вторник, 28 февраля 2017 г.

Дэйв Стюарт. Игра в бизнес: Идеи-спагетти, сборщики мусора, виагратор и другие ингредиенты творческого допинга

Ричард Брэнсон: «Я достаточно удачлив и благодаря своим многочисленным проектам уже заработал достаточно денег, чтобы хоть завтра отойти от дел. Но я люблю то, чем занимаюсь, и поэтому мне даже мысль такая в голову не приходит. Не могу представить, что перестану получать кайф от обсуждения и претворения в жизнь новых идей. Об этом и книга Дэйва и Марка — о высвобождении творческой силы, которая живет внутри нас, на благо достижения бизнес-целей, которые мы поставили перед собой».
Дэйв Стюарт, Марк Симмонс. Игра в бизнес: Идеи-спагетти, сборщики мусора, виагратор и другие ингредиенты творческого допинга. – М.: Альпина Паблишер, 2012 г. – 256 с.

Введение. Зачем бизнесу нужен творческий подход
Раз за разом руководители компаний утверждают, что их бизнес двигает именно творчество. Большинство компаний просто не созданы для творчества. Скорее, они стремятся стать эффективными машинами с устоявшимися процессами, системами и правилами, в которых мало пространства для неструктурированной мысли, что необходимо для возникновения идей. Компании почти всегда разрабатывают новые идеи, которые лежат в плоскости своей основной деятельности, т.е. они делают то же самое, только с некоторыми улучшениями. И это в определенной степени помогает, но как только приходит на рынок кто-то с нелинейным мышлением, он оставляет всех далеко позади. Именно поэтому компании, как правило, и терпят неудачу. Они продолжают работать со старым материалом. Творчество связано с исследованием неизвестного, а потому сопряжено с рисками.
Есть много доказательств, что та часть нашего мозга, которая отвечает за логические мыслительные процессы, подавляет ту часть, которая отвечает за творчество, и только благодаря игре ее можно раскрыть. Способность играть — жизненно важная составляющая креативности и зачастую не вписывается в суровую атмосферу мира бизнеса.
ГЛАВА 1. КАК ИГРАТЬ. Высвободив свой творческий потенциал, ты сможешь все
Мик Джаггер: «с самого начала, мне кажется, я осознал, что имидж столь же важен, как и музыка. Визуальный образ помогает рассказать о себе».
Творчество – это больше чем простое генерирование идей: они должны быть новаторскими и применимыми на практике. В бизнесе, где идея может быть реализована на практике и отвечает определенным запросам, это может привести к изменению продуктов, секторов рынка и даже целых отраслей. Творчество – это детские игры. Пабло Пикассо: «Каждый ребенок — художник. Проблема в том, как остаться художником, став взрослым».
По море того как мы взрослеем, возникает все больше препятствий для реализации наших творческих способностей. Мы учим правила. Ходим в школу. Устраиваемся на работу. И делаем все, чтобы соответствовать определенным требованиям. Сэр Кен Робинсон, один из ведущих специалистов по развитию человеческого потенциала, неоднократно отмечал удивительные творческие способности детей и их веру в свои силы, которую они зачастую теряют, столкнувшись с взрослой жизнью. Статистика показывает, как дети с возрастом теряют способность мыслить «нестандартно», что является одной из ключевых составляющих творчества: 98% детей 3-5 лет показали наличие дивергентного мышления, а среди детей 13-15 лет таких лишь 10%. Среди 25-летних только 2% были способны к нестандартному мышлению.
Миллер описывает левое полушарие как тирана, который подавляет некоторые из музыкальных и визуальных способностей правого полушария, и, когда его «отключают», эти способности проявляются.
Большинство видов бизнеса не связаны с творчеством. Скорее, это эффективные машины со стандартными процессами, системами и правилами, не требующие гибкости менее структурированной мысли, которая необходима для выдвижения и развития идей. И если, работая в корпорациях, люди находят возможности для проявления своего нестандартного мышления, их редко поддерживают и поощряют. В итоге зачастую им приходится уходить и открывать свое дело. Условия работы в корпорациях редко когда пригодны для рождения интересных идей. Идея, выдвинутая кем-то из починенных, находящихся ближе к началу «пищевой цепочки», может и не пробиться наверх: слишком уж много уровней ее создателю необходимо пройти, чтобы добраться до босса. На каждом уровне есть люди, которые могут сказать «нет», и в результате идея гибнет раньше, чем доберется до человека, принимающего решение.
