурсов на создание и обеспечение функций аналитических отделов, способных на разработку моделей для имитационного моделирования цепочки поставок. Тем не менее все пришли к единому мнению, что более качественная и глубокая аналитика повышает ценность бизнеса.
Авторы исследования выделили три уровня аналитических возможностей: желательный, опытный, преобразованный. Их краткие характеристики приведены в табл. 1.3.
Таблица 1.3. Уровни аналитических возможностей: желательный, опытный, преобразованный
Источник: взято и изменено: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/
От организаций, находящихся на желательном уровне, организации, находящиеся на преобразованном уровне, отличаются тем, что в них:
• в четыре раза выше вероятность качественного отбора информации;
• в девять раз выше вероятность качественной обработки информации;
• в восемь раз выше вероятность качественного анализа;
• в десять раз выше вероятность качественного распространения информации;
• на 63 % чаще используют централизованные аналитические отделы в качестве основного источника аналитических данных (об аналитических организационных структурах речь пойдет в главе 4).
Конечно, в этом случае также наблюдается сложное взаимодействие между причинами и следствием, но взаимосвязь между конкурентным положением компании на рынке относительно других игроков и уровнем аналитической работы, проводящейся в ней, очевидна.
Так что же тогда мешает компаниям активно применять аналитические инструменты? Два из трех наиболее распространенных ответов на этот вопрос — недостаток понимания, как использовать аналитические данные, и недостаток навыков аналитической работы внутри компании (см. рис. 1.5).
Рис. 1.5. Ответы на вопрос «Что становится основным препятствием для активного использования информации и аналитических данных в вашей компании?»
В этих ответах перечислены причины, с которыми может справиться любой специалист-аналитик. Например, аналитики могут помочь сотрудникам «прокачать» необходимые навыки, и они сами могут более активно доносить ценность аналитической работы до руководителей. Они могут проводить больше исследований и приводить практические примеры, как другим компаниям удалось справиться с похожими трудностями в бизнесе при помощи аналитики. Руководители специалистов по сбору и обработке данных могут выделить ресурсы на улучшение качества данных, чтобы они ни у кого не вызывали сомнения. Руководители высшего звена могут стимулировать увеличение обмена данными внутри компании, а также отдельно назначить человека, отвечающего за это направление, например CAO или CDO (подробнее об этом в главе 11). В этом процессе каждый играет свою роль.
19
LaValle S., Hopkins M. S., Lesser E., Shockley R., Kruschwitz N. Analytics: The New Path to Value. MIT Sloan Management Review, October 24, 2010. URL: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/.
20
Систематическая ошибка выжившего (