Петр Светцов, руководитель отдела менеджмента качества компании Axoft.

Колумб открыл Америку вместо Индии, потому что шел не в том направлении. Но вряд ли в наше время нам повезет так же, если мы будем иметь цель, но при этом не будем понимать, как мы к этой цели движемся.

Потребность в бизнес-аналитике подтверждают многочисленные опросы и исследования. Так, в октябре 2019 года в Gartner отметили, что именно системы бизнес-аналитики остаются приоритетным направлением для инвестиций в современных технологичных компаниях. И это не удивительно, ведь без аналитических инструментов невозможно «освоить» огромные объемы данных, с которыми сталкивается бизнес. Цифровизация делового пространства формирует спрос на качественный анализ данных на стыке различных сфер. Использование бизнес-аналитики позволяет моментально реагировать на любые изменения в бизнесе – от колебаний спроса до трудностей на стороне поставщиков и глобальных экономических трендов, создавая автоматизированные системы поддержки принятия решений. А применение таких технологий, как искусственный интеллект и машинное обучение оказывается вовсе невозможно без предварительного бизнес-анализа и качественной обработки и классификации данных, с которыми будет работать “компьютерный разум”.

Но несмотря на все оспоримые плюсы, в процессе построения системы бизнес-аналитики есть определенные сложности, «подводные камни», о которых хотелось бы рассказать.

1. Проблема доверия и предшествующая ей немая сцена из «Игры престолов»

Когда в 2014 г. мы впервые воспользовались системой бизнес-аналитики и посмотрели данные под разным углами, срезами и увидели детализацию цифр, возникла немая сцена покруче, чем в финале последней серии «Игры престолов». Мы были ослеплены эффектом и открывающимися возможностями: можно сделать три щелчка мышью и получить всю необходимую информацию. Планы, текущие результаты, прогнозы и другая информация для анализа из совершенно различных источников и систем – и все на одном экране!

Но первый «подводный камень» бизнес-аналитики находится именно здесь. Специалистам, которые знают, как работают запросы к базам данных и что такое аналитические кубы, понятно, откуда берутся все эти цифры. Однако многие пользователи поначалу испытывают недоверие к такому ПО и предпочитают вовсе не руководствоваться аналитической системой, а получать данные из операционных баз, делать дополнительные расчеты, скажем, в Excel для дальнейшего принятия решений.

Преодолеть это препятствие относительно легко: дайте вашим коллегам поиграть с цифрами. Пусть увидят, в каких случаях прогнозы совпадают со «здравым смыслом», а в каких — нет, позвольте им почувствовать разницу и объясните, отчего она возникла. Очень скоро они войдут во вкус и окажется, что они уже не могут обойтись без аналитики: она нужна перед каждым совещанием, перед каждой встречей с партнерами, в конце каждого периода... Но только в том случае, если удалось правильно сформулировать цели внедрения системы.

2. Проблема целеполагания, и почему недостаточно просто анализировать информацию

Представьте, к вам приходит внутренний заказчик и говорит: «Мы хотим анализировать информацию, собирая её из разных источников данных: 1С, CRM, таблиц Microsoft Excel, журналов запросов сервис-деска, портала заказчиков, других внешних источников...». Правильным в этой ситуации будет уточнить: заказчик хочет строить красивые круговые диаграммы, гистограммы и таблицы на основе анализа небольших выборок данных, или он собирается делать расчеты для оптимизации бизнес-процессов?

Одно дело, когда высшее руководство хочет видеть автоматизированные красивые графики, и совсем другое - когда появляется требование использовать систему бизнес-аналитики на всех уровнях компании, вплоть до мониторинга операционных процессов и отслеживания нестандартных ситуаций.

От конкретизации цели, однозначного определения источников данных и методов доставки аналитической информации зависят и объем необходимых ресурсов, и рекомендации по требующейся аналитической платформе, и подход к хранению данных и работе с ними.

Несформулированные ожидания и неправильный выбор платформы, означают почти гарантированный крах проекта и откат к первоначальному состоянию. Если руководитель предприятия не получает нужную ему отчетность или получает не в полном объеме и тратит много ресурсов на ее доработку, проект придется начинать сначала.

3. Чистота данных, и зачем отличать одну «Ромашку» от другой

Очистка данных и её нормализация — задача, которую неизбежно приходится решать при внедрении любой аналитической системы. Данные, которые выгружаются из разных систем, будут записаны по-разному в силу того, что в различных системах — неодинаковые правила ввода данных и разные пользователи. Так что будьте готовы к тому, что «Ромашка», «Ромашка ООО» и «ООО Ромашка» — не три различные компании, а одна и та же. И придется наводить порядок, убирать дубликаты и формировать однозначность данных. А это ещё те «танцы с бубнами», скажу я вам.

4. Команда и Chief Data Officer

На Западе говорят, что в настоящее время за анализ информационных активов компании должен отвечать отдельный руководитель — директор по управлению данными (CDO, Chief Data Officer). Это сравнительно новый подход, и не беда, если ваша компания не готова к выделению такой должности и отдельного подразделения для анализа данных.

Тем не менее, если вы все делаете серьезно, т. е. формируете хранилище данных, реализуете разные способы анализа информации, то вам потребуется команда, в которой будет несколько ролей:

  • - программист систем - источников данных, например, 1С, CRM и других;
  • - администратор хранилища данных;
  • - аналитик.


Иметь в своем штате всех трех специалистов – и программиста, и администратора, и аналитика – это норма для крупной компании. В небольшой организации содержать такой штат – очень дорого, а совместить в одном лице все три роли – достаточно сложно.

5. Спрос на аналитику как главный индикатор успеха

Самое страшное для вас — это полный успех проекта... Шутка, конечно, но помните, что индикатор успеха аналитической системы — это ее востребованность. Если окажется, что внедренное решение пользуется успехом — а ваша цель именно в этом — то ваша команда испытает лавинообразный спрос на аналитику.  Будьте к этому готовы, потому что вашей команде предстоит поддерживать систему и выполнять все запросы пользователей.

6. Уровень доступа, или как не «топить» сотрудников в информации

Чем серьезнее аналитика, тем «серьезнее» менеджеры, которые ее потребляют. Нужно заранее планировать разграничение доступа к разным видам аналитики и отчетов. Руководитель компании видит общую информацию о продажах и конкурентный анализ по рынку, рядовой менеджер — только данные о продажах в своем регионе и сравнительные результаты своих коллег. Это важно не только в смысле информационной безопасности, но и для того, чтобы не «топить» в информации сотрудников, имеющих вполне определенные рабочие функции.

7. Красивые графики. И как это все субъективно

Красота обязательно спасет мир, но красоту все понимают по-разному. Сколько людей — столько мнений относительно того, как должна выглядеть презентационная графика.

Хорошо, если вам удастся дать пользователям в руки простой инструмент самостоятельной настройки диаграмм.

*             *             *
Если несмотря на все описанные проблемы вы решили внедрять в своей компании бизнес-аналитику — правильно, так держать! Современный мир — это мир информации, которой необходимо не только владеть, но и уметь правильно упаковывать и представлять, а это целое искусство.

Вы сможете добавлять в свои данные новые смыслы, повышать ценность информации с помощью аналитики, научитесь лучше представлять свою организацию на рынке, возможно, вам даже удастся включить информацию и аналитику в свои продукты и сервисы.

Возможностям нет границ! Колумб об этом знал наверняка ☺

Облако тэгов

Популярные блоги