ГЛАВА 2. ИДЕИ-СПАГЕТТИ. Чем больше идей, тем выше шанс, что некоторые из них действительно гениальны
По мнению Алекса Осборна, отца современного метода мозгового штурма, одной из основных составляющих творческих способностей является беглость, или количество идей, которое человек способен придумать. Другие две составляющие: гибкость (количество типов идей) и оригинальность (или уникальность) этих идей. Чем больше идей мы выдаем, тем больше вероятность, что среди них окажутся разноплановые и оригинальные. Есть два типа мышления: конвергентное и дивергентное (нестандартное). Конвергентное мышление – то, которое позволяет прийти к единому ответу: например, «ответ – 42». В свою очередь дивергентное мышление предполагает множество возможных ответов.
Если проблема имеет единственное возможное решение, лучше поручить поиск его сразу группе людей, а не нескольким людям по отдельности. Но если нужно несколько различных идей, то тут группа, скорее всего, сможет предложить более стандартные и традиционные идеи, в отличие от индивидуумов! Одна из причин этого: группы, как правило, стараются избегать конфликтных ситуаций, а идеи зачастую конфликтуют друг с другом.
Группы склонны снижать темп работы: они будут делать столько, сколько может наименее продуктивный член группы. В этом проявляется так называемое «нисходящее нормирование», даже если рассматриваемый бездельник на самом деле не является нормой. Как ни странно, наименее продуктивные члены группы имеют большее влияние на работу всей группы, чем ее успешные представители.
Это не призыв к тому, чтобы работать самостоятельно, когда вы пытаетесь решить проблемы творческого характера. Если исключить из процесса некоторые из подобных препятствий, то работа в парах или в небольших группах может быть очень эффективной. Один из способов это сделать — пригласить людей с различным уровнем квалификации, с разным опытом работы, уровнем образования и пр. Или же группу здоровых во всех отношениях людей с разными интересами. Лучше всего и то и другое. Смысл заключается в том, что, если у этих людей разные идеи, интересы, убеждения и вкусы, шансы рождения новых идей резко повышаются. (Очень созвучно с идеями Джеймса Шуровьески «Мудрость толпы», где разнородность, объявляется одним из важнейших критериев для успешного принятия решения группой.) Другой способ: поставить перед участниками мозговых штурмов высокую планку, к которой они должны стремиться. Скажите, сколько идей предложила другая группа, или что их идеи, например, увидят все. Это разбудит в людях дух соперничества. Если за лучшую идею будет вознаграждена вся группа, то у ее участников будет мотивация работать с идеями друг друга, а не стараться всеми силами продвинуть свою.
Идеальный мозговой штурм позволяет снять все барьеры на пути творческой мысли, давая возможность идеям появиться на свет и жить своей жизнью, не опасаясь быть убитыми в первые же мгновения чьим-либо суждением или критикой.
Конечно, кроме работы над идеями в одиночку или в команде существует и золотая середина. Это работа с кем-нибудь в паре. В таком случае решаются многие проблемы, возникающие при групповой динамике, и одновременно рядом всегда есть человек, с кем можно обсудить новые идеи, плюс есть возможность увидеть идею под иным углом: Леннон и Маккартни, Блок и Шоулз…
Процесс появления новых идей бесконечен: это вечный двигатель. Все движется по кругу, как игрушечный поезд, проходя вновь и вновь одни и те же станции (рис. 1).

Рис. 1. Игра «Поезд инноваций»
Каждая станция на пути следования поезда – один из восьми основных этапов рождения новой идеи. Начнем сверху.
  • Формулирование вопросов. Что можно улучшить? Какие продукт, услуга или ситуация нуждаются в улучшении? Почему кого-то это могло заинтересовать?
  • Исследование. Что мы можем узнать об этом? Какая есть информация о том, что мы пытаемся улучшить?
  • Разработка. Как лучше всего описать проблему, которую мы пытаемся решить?
