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.
Таблица 1.1. Основные характеристики отчета и анализа
Источник: взято преимущественно у Б. Дайкса
Полезно для понимания аналитики ознакомиться с работой Т. Дэвенпорта и др. (см. табл. 1.2)
[12].
Таблица 1.2. Гипотетические основные вопросы, на которые отвечает аналитика, по Дэвенпорту (на основе работы Дэвенпорта и др., 2010). Пункт D представляет собой ценную аналитику, пункты E и F обеспечивают управление на основе данных, если эта информация стимулирует конкретные действия (подробнее об этом ниже).
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.
• Тестирования направлены на постоянное совершенствование деятельности компании и ее сотрудников. Это может быть постоянная оптимизация основных процессов, например сокращение производственного процесса на несколько минут или снижение цены за конверсию, что становится возможным благодаря тщательному анализу, специально разработанным математическим или статистическим моделям и симуляции.
• Компании могут заниматься прогнозным моделированием, прогнозированием объема продаж, курса акций или выручки, но, что самое важное, они используют собственные прогнозные ошибки для улучшения своих моделей (см. главу 10).
• Практически всегда они выбирают среди будущих вариантов или действий на основе набора взвешенных показателей.
Ресурсы всегда конечны, и всегда есть аргументы за и против разных рациональных способов действий. Для принятия окончательного решения необходимо собрать данные для каждого набора показателей, которые тревожат или интересуют компанию, и определить их значимость. Например, когда компания Warby Parker собиралась открывать первый офис за пределами Нью-Йорка, то комплексно рассматривала и оценивала целый ряд переменных в отношении нового места: индекс благополучия Gallup (Well-being index), кадровый потенциал, прожиточный уровень, стоимость билетов до Нью-Йорка и так далее. Марисса Майер (CEO компании Yahoo!) делилась похожей историей: как она выбирала между разными предложениями о работе и приняла решение работать в компании Google
[13].
Компания с управлением на основе данных будет делать хотя бы что-то из перечисленного, что направлено на будущее и имеет акцент на данных.
Итак, у нас в компании есть качественные данные и квалифицированные специалисты по работе с этими данными, которые занимаются деятельностью, направленной на перспективу. Теперь-то нас можно назвать компанией с управлением на основе данных?
К сожалению, не совсем. Это все равно что в лесу падает дерево, но никто этого не слышит. Если специалисты по работе с данными проводят анализ, но никто не обращает на него внимания, и если результаты этого анализа никак не отражаются на процессе принятия решений в компании, то это нельзя считать управлением на основе данных. Специалисты по работе с данными должны информировать тех, кто принимает решения, и последние должны делать это, учитывая результаты работы аналитиков.
Дайкс предлагает термин «аналитическая цепочка ценности» (см. рис. 1.3). Данные ложатся в основу отчетов, которые будут способствовать проведению более глубокого анализа. Результаты анализа предоставляются лицам, принимающим решения, и процесс принятия решений строится на их основе. Это ключевой шаг. Данные и результаты анализа, о которых идет речь, требуются для принятия решения, способного повлиять на стратегию или тактику компании или ее развитие.
