Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов стр 12.

Уровень 4: прескриптивные (предписывающие) аналитические методы

Итак, мы добрались до последнего уровня  прескриптивной аналитики. У этого термина есть разные определения и интерпретации. Здесь мы будем говорить о технологиях, определяющих, что именно нужно делать на основании данных и дата-аналитики, и о бизнес-решениях, которые следует принять. Таким образом, данные или технологии предписывают нам (или советуют), как поступить. Это достаточно продвинутый уровень аналитики, но для него далеко не всегда требуется много сотрудников: необходимы лишь те, кто действительно способен интерпретировать и использовать информацию для принятия более взвешенных и обоснованных решений.

Рассматривать мир прескриптивных методов следует как способ дополнить человеческие возможности. Технологии, используемые на этом уровне, позволяют просеивать огромные объемы данных, что ускоряет процесс анализа и исключает возможность человеческих ошибок. Однако затем нужно правильно интерпретировать данные, предоставленные программой. Предписывающие методы помогают получить достоверные результаты анализа, но принятие на их основе правильных решений  задача человека.

Какие существуют технологии прескриптивного анализа? Есть много компьютерных программ и сервисов  от более простых и понятных Domo и Alteryx до таких продвинутых, как SAS или SAP Predictive Analytics. Эти инструменты способны стать прекрасным подспорьем в прескриптивном анализе, но, если у вас нет сотрудников, которые умеют интерпретировать результаты работы программ и принимать решения самостоятельно, вложения в ПО могут оказаться бессмысленными.

Примеры использования четырех уровней аналитических методов в реальной жизни

Разбор реальных примеров использования всех четырех уровней аналитики поможет нам и укрепить фундамент, и обрисовать более широкую картину. Каждый из уровней опирается на предыдущий, и сейчас мы изучим, как они взаимодействуют. Кроме того, примеры помогут нам понять, как распределяются роли сотрудников в системе анализа.

Каждый из этих примеров можно связать с другими. Описательная аналитика  это привычная часть мира бизнеса, все мы с ней регулярно сталкиваемся:

 сводки ежемесячных прибылей, представляемые руководителю отдела продаж;

 ежеквартальные маркетинговые отчеты о коэффициенте кликабельности;

 ежеквартальные отчеты по индексу потребительской лояльности.

Кто из сотрудников участвует в дескриптивном анализе? Все! Топ-менеджеры рассматривают отчеты, бизнес-аналитики и дата-аналитики их составляют, специалисты по обработке данных используют свои методы, конечные пользователи читают и интерпретируют сводки и т. д. У каждого своя функция.

Помните, что любой пример описательного анализа  это всего лишь первый шаг. Дескриптивные методы помогают понять, что случилось в прошлом, а диагностический анализ дает возможность разобраться, почему это случилось.

 В сводке ежемесячных прибылей руководитель увидел рост продаж, квартал за кварталом, и задумался, что стало причиной этому. Дата-аналитик, изучив эту информацию, побеседовал с продавцами и узнал, что увеличить продажи на местах помогла новая программа стимулирования.

 В квартальных отчетах о коэффициенте кликабельности, который отражает эффективность рекламы, маркетинговый отдел заметил его резкое падение. В первые 7 месяцев текущего года коэффициент был стабилен, а затем произошел резкий спад. Руководитель отдела маркетинга захотел узнать, чем это обусловлено. Анализ помог выяснить, что маркетинговая команда поменяла расположение ссылки на сайт в электронных письмах. Оказалось, что на новом месте ее сложнее увидеть, и команда исправила эту ошибку.

 Согласно квартальным отчетам об индексе потребительской лояльности, все показатели стабильны, за исключением одного  «Порекомендовали бы вы нашу компанию друзьям?». Он устойчиво рос, однако при анализе данных выяснилось, что это не реальный рост, а результат сбоя в системе. Обнаружив сбой, организация смогла сэкономить деньги, решив не продвигать ложноположительный (как выяснилось) эффект.

Кто занимается диагностическим анализом? Опять-таки все! Все, кто хочет что-либо продиагностировать: например, топ-менеджеры и сотрудники, ответственные за принятие решений, задают вопросы аналитикам. Дата-аналитики роются в информации, представленной в таблицах и отчетах. Специалисты по обработке данных строят модели, чтобы понять, что случилось. Сотрудники разных отделов компании тоже должны быть готовы предоставить свои знания и профессиональный опыт. Словом, любой сотрудник может принять участие в диагностике случившегося или происходящего.

Кто занимается диагностическим анализом? Опять-таки все! Все, кто хочет что-либо продиагностировать: например, топ-менеджеры и сотрудники, ответственные за принятие решений, задают вопросы аналитикам. Дата-аналитики роются в информации, представленной в таблицах и отчетах. Специалисты по обработке данных строят модели, чтобы понять, что случилось. Сотрудники разных отделов компании тоже должны быть готовы предоставить свои знания и профессиональный опыт. Словом, любой сотрудник может принять участие в диагностике случившегося или происходящего.