Карл Андерсон – Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов (страница 3)
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).
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 –
• 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
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?
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
Давайте сравним два этих понятия. Вот варианты их возможных определений.
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.
Полезно для понимания аналитики ознакомиться с работой Т. Дэвенпорта и др. (см. табл. 1.2)[12].
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.
(Пункт С представляет собой опасную зону, поскольку слишком велик соблазн распространить существующий тренд на будущее: в Excel выберите «Диаграмма» (Chart), нажмите «Добавить линию тренда» (Add trendline) – и вот вы уже экстраполировали текущие данные на другие ячейки и делаете необоснованные прогнозы. Даже при обдуманном выборе функциональной формы модели может быть множество причин, почему этот прогноз ошибочен. Для уверенности в прогнозах следует использовать модель учета причинно-следственных связей. Подробнее об этом типе анализа – в главе 5.)
Итак, в нижнем ряду таблицы отражены перспективные виды деятельности, включающие элементы причинно-следственного объяснения. Теперь мы переходим к тому, что означает управление на основе данных.
Критерии управления на основе данных
Для компаний с управлением на основе данных характерны виды деятельности, перечисленные ниже.
• Эти компании постоянно проводят различные тестирования, например A/B-тестирование на сайте или тестирование заголовков в электронной рассылке маркетинговой кампании. Социальная сеть LinkedIn, например, проводит до 200 тестирований в день, сайт электронной коммерции Etsy одновременно может проводить до десяти тестирований. Тестирование иногда проводится непосредственно с участием конечных пользователей, чтобы компания могла получить прямую обратную связь относительно потенциальных новых характеристик или новых продуктов.