  • Игра. Каким образом мы сможем подойти к стоящей перед нами проблеме? Какие творческие технологии использовать, чтобы взглянуть на проблему по-новому и найти для нее инновационное решение?
  • Отсечение. На каких идеях мы должны сосредоточиться, а от каких — отказаться? Какие из этих идей имеют больше шансов добиться успеха?
  • Планирование. Как мы претворим в жизнь нашу идею? Какие шаги следует сделать и кого надо привлечь, чтобы реализовать ее?
  • Совместное использование. Что другие люди думают об этой идее? Как мы можем ее улучшить, чтобы она вызывала интерес не только у нас. но и у окружающих?
  • Применение. Теперь, когда мы ответили на все вопросы, давайте внедрим нашу идею.
И продолжим дальше наше путешествие по инновациям: от первой станции без остановки. Вновь к…
ГЛАВА З. СБОРЩИКИ МУСОРА. Всегда в поисках чего-то новенького
Нет ничего идеального: ни продуктов, ни услуг, ни бизнес-моделей, ни ситуаций. Всегда можно что-то улучшить. Необходимость задавать себе вопрос «Что можно изменить?» и постоянные думы об этом – двигатель инновационного процесса.
Одна из технологий, позволяющих проанализировать продукт или услугу и найти, что можно улучшить, заключается в том, чтобы разобрать его/ее на составные части, а затем собрать заново. Другой подход к инновационным изменениям продукта, услуги или ситуации – задуматься, что вас в них раздражает. Неприятие существующего положения вещей является отправной точкой для инноваций.
Изучение будущего поможет сосредоточиться на том, что, возможно следует изменить, чтобы его достичь. Если мы не будем заглядывать в будущее достаточно далеко, то вряд ли сможем в достаточной мере оценить некоторые большие и важные перемены, которые просто перевернут мир. Подобные прорывы заставляют людей искать новые пути. Составление необычных сценариев поможет придумать более эффективный способ решения какой-либо проблемы.
В мире успеха ничто не вечно: «У людей и в организациях, которые не любят рисковать, никогда ничего не меняется». Внутренние предприниматели знают, что реальные инновации и прорывы не бывают без риска – им либо разрешили рисковать, либо они делают это на свои страх и риск. Альберт Эйнштейн: «у меня нет особого дара, я просто очень любопытный».
Пол Аллен, соучредитель Microsoft: «Я до сих пор читаю все, что попадается под руку… и время от времени вдруг видишь, что можно соединить две идеи, видишь связь между отдельными элементами».
Что необходимо для прорыва? Определенная доля любопытства — и. что не менее важно, бесстрашие, чтобы проверить идею. Обычно люди интересуются тем, что происходит в одной или двух областях. Мне же этого мало, меня интересно все — от науки, изучающей мозг, и ракет до франшиз в профессиональном спорте, подводных исследований и программного обеспечения. Для меня жизнь – словно сборная солянка с богатым вкусом; в мире существует так много всего интересного.
Все в мире взаимосвязано намного сильнее, чем люди представляли себе еще лет 20 назад. По мнению экспертов, рыба в океане ловится лучше, когда существуют определенные ограничения: например как только создается заповедная зона, — скажем, в одну квадратную милю — рыбы каким-то образом узнают, что там их ловить не будут. Создание заповедника помогает восстанавливать популяцию, и в результате улов рыбы значительно возрастает, чем при отсутствии каких-либо ограничений.
Нельзя закрывать глаза на то, что происходит вокруг. Надо держать их всегда открытыми, причем не только глаза, но уши, носы (и рты). И тогда наш мозг будет всегда настроен на исследование новых возможностей. Мы никогда не должны ничего принимать за статус-кво (как бы мы ни любили эту музыку), поскольку всегда найдется, что можно улучшить. То, как резко изменилась модель получения прибыли в музыкальном бизнесе, должно послужить уроком для всех.
ГЛАВА 4. ОТВЕТ – В САМОМ ВОПРОСЕ. Почему, чтобы найти наилучшее решение, надо с самого начала задавать правильные вопросы
Единственный глупый вопрос — тот, который вы не задали.
