Читать онлайн Григорий Финкельштейн - Менеджмент на основе данных: Как сменить интуитивный подход к управлению на аналитический
Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436–ФЗ от 29.12.2010 г.)
Главный редактор: Сергей Турко
Руководитель проекта: Анна Василенко
Художественное оформление и макет: Юрий Буга
Корректоры: Елена Аксёнова, Анна Кондратова
Компьютерная верстка: Павел Кондратович
Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.
Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.
© Григорий Финкельштейн, 2025
© ООО «Альпина Паблишер», 2025
Предисловие
Книга, которую вы держите в руках, особенная. Есть книги, которые пишутся из желания завоевать популярность, получить признание, стать известным. Есть те, которые продвигают идею или продукт. А есть редкий жанр деловых книг, которые автор пишет, потому что не мог не написать. Эта – именно такая.
Талант автора в том, чтобы находить неочевидное: закономерности в данных, сложные зависимости. Открывать и показывать новое знание, ставя под сомнение то, во что мы привыкли верить и полагать истинным. И анализ данных в этом – основной инструмент. Но в отличие от большинства хороших аналитиков, понимающих цифры и умеющих использовать сложные методы анализа, Григорий хорошо разбирается и в менеджменте, и в бизнесе. Обычно эти две области экспертизы живут в разных головах, встречаются друг с другом редко и понимают друг друга с очень большим трудом. Руководители плохо, неумело ставят задачи аналитикам, не могут воспользоваться выводами, а аналитики целиком сосредоточены на своей «магии цифр», формулах и зависимостях и редко могут проинтерпретировать найденное полезным и понятным бизнесу языком. Эта книга о том, как объединить эти две экспертизы. И это ценно, поскольку самые интересные результаты часто рождаются на стыке разных дисциплин: аналитики, прочитав книгу, лучше поймут бизнес, а бизнес – лучше поймет возможности анализа данных.
Одна из главных причин, почему руководителям сегодня следует чаще использовать анализ, – нарастающая неопределенность внешней среды, исчезновение предсказуемости. Шаблоны прошлого опыта, когда-то приводившие организацию к успеху, перестают работать. Например, персонал, которого в прежние времена было в избытке, «вдруг» стал наиболее дефицитным ресурсом, ключевым ограничителем роста. Но готова ли ваша компания быть привлекательной для талантов? Понимает ли она, что в действительности хотят люди и почему они приходят и уходят? Что конкретно ей нужно изменить? Простой ответ на этот вопрос – хорошо платите и люди у вас будут. Но если хорошо (и даже очень хорошо) начинают платить все вокруг, эта формула перестает работать. Нужна аналитика. Иначе в попытках привлечь нужных людей организация обречена на перебор вариантов, дорогостоящий метод проб и ошибок, и решение, подходящее для одной организации, может оказаться вредным для другой.
Другой пример – стратегия. Прошло время, когда стратегия существовала в виде единого подробного плана действий на длительный период. Сейчас новые угрозы и возможности возникают постоянно. Ответом на них является сценарный подход, «стратегическая гибкость». Что будет, если мы купим новый актив, но объем рынка при этом сократится на 3%? А если выберем стратегию фокусировки только на массмаркете и не будем идти в «премиум»? Такие вопросы ставят руководители бизнеса, переходящие «от стратегии к стратегированию». Но всерьез стратегировать без опоры на анализ данных у них вряд ли получится.
Если говорить о доступности данных для принятия решений, руководители сегодня работают в двух крайних ситуациях: данных либо нет совсем, либо, напротив, их так много, что выделить главное (на что будешь опираться в принятии решений) очень трудно. Ситуация «есть достаточно данных высокого качества, позволяющих принять решение» – роскошь, увы, редкая. Подходы и методы, описанные в этой книге, помогут преодолеть обе проблемы – найти нужные данные или отобрать из большого массива те, на основе которых действительно стоит принимать решение.
У этой книги, помимо аналитиков и руководителей бизнеса, есть и еще адресаты – специалисты и менеджеры по работе с персоналом, HR. В большинстве крупных организаций каждый год проходят опросы вовлеченности. Служба персонала покупает зарплатные обзоры, чтобы предложить правильный размер индексаций. Процесс регулярного целеполагания и оценки (Performance management) генерирует огромный поток данных о результативности работы людей и подразделений. Во многих, если не в большинстве, этих организаций слышится лозунг «Данные – новая нефть». Если так, то эти организации ходят по нефтяным пластам, лишь в небольшой степени используя потенциал их отдачи.
На какие пункты опроса вовлеченности нужно воздействовать (нашими планами улучшений), чтобы таланты перестали уходить? Какие люди нам нужны – какие критерии на входе могут предсказать их будущую эффективность? Работает ли наша система KPI – поддерживает ли она нужное организации поведение и результаты или, напротив, провоцирует ежегодный торг за формальные показатели, не имеющие отношения к процветанию компании? Приводит ли обучение, в которое мы инвестируем огромные средства, к результату? Начинают ли сотрудники работать лучше? На эти и многие другие вопросы бизнес требует точных ответов, которые HR не сможет дать без использования анализа данных. И ключом для этого является вовсе не доступ к последней версии GPT Сhat или другим платформам AI, а умение поставить задачу анализа, сформулировать и проверить гипотезы, полезные для практических выводов. Искусственный интеллект лишь средство – мощное в умелых руках и бесполезное в неумелых.
