Итак, каким же образом понимание четырех уровней аналитических методов влияет на грамотное внедрение технологий и возврат инвестиций в данные и аналитику? Когда организации и сотрудники разберутся, как работают все четыре уровня, это позволит понять, как коллектив и отдельные сотрудники со своими индивидуальными навыками при посредстве технических возможностей могут совместно построить правильную стратегию работы с данными и дата-аналитикой. А затем эту стратегию можно будет применить.
Четыре уровня аналитических методов
А сейчас, после краткого экскурса в историю, давайте попробуем разобраться в самих четырех уровнях аналитики. Затем мы покажем вам, как сотрудники на самых разных уровнях, от рядовых работников до топ-менеджеров, могут применять эти четыре уровня: 1) для продвижения стратегии работы с данными и аналитикой; 2) для принятия более разумных решений на основе данных; 3) для формирования правильного видения данных и аналитики. Понимание четырех уровней аналитики позволяет организации не стрелять по мишени вслепую, а осуществлять реальную работу по формированию стратегии.
Как уже говорилось выше, четыре уровня аналитических методов – это дескриптивный, диагностический, предиктивный и прескриптивный (см. рис. 2.1). Чтобы получить прочные базовые представления о каждом уровне, давайте для начала рассмотрим их определения и примеры. Кроме того, мы также познакомимся с конкретными программами и технологиями, соответствующими каждому уровню. Затем, разобравшись с каждым уровнем, мы увидим, как они работают в комплексе: формируют правильную аналитическую картину и помогают организации успешно освоить инвестиции в данные.
Прежде чем перейти к первому уровню, давайте разберемся, что на самом деле в нашем контексте означает слово «аналитика». Мы слышим его постоянно, но известно ли нам его истинное значение?
Если взглянуть на определение нужного нам значения слова «аналитика», то окажется, что аналитика – это «систематический вычислительный анализ данных или статистики»
[17].
И что же это такое? Взглянем на определение слова «анализ»: это подробное изучение элементов или структуры чего-либо. В мире данных и аналитики анализ – это способность глубоко «закапываться» в данные, понимая, что они нам говорят. Данные – это не всегда цифры, они могут представлять собой слова, символы и прочие элементы. Если мы понимаем, что говорят нам данные, то затем можем рассмотреть, каковы их элементы и структурные особенности, а также сделать с ними многое другое. Аналитика позволяет нам принимать более удачные решения, задавать более правильные вопросы и эффективно использовать имеющиеся у нас данные.
Четыре уровня аналитических методов – дескриптивный, диагностический, предиктивный и прескриптивный – помогают организациям по-настоящему разбираться в данных и информации, которые они получают, накапливают и используют для принятия бизнес-решений, совершенствования рабочих процессов и достижения успеха. Аналитические методы критически необходимы для успеха организации в современном цифровом мире, управляемом данными.
Уровень 1: дескриптивные (описательные) аналитические методы
Первый уровень анализа – это уровень дескриптивных (или описательных) методов.
Согласно одному из определений, «описание» означает «словесное изображение чего-либо или кого-либо, включающее все важные характеристики, качества или свойства».
Ну и что все это значит? В данном случае описательный метод – это метод, описывающий то, что имело или имеет место. Иными словами, дескриптивный анализ позволяет нам оглянуться на то, что уже произошло в бизнесе, и изучить это при помощи данных.
Однако это не всегда дает нам наиболее четкую картину. Чтобы ее уточнить, существуют другие методы – например, отчеты, работа со сводками или информационными панелями, наблюдения. Наверное, все это знакомо каждому из вас. Как часто на совещаниях или в рабочей электронной переписке упоминается слово «отчет»? Как часто мы видим сводки, KPI (ключевые показатели эффективности) и т. д.? Все эти понятия стали для нас такими обыденными, что сами слетают с языка, но они действительно необходимы для полного понимания описательного анализа. Описательный анализ строится на отчетах, сводках и наблюдениях, которые помогают выяснить, что происходило с организацией до этого момента или происходит прямо сейчас.
Научившись правильному применению методов описательного анализа, мы сможем понять и изучить роль, которую он играет в этой мозаике – в стратегии работы с данными. Но поможет ли это собрать всю мозаику? Здесь нужно учесть один ключевой момент: описательный анализ часто представляет для организаций серьезную проблему. Казалось бы, почему? Принципиальное отличие этого уровня аналитики от остальных в том, что только на нем организация может застрять – то есть не пойти дальше, чтобы освоить остальные преимущества работы с данными.
Применяя аналитические методы, нужно следить за тем, чтобы не застрять на этапе описания прошлого. Учитывая нехватку знаний и навыков в области данных и дата-аналитики, люди, от которых требуют соответствующих действий в рамках демократизации данных, часто склонны ограничиваться самой простой формой аналитики из доступных им. В большинстве случаев это как раз дескриптивные методы: изучив графики или таблицы, достаточно легко правильно понять, что произошло, и проанализировать полученную информацию. Очень многие организации по всему миру тратят большую часть времени на описательные методы.
Это объясняется тем, что дескриптивная аналитика – удобная вещь, если задуматься. Все мы способны оглянуться назад и описать, что произошло. Что мы делали на прошлых выходных? Нам понравился фильм, на который мы ходили? Перейдем к бизнесу: что мы можем почерпнуть из этой сводки? Как закончилась маркетинговая кампания? Сколько новых сотрудников мы наняли в прошлом квартале? И т. д. Кроме того, описательная аналитика приучает сотрудников интересоваться делами и прошлым собственной организации.
Из-за удобства описательной аналитики и отсутствия необходимых навыков работы с данными большинство сотрудников и застревают на первом уровне, не зная, как использовать данные для принятия более сложных и обоснованных решений. Впрочем, многие вообще не в курсе, что есть какие-то четыре уровня аналитики. В итоге организации тратят большие средства на ПО и красивую визуализацию данных, но это никак не сказывается на продуманности решений. Таким образом, застревая на первом уровне, организации лишь усугубляют нехватку навыков у сотрудников.
И еще одно небольшое примечание: не нужно стремиться равномерно распределять время- и трудозатраты между четырьмя уровнями аналитики. Смысл в том, что не нужно, чтобы ваши сотрудники тратили по 25 % времени и сил на каждый уровень; их доля в общей работе не должна быть непременно равной. Разрабатывая и применяя правильные аналитические решения, вы поймете, как поделить время и силы сотрудников между четырьмя уровнями. Далее мы увидим, что при всей важности описательного анализа больше всего времени приходится тратить на работу с методами второго уровня – но подробнее об этом позже.
