Это объясняется тем, что дескриптивная аналитика удобная вещь, если задуматься. Все мы способны оглянуться назад и описать, что произошло. Что мы делали на прошлых выходных? Нам понравился фильм, на который мы ходили? Перейдем к бизнесу: что мы можем почерпнуть из этой сводки? Как закончилась маркетинговая кампания? Сколько новых сотрудников мы наняли в прошлом квартале? И т. д. Кроме того, описательная аналитика приучает сотрудников интересоваться делами и прошлым собственной организации.
Из-за удобства описательной аналитики и отсутствия необходимых навыков работы с данными большинство сотрудников и застревают на первом уровне, не зная, как использовать данные для принятия более сложных и обоснованных решений. Впрочем, многие вообще не в курсе, что есть какие-то четыре уровня аналитики. В итоге организации тратят большие средства на ПО и красивую визуализацию данных, но это никак не сказывается на продуманности решений. Таким образом, застревая на первом уровне, организации лишь усугубляют нехватку навыков у сотрудников.
И еще одно небольшое примечание: не нужно стремиться равномерно распределять время- и трудозатраты между четырьмя уровнями аналитики. Смысл в том, что не нужно, чтобы ваши сотрудники тратили по 25 % времени и сил на каждый уровень; их доля в общей работе не должна быть непременно равной. Разрабатывая и применяя правильные аналитические решения, вы поймете, как поделить время и силы сотрудников между четырьмя уровнями. Далее мы увидим, что при всей важности описательного анализа больше всего времени приходится тратить на работу с методами второго уровня но подробнее об этом позже.
Одна из причин такой распространенности дескриптивной аналитики это нехватка навыков дата-грамотности. Если вы не до конца понимаете, как использовать данные, получится ли у вас успешно применять методы четырех уровней?
Наконец, в мире широко распространена тенденция к чрезмерной визуализации данных. Да, она необходима для успешной работы с данными и дата-аналитики. Она упрощает использование данных, но одной визуализацией работа с данными никак не ограничивается. Она прекрасно подходит для подведения итогов или описания уже случившегося, но, если сотрудники не знают, как двигаться дальше, а только оглядываются назад, им не удастся правильно оценить произошедшее и понять, почему так случилось.
Наконец, в мире широко распространена тенденция к чрезмерной визуализации данных. Да, она необходима для успешной работы с данными и дата-аналитики. Она упрощает использование данных, но одной визуализацией работа с данными никак не ограничивается. Она прекрасно подходит для подведения итогов или описания уже случившегося, но, если сотрудники не знают, как двигаться дальше, а только оглядываются назад, им не удастся правильно оценить произошедшее и понять, почему так случилось.
Когда организации вкладывают деньги в инструменты бизнес-аналитики, нередко оказывается, что большая их часть тратится на отчеты ради отчетов и на средства, позволяющие делать как можно более красивые визуализации. Это может очень навредить организации, которая стремится извлечь настоящую выгоду из данных и дата-аналитики. Я согласен с тем, что визуализация должна быть привлекательной, чтобы людям хотелось эффективно ее использовать, но порой на это уходит слишком много времени, которое можно было бы потратить на более полезные методы работы с данными. Кроме того, если визуализация данных никак не влияет на достижение целей и задач бизнеса, можно ли вообще считать ее эффективной?
Для того чтобы лучше оценить методы первого уровня, стоит разобраться в ПО и технологиях, используемых на этом уровне. Эти технологии не представляют собой ничего из ряда вон выходящего, и большинство из вас о них хотя бы слышали. Наверняка почти все вы знакомы с термином «бизнес-аналитика» и с предназначенными для нее программами. Сегодня доступен целый ряд аналитических программ Microsoft Power BI, Tableau, Qlik, ThoughtSpot и т. д. Все они могут быть отличными инструментами для описательного анализа. Хотя некоторые их возможности рассчитаны и на другие уровни аналитических методов, их главное предназначение именно описательный анализ. Организации обязательно должны вкладывать средства в приобретение этих программ и технологий.
Методы первого уровня жизненно необходимы. Чтобы ставить диагнозы, делать прогнозы и производить прочие действия с данными, нам для начала необходимо знать, что происходило в прошлом. Но это лишь первый этап процесса, а не сам процесс целиком. Правильная интерпретация знаний, полученных на первом аналитическом уровне, поможет вам перейти ко второму.
Уровень 2: диагностические аналитические методы
Что ж, теперь, когда мы разобрались с уровнем 1, нам будет проще понять уровень 2. Предлагаю начать с аналогии. Представьте себе, что вы простудились и болеете уже несколько дней. У вас температура, озноб, кашель, да и в целом вам нехорошо. Вы решаете сходить к врачу. Вы ждете в коридоре, и наконец вас впускают. Врач вас осматривает и заключает: «Ну что же, вы больны». А затем выходит из кабинета и больше не возвращается. И как вам такой прием? Пойдете ли вы к этому врачу в следующий раз? Все, что он сделал, сообщил то, что вам и так известно. Знаете, что это было? Описательный, дескриптивный анализ. Врач смог описать ваши симптомы и констатировать, что вы больны, но не сделал ничего, чтобы вам помочь.