Я рад, что Григорий написал книгу о том, что его захватывает и вдохновляет. Уверен, что она вдохновит и вас, дорогой читатель.
Введение
Современные технологии работы с данными полностью изменили суть многих профессий. Фармацевты, маркетологи, физики и многие другие специалисты гораздо чаще полагаются на исследования и анализ, а не на озарение и удачу. Автопилоты управляют автомобилями и самолетами, нейросети переводят тексты, пишут картины, генерируют творческие идеи – компьютерные данные стали важной частью нашего мира.
Но осталась одна важная профессия, в которой все замерло на доцифровом уровне. Данные и их анализ не определяют решения в ней, а лишь могут несколько повлиять на мнение человека, который при этом им часто не доверяет. Эта профессия – менеджер высшего уровня, управляющий организацией. Лишь очень немногие руководители могут обосновать объективными данными свои кадровые решения, изменения организационной структуры компании или системы мотивации персонала. Как показывают наши исследования, чаще всего при решении столь важных вопросов менеджеры действуют на основе интуиции и «гениального прозрения».
Многие руководители считают, что управление организацией – навык, который сам развивается со временем. Якобы достаточно наблюдать за процессами и более опытными коллегами, подмечать и формулировать закономерности, а затем применять собранные знания на практике.
Разновидность этого подхода – механическое повторение чужого опыта. Компания внедряет «отлично показавшие себя» в других организациях инструменты (обычно с небольшой адаптацией) – опять же на основе интуиции и собственных представлений руководителей. Как правило, результат получается отрицательный. Уникальны не только сами организации, но и ситуации, в которых они действуют. Например, внешне похожие компании могут использовать в работе различные эффективные методы, которые подходят именно для них. А приемы, успешные при найме инженеров, будут сбоить при наборе рабочих, потому что инженеры и рабочие выбирают нанимателя по разным критериям.
С высоты сегодняшних знаний кажется невероятным, что когда-то подобный подход был принят и в науке. Ученые древности опирались на знания своих учителей и собственные наблюдения, из которых пытались выводить общие закономерности. Аристотель описывал движение предметов в природе как сочетание идеальных кривых: «Все перемещающееся движется или по кругу, или по прямой, или по смешанной [линии]»[1].
Такая концепция (безусловно, красивая и понятная) просуществовала более 15 веков. На нее опиралась зарождающаяся баллистика, тем более что практика часто подтверждала ее справедливость. Не принимая во внимание гравитацию и сопротивление воздуха, последователи Аристотеля представляли траекторию снаряда катапульты сначала в виде прямой линии, затем окружности и снова вертикальной прямой, направленной вниз (что было почти верно из-за небольшой точности метательных машин и низкой скорости снарядов того времени). Но все изменилось, когда появились пушки.
Ядро пушки компактнее и летит быстрее, поэтому его траектория никогда не переходит в круговое или вертикальное движение. Оно очевидно летело не так, как предсказывала наука. Но даже Леонардо да Винчи и Никколо Тарталья продолжали рисовать траектории как сочетание прямых и круговых линий. Галилей уже рассматривал влияние силы тяжести и параболические траектории, а Ньютон в конце XVII века добавил учет сопротивления воздуха. В XIX веке Джордж Стокс описал поведение среды вокруг объектов, движущихся с относительно небольшой скоростью (например, вокруг ядра на конечном этапе полета).
Лишь к середине XIX века ученые смогли описать полет ядра, комбинируя законы Стокса и Ньютона. И только к началу Первой мировой войны ученые-баллистики благодаря развитию математики и аэродинамики научились достаточно точно описывать полет пушечного снаряда.
Все это время артиллерия активно развивалась. Пока ученые пытались вывести общие закономерности, военные и оружейники составляли баллистические таблицы. В отличие от катапульты пушка в одинаковых условиях стреляла стабильно, поэтому можно было управлять траекторией с помощью заряда, ядра и учета внешних факторов. Учебники, иллюстрации и таблицы не выводили общих правил, но помогали наводить конкретное орудие на выбранную цель.
Сегодняшнее состояние науки управления примерно соответствует уровню баллистики XV века. Есть свои аристотели и красивые методики, которые очень редко работают успешно. Причем объяснить, почему в одной организации такой-то подход эффективен, а в другой нет, не получается. Мы все лишь зарисовываем «полет снаряда» и пытаемся составлять управленческие «баллистические таблицы».
Главная задача этой книги – дать руководителям надежные инструменты в их работе, научить использовать данные и предостеречь от наиболее частых ошибок. Надеюсь также, что книга поможет менеджерам понимать аналитиков и говорить с ними на одном языке.
Похожие книги
