Big data простым языком - страница 10



На самом деле, в основе бизнеса лежат традиционные бизнес-вопросы.

Рассмотрим несколько примеров? Ведь это звучит это очень абстрактно.

Пусть у нас есть небольшая организация, где помимо прочих департаментов, есть целый отдел клиентского сервиса. Пусть вы являетесь топ-менеджером, уверен однажды это будет именно так.

Так вот, я утверждаю, что вы как руководитель будете регулярно озабочены необходимостью постоянно задавать весьма конкретные и повторяющиеся вопросы о том, как обстоят дела с уровнем клиентского сервиса (успевает ли организация обслуживать своих клиентов вовремя и так далее).

Ответы на них будут лучше, чем просто отчетность, которая отвечает не на конкретный вопрос, а на открытый.

Все подобные вопросы можно выписать, структурировать и передать алгоритмам, чтобы они уже отвечали.

Шаг #3. Деперсонифицировать принимаемые решения – Depersonalise Decisions making

Переход к фокусировке на тех данных, которые действительно нужны организации, ведет к созданию новой формы культуры, где данным выделяют центральное место, а все решения – деперсонализированны, потому что важно не мнение людей в комнате, а данные на которых оно строится.

Нет смысла бороться с HYPPO, все решения должны быть деперсонифицированны, потому что они говорят не про мнения отдельно взятых людей, а про реальные тренды, бенчмаркинг, результаты работы клиентов или уровень их удовлетворенности. Будь-то электронная коммерция или реальное производство, данные покажут, что идет не в соответствии с ожиданиями, и это никак не связано с персональной оценкой.

А если HYPPO по стечению обстоятельств стал читатель этой книги, то для него важно помнить, что роль HYPPO – диверсифицировать мнение людей, допуская споры и несогласия. Своим присутствие HYPPO должен стимулировать принятие решений на основании данных.

Шаг #4. Проактивный инсайт (прогноз) важнее реактивной аналитики – Proactive insights rather than reactive

В тот момент, когда вы получили данные и начали заниматься подготовкой инсайта, данные уже устарели. Поэтому вместо того, чтобы выполнять и готовить отчетность, людям нужно выполнить анализ, про который никто не спрашивал ранее. Такой анализ необходим ввиду того, что данные быстро устаревают, и ряд ключевых аспектов может быть не покрыт во время процесса принятия решения.

Шаг #5. Расширить полномочия Аналитиков – Empower your Analyst

Итак, для того чтобы Аналитик мог потратить свое рабочее время на анализ, о котором его никто не просил, у него должны быть достаточные полномочия, иначе, вместо подготовки регулярной отчетности, аналитик будет заниматься неструктурированным или слабоструктурированным анализом. Как ни странно, но data-driven организация вряд ли будет существовать в условиях регулярного процесса выпуска отчетности, на который тратится более восьмидесяти процентов времени работы команды. В одном из американских банков, где я однажды был на обмене опытом, была ситуация, когда люди выполняли регулярный процесс подготовки ежемесячной отчетности всего за 3 дня. Я спросил топ-менеджеров, а что люди делают остальное время, так как команда была достаточно большой. Они ответили – «Value Added активности», и все посмеялись. Признаюсь честно, до меня дошло не сразу. Под «делают Value Added активности» здесь подразумевалось, что аналитики использовали свое время, чтобы улучшить иные процессы организации по работе с данными и их продуктом – ежемесячной отчетностью.