Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Если организация хочет разрабатывать и внедрять инновационные операционно-аналитические процессы, она должна уметь преодолевать неудачи. Они не являются злом, а если происходят быстро, то могут и обернуться благом. Когда же проваливаешься медленно и при этом не используешь аналитику, то обрекаешь себя на очень серьезные потери. Избежать их легко, если организация будет действовать только наверняка, но тогда она не сможет развивать свой бизнес. Скорее всего, такая организация проиграет своим конкурентам, которые научатся применять аналитику для ускоренного внедрения инноваций (и ускоренного преодоления неудач).

Говоря о том, что неудача допустима, я вовсе не утверждаю, что никто не должен за нее отвечать или что к ней нужно стремиться. Это означает, что попытки применить действительно новую и инновационную аналитику не могут быть успешными на все 100 %. Например, в бейсболе даже 30 % удачных попыток считается большим успехом. Когда главное внимание уделяется поиску причин провала аналитического процесса, а внедренные системы позволяют быстро тестировать результаты поиска, издержки неизбежных неудач будут сведены к минимуму. Кроме того, извлеченные из неудач уроки могут положительно отразиться на будущих действиях, поскольку это позволит в дальнейшем избежать ведущих к провалу факторов.

Корпоративная культура организации призвана поощрять людей, с тем чтобы они не принимали аналитические результаты на свой счет. Вполне возможно, анализ выявит, что блестящая, по вашему мнению, идея на самом деле абсолютно неработоспособна. Но это вовсе не означает, что вы идиот и не отдаете отчета в своих действиях. Просто аналитика выявила, что вам следует поискать другую идею. Разумеется, 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.

Наконец, еще один важный аспект аналитической культуры, связанный с преодолением неудач, заключается в понимании людьми того, как правильно использовать любые результаты аналитики. Неверное истолкование и неправильное применение аналитических результатов неприемлемы. Старая поговорка гласит: недоученный хуже неученого. Когда недостает знаний о том, как использовать результаты аналитического процесса, это тоже плохо.

В одной из популярных статей в моем блоге обсуждается тревожный пример, который наглядно иллюстрирует опасности использования аналитики без надлежащего понимания или обучения {92}. Руководство находящейся недалеко от моего дома школы решило использовать для оценки курсовых работ учащихся специальную программу проверки на плагиат. Так вот, беспроблемный прежде класс с углубленным изучением школьной программы и со множеством отличников программа уличила в обмане. Всем учащимся завернули курсовую работу, что негативно отразилось на их годовых оценках. Когда мне сообщили детали, я понял, что причина была в неправильном использовании ПО. Например, совпадение фраз из трех слов в двух работах маркировалось как тревожный сигнал. Скажем, если двое учащихся написали фразу: «Автор предполагает, что…», их работы отмечались как подозрительные. При таких нестрогих критериях можно ожидать множество случайных совпадений. Если работа набирала определенное количество красных флажков, она считалась плагиатом. Преподаватели, не имевшие опыта в использовании такого рода анализа, отстаивали оценки «экспертного» ПО, даже если видели явно нелогичные и несправедливые выводы. Все это больно ударило по репутации учащихся, негативно повлияло на их годовые оценки и потенциально на возможность поступить в колледжи по их выбору.

Как и любой другой инструмент, аналитика может быть мощной и полезной при правильном применении, но может и причинить серьезный вред, если используется людьми, которые не умеют правильно ее применять. Все мы сталкивались в бизнесе с ситуациями, когда статистика или показатели предоставляются руководителям вне полного контекста и без необходимых пояснений. Увидев показатели вне контекста, руководитель может принять непродуктивное или ошибочное решение. Крайне необходимо подготовить сотрудников к правильному использованию аналитики в рамках своих рабочих обязанностей. Как уже говорилось выше, рядовым сотрудникам не нужно разбираться в работе алгоритмов. Но они должны в точности знать, как правильно обращаться с результатами анализа, проведенного алгоритмами.