Тим Филлипс - Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе

Наконец, из нескольких проектов стоит выбрать тот, у которого самый высокий показатель NPV из всех прогнозов, которые вы провели.

Вряд ли имеет большой смысл погружаться в детали расчетов этих коэффициентов (это задача бухгалтера и финансового директора), но вот способность прочитать и понять документы, содержащие эти показатели, – это важный и полезный навык. Кроме того, это определенный подход к процессу прогнозирования. Зачастую прогнозирование сводится не к оценке того, представляет ли какой-то проект или инвестиция хорошую идею (таких очень много), а к тому, лучше ли эта идея, чем ближайшая альтернатива, или удачна ли она в 80 % случаев, не очень удачна в 19 % или вообще это полная катастрофа в 1 % случаев. Или же прогноз моделирует то, что мы просто не знаем о будущем, чтобы принимать достаточно информированные решения на период более одного года. В этом случае не стоит просто выбирать среднее значение и скрещивать пальцы на удачу. Широкий диапазон окупаемости инвестиций означает, что необходимо регулярно пересматривать все показатели при изменении условий деловой среды, что происходит практически постоянно. Прогнозирование окупаемости инвестиций – это скорее бизнес-процесс, чем разовое действие.

Данные рассказывают нам историю, но это не означает, что она правдива.

Звучное словосочетание «голые факты» вводит в заблуждение. Очень часто данные фальсифицируют по целому ряду причин. Знание, как можно подтасовать их, и умение отличить даже хорошо сфабрикованную информацию от правдивой критически необходимо, если вы стремитесь, опираясь на данные, выигрывать любые обсуждения. А если вы пытаетесь менять привычный уклад вещей, то споры и дискуссии будут возникать постоянно.

Вам важно знать способы, как можно исказить данные, потому что в будущем практически наверняка кто-то попытается ввести вас в заблуждение якобы научной информацией.

Самый очевидный способ слегка «подкорректировать» статистику вашей компании заключается в том, что кто-то выбирает выгодные ему показатели для измерения, зная, что вы не можете посчитать все. Поскольку в отчеты попадают только эти данные, а управлять можно только на основании цифр, попавших в отчеты, эта, казалось бы, очевидная проблема имеет серьезные последствия. Например, сказывается на том, как распределяется бюджет компании.

Некоторые данные игнорируются по причине сложности их измерения. Например, насколько люди счастливы, вычислить сложнее, чем сколько денег они тратят. Поэтому измерить уровень счастья невозможно так же эффективно, как оценить уровень финансового благосостояния респондентов. (Принято считать, что чем богаче человек, тем он счастливее. Это не так. Согласно результатам исследований, после достижения человеком уровня дохода $70 000 с дальнейшим повышением показателя дохода уровень его удовлетворенности качеством жизни не меняется.)

Некоторые неизмеряемые данные остаются без внимания, потому что их слишком сложно интегрировать в общую картину. Где-то в каком-то виде они присутствуют, но собрать их вместе почти невозможно. Суммировать финансовые показатели часто бывает сложно, потому что их собирают из множества отчетов. Анализ рисков проводить сложно, потому что риски постоянно меняются, могут произойти чрезвычайные события с непредсказуемыми последствиями, риски взаимосвязаны, а мы не в состоянии предсказать все действия каждого человека.

Еще одна возможность для фальсификации данных – раздельное их хранение. Самым ярким примером этого может послужить банкротство в 2002 году компании WorldCom [18], годовой доход которой составлял $30 млрд. Компания фальсифицировала скорее не данные, а отчетность. Впоследствии аудиторы выяснили, что цифры в балансовом отчете были завышены на $75 млрд, а доходность компании – на $11 млрд. Как такое вообще стало возможно? Основная причина заключалась в том, что в компании применялось несколько разных систем бухгалтерского учета, между которыми не было обмена данными. Двойной учет был обычным делом.

Проблема часто состоит в том, что люди считают, будто владеют какими-то данными, и не хотят делиться информацией. Даже если ваша компания, к счастью, непохожа на WorldCom, ваши аргументы могут оказаться не вполне убедительными, так как вы не видите всю картину целиком.