Карл Андерсон

Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов


Скачать книгу

будут ли им доверять и предпринимать на их основе конкретные действия.

      Наконец мы добрались до самого важного аспекта, определяющего управление на основе данных. Для компании с управлением на основе данных именно данные – основной фактор, обусловливающий стратегию и влияющий на нее. В такой компании формируется конструктивная корпоративная культура, при которой данным доверяют, а результаты анализа бывают высокозначимыми, информативными и используются для определения следующих шагов.

      В этом-то и заключается сложность. Если решения в компании принимаются на основе интуиции, как вывести ее на уровень управления на основе данных? Это процесс нелегкий и небыстрый, поэтому не стоит ожидать мгновенных изменений, однако все сотрудники компании могут внести свой вклад в этот процесс. Мы рассмотрим несколько способов, как стимулировать развитие в компании управления на основе данных.

      Зрелость аналитических данных

      В 2009 году Джим Дэвис, старший вице-президент и директор по маркетингу SAS Institute, выделил восемь уровней аналитических данных[14].

      Стандартные отчеты

      Что произошло? Когда произошло? Например, ежемесячные финансовые отчеты.

      Ad hoc[15] отчеты

      Как много? Как часто? Например, специальные отчеты.

      Детализация по запросу (или интерактивная аналитическая обработка, OLAP)

      В чем конкретно проблема? Как найти ответы? Например, исследование данных о типах сотовых телефонов и поведении их пользователей.

      Оповещения

      Когда нужно действовать? Какие действия нужно предпринять немедленно? Например, загрузка ЦП, о которой говорилось ранее.

      Статистический анализ

      Почему это происходит? Какие возможности я упускаю? Например, почему все больше клиентов банков перекредитовываются для выплаты ипотеки.

      Прогнозирование

      Что, если этот тренд продолжится? Какой объем потребуется? Когда он потребуется? Например, компании, работающие в розничной торговле, могут прогнозировать спрос на продукты в зависимости от магазина.

      Прогнозное моделирование

      Что произойдет дальше? Как это повлияет на бизнес? Например, казино прогнозируют, кто из VIP-посетителей будет больше заинтересован в конкретных пакетных предложениях по отдыху.

      Оптимизация

      Как улучшить наши процессы? Какое решение сложной проблемы будет самым эффективным? Например, каков лучший способ оптимизировать ИТ-инфраструктуру с учетом многочисленных конфликтующих ограничений с точки зрения бизнеса и ресурсов?

      Представленные идеи формируют график из книги Дэвенпорта и Харриса Competing on Analytics (2006)[16],[17], как показано на рис. 1.4.

      Рис. 1.4. «Бизнес-информация и аналитика» из книги Дэвенпорта и Харриса Competing on Analytics

      Источник: HBR Press, ранее взято из уровней аналитических данных Джима Дэвиса

      (Как видите,