Метрика позволяет отвечать на вопросы «хорошо или плохо», «эффективно или неэффективно».
Дашборд (Dashboard) – это дословно панель приборов, т.е. интерфейсное представление или форма, в которую выводится набор метрик или данных, важных для отслеживания хода операционной деятельности или эффективности бизнеса.
Сюда отбираются те метрики и данные главного процесса (value chain), изменение которых требует вмешательства и принятия управленческих решений.
KPIs (Key Performance Indicators) – они же ключевые показатели эффективности. Все хотят, чтобы они были количественными в виде метрик или «статистик». Но на практике часто используют и качественные. Каждый количественный KPIs – по сути метрика. Но не каждая метрика является KPI. Т.е., в KPIs попадают только именно ключевые для определённого периода (обычно года) метрики или данные.
Аналитика – это слово во многих организациях используют, зачастую подразумевая данные за период или метрики.
Но аналитика – это совсем другого рода вещь.Это поиск скрытых закономерностей и построения прогностических (предсказывающих, предиктивных) алгоритмов посредством конкретного набора аналитических инструментов. Аналитика проверяет модели на прочность или позволяет находить новые модели исследуемых объектов или процессов.
В книге мы не будем говорить о метриках. Кто решил ее прочесть с ожиданием разобраться как правильно подобрать метрики под компанию, процесс, продукт, систему… – Вам не сюда.
И в книге мы вообще никаким образом не будем касаться ни KPIs, ни построения Dashboard-ов. Потому что эти вопросы вообще к анализу данных и аналитике не имеют отношения. Это чистой воды вопросы систем управления.
В общем, если даже прочитав аннотацию и предыдущие разделы Вы все еще надеетесь узнать в книге как подбирать эффективные метрики, формировать KPIs и дашборды для компании, функции, процесса или продукта – оставьте Вашу надежду, ибо в этих вопросах данная книга никак не поможет.
В части данных – мы обзорно коснемся формирования правильных массивов данных, с которыми можно «по-человечески» работать. Но перечислять какие данные обычно собираются для тех или иных направлений (продажи, маркетинг, производство, HR, социология и т.д.), для чего их использовать и в каких расчетах применять, как организовать хранилища данных – эти вопросы также не из тематики книги.
Книга также почти не касается вопросов визуализации данных(хотя даже эту тему многие считают аналитикой) – это вопросы обработки и представления данных / информации, но не аналитики.
А вот, собственно говоря, аналитике, набору современных инструментов для поиска скрытых закономерностей и прогностического анализаи будет посвящена книга.
Книга поможет тем, кто хочет, к примеру, научиться с определенной долей вероятности отвечать на такие вопросы:
· Будет ли соискатель эффективен на должности продавца?
· Как долго будет клиент пользоваться услугами компании?
· Кто из клиентов в ближайшее время перестанет пользоваться услугами?
· Насколько понизится мотивация персонала при снижении удовлетворенности возможностями карьерного роста?
· Что повлияло на выбор того или иного кандидата в президенты?
· Вернет ли потенциальный заемщик кредит?
· И т. д.
Глава с двумя оговорками для высшего менеджмента
В этом разделе речь все о том же, что не входит в предмет данной книги, но сквозь «другие очки» – « вид сверху» глазами высшего руководства компании .
Этот раздел в дополнение к предыдущему написан специально для представителей высшего менеджмента («злые языки» говорят, что для отпугивания нежелающих делать своими руками).
Книга не покрывает такие вопросы менеджмента как:
· устройство и построение корпоративных систем аналитики (построение аналитических функций в компаниях)
· оценка уровня зрелости аналитической функции компании
УСТРОЙСТВО И ПОСТРОЕНИЕ КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМ АНАЛИТИКИ (ПОСТРОЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ В КОМПАНИЯХ).
Многие компании путают аналитику с тем, как внедрить и управлять аналитической функцией по всему предприятию. Путать корпоративную систему аналитики с непосредственно аналитикой – то же самое, что путать корпоративную систему управления проектами с непосредственным управлением проектом .
Читать дальше