Обзор книги «Аналитическая культура»: как сформировать корпоративную аналитическую культуру
Если перед вами стоит вопрос, как внедрить в вашей компании систему управления, основанную на данных, то вам повезло: вы нашли пошаговую инструкцию превращения своего бизнеса в data-driven.
Специально для вас, жаждущих аналитической революции как минимум в масштабе своей компании, Карл Андерсон, директор по аналитике в компании Warby Parker, создал свою книгу «Аналитическая культура», где на основе многочисленных кейсов, а также интервью с ведущими аналитиками и учеными рассмотрел процессы внедрения дата-культуры, связанные с ними проблемы и пути их преодоления.
О чем книга
Лейтмотивом книги является последовательность от сбора данных до конечного результата, которую автор называет аналитической цепочкой ценностей. Именно она, по мнению Андерсона, позволяет бизнесу принимать правильные решения и достигать лучших результатов.
Вопрос корпоративной аналитической культуры рассматривается в двух основных аспектах:
значение для компании системы управления на основе данных
пути внедрения аналитической культуры
Значительная часть книги посвящена роли специалистов в области обработки и анализа данных, а также инфраструктуре корпоративной культуры, необходимой для создания компании, где к данным относятся как к основному активу и используют их для принятия бизнес-решений.
Кроме того, автор рассматривает также примеры поведения, которое мешает бизнесу эффективно использовать получаемые данные.
Для кого книга
Книга Карла Андерсона «Аналитическая культура» будет интересна как CEO и владельцам бизнеса, так и менеджерам или аналитикам, так как логика изложения материала затронет все уровни работы с данными и поможет разработать систему внутренней аналитики, ее управления и использования.
Управлять на основе данных? А что для этого нужно?
Чтобы говорить о том, что значат данные для компании и ее перспективного развития, автор предлагает рассмотреть базовые требования к процессу сбора данных и их доступности: Требование 1: сбор данных должен быть качественным Согласно статистике, именно на этот этап работы с данными специалисты тратят 80% всего рабочего времени. Требование 2: общедоступность данных Данные могут быть объединенными, их можно совместно использовать, а также осуществлять доступ к ним по запросу.
Кроме того, Андерсон подчеркивает, что даже при соответствии этим двум основным требованиям компания не сможет сформировать корпоративную аналитическую культуру без квалифицированных сотрудников, которые смогли бы выбрать соответствующие показатели. Например, уровень повторной подписки (для таких сервисов, как Netflix или Wall Street Journal), долгосрочные показатели ценности или показатели роста и пр.
«Человеческий фактор в управлении компанией на основе данных — важнейший: необходимы люди, способные задавать правильные вопросы, люди с необходимыми навыками для получения нужных данных и показателей, люди, использующие данные для планирования следующих шагов». Еще одним элементом, отличающим компанию, управление которой основано на данных, является наличие таких процессов, как составление отчетов, получение оповещений и самое главное – анализ полученных данных.
По мнению автора, для компаний с управлением на основе данных характерны следующие виды деятельности:
проведение различных тестирований (A/B-тестирование на сайте или тестирование заголовков в электронной рассылке маркетинговой кампании и пр.) Социальная сеть LinkedIn, например, проводит до 200 тестирований в день, сайт электронной коммерции Etsy одновременно может проводить до десяти тестирований.
постоянная оптимизация основных процессов в компании
прогнозирование, моделирование объема продаж, курса акций или выручки и их использование для улучшения своих моделей
среди будущих вариантов или действий делают выбор на основе набора взвешенных показателей
Подумайте, есть ли в вашей компании качественные данные, квалифицированные специалисты, правильный алгоритм действий? Карл Андерсон утверждает, что для корпоративной аналитической культуры всего этого тем не менее недостаточно. Так в чем секрет? Завесу тайны приоткроем ниже.
Знак качества для данных
Данные – это ключевой момент для компании, имеющей звание data-driven, или претендующей на таковое. Поэтому вопрос их качества – это вопрос, по сути, вопрос, эффективности принятых решений и конечного результата. Совершенно неслучайно Андерсон уделяет этой теме значительную часть своей книги.
Среди характеристик, определяющих качество данных, автор выделяет следующие аспекты:
Доступность
Точность
Взаимосвязанность
Полнота
Непротиворечивость
Однозначность
Релевантность
Надежность
Своевременность
Автор обращает особое внимание, что ошибка всего в одном из этих аспектов может привести к тому, что данные окажутся непригодными для использования.