Аноним
Какие вопросы мы задаем, такие ответы и получаем; это целое искусство задать правильный вопрос. Следует подвергать сомнению каждое предположение, которое мы делаем, чтобы понять, действительно ли оно стоит нашего внимания. Например, решение проблемы пробок: стимулировать уменьшение движения, для чего развивать сферу услуг и домашние офисы.
Еще один способ рассмотрения проблемы – разделить ее на части и исследовать каждую, как отдельную проблему. Продолжим делить нашу проблему до тех пор, пока и в итоге не получим древовидную схему всех отдельных проблем, которые вместе составляют одну большую проблему. Смотрите на проблему, как на рыбий скелет (рис. 2). Используем метод, предложенный парнем из Японии по имени Каору Исикава. В 1960-х гг. для управления производственными процессами на судостроительном заводе Kawasaki он разработал метод анализа — «рыбий скелет», который помогает разбить большую проблему на более мелкие составляющие. (Этот метод широко известен и входит в число семи основных инструментов контроля качества)

Рис. 2. Диаграмма «рыбий скелет». Первым делом мы формулируем проблему максимально просто и четки и записываем ее на голове нашей рыбы, а затем на костях скелета, пишем то, что является ее ключевыми составляющими. После того как записали на костях все проблемы, которые смогли придумать, мы начинаем искать пути их решения – косточка за косточкой.
В процессе работы над проблемой старайтесь рассматривать ее с различных точек зрения. Мы с позиции наших собственных маленьких мирков можем видеть проблему определенным образом, тогда как другие почти наверняка будут видеть ее иначе. Но, если поставить себя на их место, это может помочь переформулировать проблему, и мы сможем решить, какой вопрос лучше всего задать.
Как сказал немецкий художник Ганс Хоффман, представитель школы абстрактного экспрессионизма, «возможность упростить означает убрать все ненужное, чтобы нужное могло говорить».
ГЛАВА 5. ПРИВЕТ, ПРИЯТЕЛЬ! Включите оба полушария и заставьте их работать вместе
После того как мы определились с проблемой, можно пустить в ход наши творческие силы, чтобы ее решить. Как только мозг получил в работу четко сформулированную проблему, кардинальная смена деятельности позволит «пище» некоторое время «потомиться» и совершить чудо.
Период, когда мыслительный процесс не концентрируется на насущной проблеме, называют инкубационным, и часто именно в это время решения и возникают.
Творческий подход заключается в том, что устанавливаются связи между предметами, процессами, явлениями, которые ранее не наблюдались. Всем нам знакомо ощущение, что в голове что-то вертится, какая-то интересная идея или решение, но мы пока не можем описать это словами В действительности же процесс проходит едва этапа. На первом этапе, бессознательном, мысль начинает работать, рыща в поисках творческих решений, исследуя темные и пыльные закоулки и расщелины мозга; а на втором — найденные решения передаются в руки сознания.
Тест отдаленных ассоциаций (RAT) ставит перед людьми задачу найти отдаленные ассоциации между предметами. Одна из форм RAT-тестирования заключается в том, что людям дают три слова, и они должны придумать четвертое, которое бы подходило каждому из них. Готовы попробовать? Сыр — Океан — Небо.
Быстро… быстро…
Ответ: синий. Синий сыр (с плесенью), синий океан и синее небо. Вот еще несколько примеров. Последние из них — самые коварные, так что не удивляйтесь, если вам не удастся найти правильный ответ на все из них. (Ответы в конце заметки.)
Свет — День рождения — Палка
Крест — Дождь — Лента
Ботинок — Лето — Земля
Манеры — Круглый — Теннис
Здоровье — Продавец—Меньше
Старт — Труба — Атомный
Ковер — Тревога — Чернила
Испытание — Бегун — Карта
Человек — Клей — Звезда
А это задача чуть посложнее…
Палка — Производитель — Точка
Нога — Коллекция – Выход
Соломинка — Фрукт — Попойка
Приятель — Ботинки — Сумма
Земля — Руки — Дом
Удар — Крик — Итог
Итак. Во-первых, когда необходимо решить творческую проблему, нужно на какое-то время переключить внимание на что-то другое, и это реально поможет решить нашу задачу. Во-вторых, зачастую решение проблемы приходит как внезапное озарение. На самом же деле наш мозг может переключаться от озарения к анализу и обратно, что бывает достаточно часто. В-третьих, мозг сам переключается между этими двумя способами поиска решений, возможно, для того, чтобы дать отдохнуть той или иной его части.
