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 анализа и 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.
Корпоративная аналитическая система – это и корпоративная методология, и аналитические спецподразделения (офисы), и процессы, и оборудование с программным обеспечением и т. д. И тема эта вообще из области проектирования организаций, а не аналитических методов и инструментария.
Но в рамках данной книги будут наборы методов прогностической аналитики и поиск инсайтов с применением простых описательных статистик. Это то, что отдельно взятый человек может своими руками использовать на своем рабочем месте или в жизни. Эти методы могут внедряться в корпоративных системах аналитики как отдельные компоненты, но они никак не заменитель всей системы или ее элементов.
В общем, книга не о корпоративных системах аналитики.
УРОВЕНЬ ЗРЕЛОСТИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ КОМПАНИИ.
В бизнес-структурах аналитикой, как я упоминал в предыдущей главе, называют все что угодно: от просто данных и до KPIs с Dashboard’ами. И «ноги растут» от того же понимания уровня развития/зрелости аналитических функций в организациях, который не предмет данной книги.
Об уровнях зрелости упомяну только здесь и один раз. Когда я анализирую уровень зрелости аналитической функции в компании, то базируюсь на используемых уровных PWC (Price Waterhouse Coopers):
Уровни зрелости аналитической функции
Это на самом деле достаточно общий подход, но PWC активно с ним работают, потому приписываю его им.
Здесь первый уровень – уровень данных – обозначает способность предприятия извлекать данные и иметь отчеты с констатацией и описанием того «что есть на сегодня и уже случилось». Здесь вовсю фигурируют всем известные отчеты с накопленными данными за периоды (в них не особо заморачиваясь могут также накладывать линейные линии трендов).
Два следующих – метрики с отчетами и диагностика (сюда же относятся дашборды и бенчмарки) – обозначают, что компания может осуществить диагностику и понять «почему случилось и насколько все плохо\хорошо». Эти два уровня, кстати, в более ранних версиях были объединены в один уровень. Вот здесь уже вовсю работают описательные статистики, в том числе процентили, квартили, моды, медианы, средние и т. д. В книге мы рассмотрим методы описательной статистики, которые читатель сможет использовать, но не будем рассматривать как их визуализировать, строить дашборды или «нарезать» KPIs.
Следующий уровень – инсайты – это не отдельные методы, а способность организации собирать данные из разных систем и источников в едином информационном поле. По сути, наличие корпоративного хранилища данных, из которого можно извлекать данные и используя все те же описательные статистики обнаруживать находки/инсайты не всегда видны в рамках одной системы с данными одной направленности. В книге я покажу как с использованием прикладных функций Excel соединить данные из разных источников, а также приведу менеджмент-кейсы с инсайтами при использовании простых описательных статистик. Но в книге не будет о том, как отстроить этот уровень зрелости в организации.
И последний уровень – прогностическая аналитика – это способность компании строить предиктивные (предсказательные) модели, базирующиеся на скрытых закономерностях и неочевидных взаимосвязях во всех имеющихся у нее данных. Это уже применение новомодных систем искусственного интеллекта (AI). В данной книге будут изложены методы аналитической статистики (корреляции, регрессии, факторный и кластерный анализ и т.д.), которые прочитавший профессионал сможет сразу использовать в своей работе. Но здесь не будет о том, как и с помощью каких систем вывести компанию на такой уровень зрелости.
Но в последнее время многие консультанты говорят, что есть еще один некий уровень для организации, который интересует именно высшее руководство компаний – прескриптивная аналитика (еще Вы могли слышать на конференциях или от консультантов «нормативная» или «предписательная» аналитика).
Чем интересен ТОР’ам этот уровень и чем же он отличается от тех уровней, на которых работает описательная статистика и прогоностическая аналитика? Если описательная статистика отвечает на вопрос «что было?», а прогностическая аналитика «что будет?» – то прескриптивная аналитика пытается ответить на вопрос «а что кому и где делать?» + «к чему приведут те или иные действия?».
Но, в отличие от описательной и аналитической статистики, прескриптивная аналитика – это не отдельная область знаний, со своей методологией, специфическими методами или понятиями. Это смесь прогностических методов (базируется на них), автоматизации процессов, бизнес-правил и автоматизированных управленческих предписаний к исполнению.