Прочитал книгу «Революция в аналитике», автор – Билл Фрэнкс. Хотя книга адресована главным образом аналитикам и компаниям, которые стремятся использовать большие данные (Big Data) в своей работе, она будет интересна также читателям, которые хотели бы знать, что такое большие данные и операционная аналитика, как их эффективно применять. А знать надо, т.к. время больших данных наступило – нас везде и по-разному анализируют.

Прочитав книгу, вы убедитесь в потенциале операционной аналитики по улучшению качества сервиса для клиентов. В ней содержатся хорошие примеры. Предлагаю ряд полезных, по моему мнению, положений из книги.

1. Отличия операционной аналитики от традиционной:

1) операционная аналитика интегрирована и автоматизирована. Традиционно организации вели аналитику в режиме оффлайн и затем передавали ее результаты повсюду, чтобы их принимали во внимание при принятии решений.

2) операционная аналитика предписывает действия. Не просто рекомендует, какое наилучшее предложение следует сделать клиенту.

3) операционная аналитика принимает решения. Этим она в корне отличается от традиционной аналитики, где анализ производит рекомендации, а человек решает, принять их или отклонить.

4) операционная аналитика осуществляется в пределах «времени принятия решения». Во многих случаях оно соответствует реальному времени.

2. Если организация не научилась успешно применять традиционную аналитику на основе пакетной обработки, то не сумеет и сделать аналитику операционной. Сначала нужно обзавестись основными аналитическими возможностями, а уже потом их масштабировать.

3. По мере того как традиционные производители вдруг обнаруживают, что им приходится в интересах своих потребителей внедрять датчики, собирать данные и применять аналитику, границы между отраслями стираются… Причины, по которым потребители выбирают продукт, определяются, возможно, не столько традиционными критериями, сколько возможностями продукта, связанными со сбором данных и аналитикой.

4. В эпоху больших данных и аналитики почему бы не разрешить детям самим выбирать, с какой скоростью они будут изучать материал? Разве не повысим мы у них интерес к учебе, если учителя превратятся из пересказчиков обязательного материала в помощников, которые будут отвечать на вопросы учеников и помогать им? Изучая материал в собственном темпе, школьники могут обращаться к учителям за помощью в любое время.

5. Можно с точностью отследить, какие учебные видеоматериалы просмотрел каждый учащийся, какие задания и контрольные тесты он выполнил и насколько хорошо. Можно с легкостью определить, какие темы ему следует пройти еще раз, поскольку аналитика выявит затруднения не только с решением конкретной задачи, но и с усвоением учебной темы в целом.

6. Организация должна для начала определить бизнес-проблему, а затем подобрать для нее необходимые данные… В мире больших данных очень легко удариться в собирательство всех данных подряд с прицелом на то, что когда-нибудь они пригодятся. В результате организация может настолько увлечься сбором данных, что никогда ими и не воспользуется.

7. По мере того как организация собирает все больше информации о наших с ней взаимодействиях, она способна лучше подстроиться к нам. Благодаря запуску процессов операционной аналитики, которые в текущем режиме учитывают все наши последние действия, организация может как персонализировать, так и улучшить восприятие ее нами.

8. Государственные структуры не отличаются высокой эффективностью и рациональностью. Но именно ввиду масштабности многих действий государства и их печально известной неэффективности государственные органы могут значительно улучшить свою деятельность благодаря эффективному использованию операционной аналитики.

9. Зачастую эффективность любого отдельно взятого процесса повышается при помощи операционной аналитики ненамного – в пределах 1–2 %. Однако в больших масштабах и особенно при ограниченной рентабельности такой выигрыш может иметь серьезное значение. Сочетание нескольких процессов с малым воздействием способно привести к сильному воздействию, которое обеспечит организации весомое конкурентное преимущество.

10. Результаты исследования показали, что специалисты-аналитики обладают четкими и измеримыми характерными признаками прирожденных талантов. Среди 11 измеренных характеристик первое место заняли любопытство и креативность.

11. Представители как старой, так и новой школы согласны с тем, что сегодня компаниям требуются люди, обладающие не только техническими навыками. Им нужны люди, способные создать при помощи данных убедительную картину. Им нужны творцы.

12. Клиент от отчаяния пожаловался мне на то, что его организация за последние два месяца не смогла нанять трех специалистов. А ведь им были предложены конкурентоспособная зарплата и интересные начальные проекты. Однако специалисты заявили, что компания не объяснила им, какую роль они будут играть в долгосрочной перспективе, и не представила траектории повышения. Если их наняли за хорошую зарплату выполнять значимые проекты, то чем они займутся по завершении проектов?

13. При переходе к новому способу работы, такому как операционная аналитика, организация должна поощрить сотрудников на переосмысление и переоценку давнишних предположений. Вероятно, несколько лет назад нельзя было делать то, что требуется и возможно сегодня. Поэтому время от времени осматривайтесь вокруг и проверяйте, по-прежнему ли существуют усвоенные вами ограничения.

14. Придется постараться, чтобы убедить людей в том, что они могут свободно предлагать идеи, пусть те потом и окажутся неработоспособными. Во многих организациях люди стараются предлагать только те идеи, в которых они более чем уверены, поскольку опасаются негативного к себе отношения, если их будут ассоциировать с провалившимися идеями. Корпоративная культура не должна такого допускать. Лучше поощрять людей рисковать и вносить свою лепту в общее дело, чем позволять организации безопасно стагнировать.

Автор публикации: Аскар Калдыбаев