ГЛАВА 6. ОЗАРЕНИЕ. Используйте зрительные образы при решении творческих задач
Обработка словесной информации происходит в левом полушарии, которому свойственны разумность и аналитика, тогда как за процесс визуализации отвечает его более творческий коллега — правое полушарие. И поэтому можно считать, что, используя навыки визуализации, мы способствуем развитию творческих способностей, а когда хотим выразить идеи словами, можем рассчитывать на определенную помощь и от старины «левши».
Метафоры вызывают в воображении образы, которые могут натолкнуть на определенные идеи. Иногда слов недостаточно. Обработка лингвистической информации происходит в левом полушарии, которому свойственны разумность и склонность к анализу, тогда как за процесс визуализации отвечает его более творческий коллега — правое полушарие. Рисунок, как и словесные кружева — сравнения и метафоры, помогает раскрепоститься и настроиться на творчество.
Визуальные стимулы помогают генерировать новые идеи, так как включают в работу непосредственно правое полушарие, где происходят все процессы, связанные с творчеством. Тем самым левое полушарие, использующее для оформления мысли язык, не может блокировать процесс творчества. Поэтому, если мы берем проблему и просим наш мозг установить связь с визуальным стимулом, то, скорее всего, следует ждать озарения, а также кучи идей, до которых иначе мы бы никогда не додумались.
ГЛАВА 7. ИДЕЯ КОММУНЫ. Сотрудничество (и игра) как источник новых идей
Коммуны — это, пожалуй, островки счастья, на которых людей объединяет общая цель, будь то совместное выращивание овощей или стремление спать друг с другом. Для творческого процесса в его традиционном виде характерен не свободный дух коммун, а скорее острая конкуренция, когда каждый участник пытается отстаивать свою идею за счет предложений других. Где же тут гармония?
Что касается бизнеса, то, чтобы он действительно стал творческим, в нем должен присутствовать дух сотрудничества. Прошли времена обособленности, когда можно и даже необходимо было все контролировать. Технологии изменили мир, и власть перешла в руки масс. Как бы мы жили, если бы не было, например, Википедии — онлайн-энциклопедии, состоящей из миллионов статей, написанных совместными усилиями тысяч волонтеров со всего света?
Есть такие компании, как Pixar, Google и им подобные, которые осознали, что работа и игра хорошо совмещаются, поэтому на территории компании есть баскетбольные площадки и места для тусовок. И я уверен, все это помогает свободно обмениваться идеями в отличие от совещаний, когда все уныло сидят за большим длинным столом.
Возможно, я скажу банальность, но то, кок ведет себя босс, очень сильно влияет на нашу работу. Исследователи обнаружили, что плохие поступки дают более сильный эффект, чем хорошие. Другими словами, плохой босс «намного хуже», чем хороший босс «хорош», так что отказ от деструктивного поведения не менее важен, чем демонстрация положительных качеств.
Хорошие руководители не пытаются управлять творческим процессом, а поддерживают его, создавая соответствующие рабочие условия и корпоративную культуру, которая позволяет творчеству цвести буйным цветом. Руководители не должны думать о себе как о неиссякаемом источнике идей, которые сотрудники лишь претворяют в жизнь, а стать активными защитниками идей, предложенных другими.
Бывший председатель правления Time Warner Стив Росс думал, что людей, которые почти не ошибались, нельзя поощрять за то, что они уберегли компанию от убытков, скорее, их следует увольнять за то, что они боялись рискнуть. Далее мы более подробно расскажем о том, почему неудачи на работе должны поощряться.
Нельзя затягивать с тестированием или созданием опытной модели, иначе запуск идеи или инновации, над которой вы работаете, из-за страха потерпеть неудачу станет восприниматься слишком большим риском. Когда люди знают, что они делаю, когда понимают, как это должно выглядеть, они — счастливы. Это их сближает.