Внимание: можно ошибиться
Как говорится в известной пословице, знал бы, где упасть, соломки бы подстелил. Карл Андерсон сделал это за вас и определил этапы работы с данными, где вы можете ошибиться: Методику борьбы с ошибками и техники их исправления Андерсон подробно рассматривает в Главе 3.
А ты кто будешь такой, выбирай поскорей!
Андерсон, утверждая, что аналитика – это, прежде всего, командный спорт, приводит свою собственную градацию специалистов по работе с данными. Попробуйте идентифицировать себя!
АНАЛИТИК Это самый широкий и общепринятый термин. В большинстве случаев они обладают скромным опытом по целому спектру навыков, но очень глубокими знаниями и навыками в своей основной профессиональной области.
ИНЖЕНЕРЫ В ОБЛАСТИ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И АНАЛИЗА Эти специалисты в первую очередь несут ответственность за сбор и обработку данных и перевод их в формат, удобный для проведения анализа. Они отвечают за аспекты операционной деятельности, такие скорость обработки информации, масштабирование, нагрузки и ведение журнала операций. Кроме того, они могут отвечать за разработку инструментов, которые используют аналитики.
БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ Эти специалисты обычно выступают связующим звеном между руководством (например, руководителями отделов) и технологическим отделом (например, разработчиками программного обеспечения).
DATA SCIENTISTS (СПЕЦИАЛИСТЫ ПОРАБОТЕ Этот широкий термин применяется для обозначения специалистов в области работы с большими данными, обладающих математическими или статистическими знаниями, обычно с более высоким уровнем образования в точных науках, а также развитыми навыками программирования.
СПЕЦИАЛИСТЫ ПО СТАТИСТИКЕ Это квалифицированные сотрудники, которые занимаются в компании статистическим моделированием.
КВАНТЫ Специалисты по количественному анализу, как правило, обладают хорошей математической подготовкой и обычно работают в финансовом секторе, моделируя управление риском и движение фондового рынка со стороны как покупателей, так и продавцов.
СПЕЦИАЛИСТЫ ПО ЭКОНОМИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ И ФИНАНСОВЫЕ АНАЛИТИКИ Специалисты, которые занимаются внутренней финансовой отчетностью, аудиторскими проверками, прогнозированием, анализом эффективности производственной деятельности и пр.
СПЕЦИАЛИСТЫ ПО ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ Это люди с развитым чувством прекрасного, которые создают инфографику, дашборды и другие графические элементы. Кроме того, они могут заниматься написанием программного кода при помощи JavaScript, CoffeeScript, CSS и HTML и работают с библиотеками визуализации данных, такими как D3 и HTML5. Рекомендации по работе для каждого типа сотрудника, а также особенности их деятельности Андерсон дает в своей книге. Ваша задача: найти себя! 😊
Корпоративная аналитическая культура «сверху вниз»
По мнению Карла Андерсона, в компании, где реализуются принципы управления на основе данных, должна быть сильная вертикальная власть, которая их будет внедрять и поддерживать. Поэтому именно руководство должно продвигать методы работы на основе и с использованием данных.
Каким должен быть руководитель компании data-driven? Андерсон отвечает на этот вопрос так:
Во-первых, он должен поддерживать специалистов аналитического отдела, обеспечивать инструментами и организовывать, по мере необходимости, обучение или повышение квалификации.
Во-вторых, он должен добиться того, что все остальные сотрудники компании будут его поддерживать в идее внедрения аналитической культуры.
В-третьих, он должен заручиться поддержкой остальных топ-менеджеров компании.
Новая культура – новая этика
Карл Андерсон справедливо отмечает, что использование принципов аналитической культуры автоматически приписывает компании новые требования не только к организации непосредственной деятельности, но и к ее этической составляющей. Поэтому вопросы безопасности данных и их использования с моральной точки зрения становятся для бизнеса ключевыми.
В качестве решения этой задачи автор рекомендует разработку некоего руководства, где было бы прописано, что считать приемлемым и неприемлемым в использовании данных. Уместно, что Андерсон приводит здесь фразу из комикса о Человеке-пауке: «Большая власть подразумевает большую ответственность».
Но истинные герои работы с данными ответственности не боятся и смело внедряют принципы аналитической культуры в свой бизнес. Не отставайте и вы! Давайте развивать аналитические компетенции вместе: подписывайтесь на блог проекта Data Literacy!