Всегда есть что-то хорошее, что можно сказать о каждой идее. Старайтесь всякий раз обсуждение идеи начинать со слов «Что мне нравится в этой идее, так это…» и сформулируйте, по крайней мере, один плюс. Левое полушарие, холодное, аналитическое, часто стремится встрять, начать корректировать и проверять идею на практичность, прежде чем у правого полушария появится шанс вставить слово. Поэтому, если положительные стороны обнаружатся в первую очередь, это означает, что левое полушарие должно немного подождать, нервно барабаня пальцами по столу. Это даст идее шанс свободно вздохнуть, а человеку, придумавшему ее, ощутить радость открытия и желание делиться идеями и в будущем.
Идеи могут состоять из положительных моментов каких-то других идей, собранных в единый продукт. Назовем этот процесс созданием по кирпичику.
ГЛАВА 8. СТРАННАЯ ИДЕЯ. Мыслите широко и не позволяйте правде вставать на пути хорошей истории
Размышляя над проблемой, мы склонны учитывать ее масштабы: если она покажется нам маленькой, то мы будем думать о ней, как о маленькой проблеме; если же увидим в ней большую проблему, то и думать будем о ней соответственно; а если у проблемы будут все признаки кризиса, то приложим все усилия к ее решению. Преувеличение является отличным способом заставить работать наше творческое начало.
Пытаясь придумать творческие решения, мы должны отбросить самые очевидные или по крайней мере временно отложить их. Очевидные решения часто слишком напоминают текущую ситуацию и поэтому не могут дать ничего нового и стоящего.
ГЛАВА 9. ГЛАЗАМИ ДРУГОГО. Взгляните на проблему с разных сторон
Каждый из нас обладает специальными знаниями в той или иной области. Экспертиза, которая очень полезна в плане формулирования творческой задачи, фильтрует наши идеи и развивает только те, которые имеют наибольшие шансы на успех. С другой стороны, экспертиза может помешать генерации идей и, без сомнения, слишком большие знания могут сдерживать творческий процесс. Мы знаем правила; мы знаем то, что было сделано раньше; мы знаем, что работает, а что нет; а поэтому думаем, что знаем, чего даже не стоит пытаться делать. И часто ошибаемся… Эндрю Гроув. соучредитель компании Intel, в своем интервью 2005 г. сказал: «Когда все знают, что это должно выглядеть именно так, а не иначе, это означает, что никто ничего не знает». Он уверен: лучший способ решить проблему — забыть все, что знаешь.
Мы — сторонники привлечения неопытных экспертов, которые могут представить свежий взгляд на проблемы, которые мы пытаемся решить. Экспертов, не обремененных слишком большим опытом или какими-то правилами, которые не знают, что они попробовали, а что нет. Такими неопытными экспертами могут быть сотрудники вашей организации, но работающие в другом направлении, которым мало знакома (или вообще незнакома) та область, в которой вы трудитесь.
Порой мне кажется, что некоторые люди не знают всего, что они знают. Другими словами, они вкладывают все свои знания в маленький контекст и рассматривают его как единственно возможный вариант. Слишком близкое знакомство с проблемой может помешать найти инновационные решения, так как нас будут смущать наши знания или иллюзия знаний о том, что работает, а что нет.
ГЛАВА 10. СВЯЗЬ. Искусство соединения несоединяемого для создания абсолютно нового
Мы не призываем к полному отказу от контроля, когда дело касается творчества в бизнесе, но в этом есть кое-что, позволяющее повысить ваши шансы на успех. Мы полагаем, что хорошо организованный хаос — вещь замечательная.
Исследователи доказали, что между юмором и творческими наклонностями существует связь, потому что их объединяет способность находить скрытые связи между очевидно несопоставимыми концепциями.
Если присмотреться, то большинство проблем представляет собой противостояние двух факторов –антагонистов. Когда сухо, зонт должен быть маленьким и незаметным, а когда на улице дождь — большим и прочным. Каким образом то, что в сложенном состоянии умещается в сумке, может в развернутом состоянии представлять собой большой купол, который не сломается и не сложится при порыве ветра? Найдите время, чтобы обдумать и понять противоречия, присущие вашей проблеме, зачастую это помогает найти инновационное решение.
Контроль за ситуацией, в отличие от хаоса, очень помогает в бизнесе. Однако время от времени мы должны вносить в бизнес немного организованного хаоса, чтобы добавить творческому процессу оборотов. Великие авторы и музыканты во все времена использовали технику, частью которой была хаотичность, чтобы создать нечто удивительное; такое можно использовать и в бизнесе.
Создание связей между не связанными на первый взгляд понятиями — самое настоящее проявление творческих способностей.
ГЛАВА 11. УБЕЙ ИДЕЮ. Выбирайте, на какие идеи тратить свое время, деньги и энергию
Как узнать, какие из наших идей стоит поддерживать, а какие нет? На стадии генерирования идеи мы старались не обращать слишком много внимания на ее практичность, но теперь здоровая доза реализма должна сыграть свою роль. Это территория левого полушария. В ходе инновационного процесса, в результате которого мы смогли сгенерировать массу идей, всем управляло правое полушарие, в то время как левое оставалось вне игры, но теперь его очередь командовать парадом.
Левое полушарие умеет рассматривать идеи с точки зрения практического применения и успешности, и у него всегда есть пара козырей в рукаве, которые могут помочь в нужный момент Самый простой метод — разделить идеи на те, что можно реализовать прямо сейчас; те, у которых есть потенциал; и слишком странные идеи. Но и последние очень важно не забраковать сразу за их необычность. Чтобы настроить себя на поиск возможных вариантов воплощения идей, уже готовых к реализации, удобно начинать описание следующим образом: «Вот, что я собираюсь сделать…»
Найти компании-спонсоров для специально оборудованных микроавтобусов — альтернативный вид транспорта, чтобы возить людей на работу и с работы
Это здорово, потому что…Люди могут оставить свой автомобиль дома и тем самым сократить количество вредных выбросов в атмосферуОни могут работать в дороге и таким образом меньше времени проводить в офисеОни могут общаться с другими людьми и обмениваться идеями
Это также может привести к…Дополнительным денежным потокам от корпоративных спонсоров и продажи кофе и снэков в автобусеОтказа от одного из автомобилей в семье и использованию денег на оплату семейного отдыхаВозникновению некоего сообщества, как в школьном автобусе: пассажиры смогут перезнакомиться и лучше узнать друг друга
Меня беспокоит, что…Логистика поиска точек для остановки затруднит работуЛюди начинают и заканчивают работу в разное время, поэтому потребуется делать несколько рейсов в течение дняЛюди сильно привязаны к своим автомобилям, и будет трудно изменить их отношение к ним, чтобы все заработало
Merck, компания-гигант в области медицинских исследований и фармакологии, создала систему убийства идей, над которыми они работают, если становится ясно, что они ведут в никуда. Они предлагают ученым «вознаграждение за убийство» — опционы в качестве отступных за закрытие проектов. Иными словами, платят за решение двигаться дальше. Вот что сказал Питер Ким. глава департамента исследований и разработок Merck, по поводу такой схемы работы: «Вы не можете скрыть правду. Вы можете только отсрочить момент, когда она станет известна»
Я придумываю по паре-тройке слов к каждой идее: например, «фитнес» и «экология». Это идея о превращении фитнес-центров в центры генерации электроэнергии, причем те, кто там занимается, будут получать бонусы в зависимости от объема произведенного электричества. Я не расписываю все подробно, а просто пишу «фитнес» и «экология», и, если через неделю не смогу вспомнить, что имел в виду, значит, идея не столь замечательна и ее стоит убить.
После того как мы придумали кучу идей, используя технологии, описанные в нашей книге, необходимо выяснить, на какие из них следует тратить время, усилия и ресурсы, а какие необходимо убить. Некоторые компании, признав необходимость двигаться дальше и оставить бесперспективные идеи, платят своим ученым, чтобы те похоронили их. Следующий этап — когда аналитическое левое полушарие сменяет на посту правое, отвечающее за творчество. Это помогает определить, какие идеи выполнимы и что можно сделать, чтобы их улучшить и заставить работать. Что же касается сумасшедших идей, для которых мы пока не можем найти применения, их следует отложить. При этом совсем не надо терять их из виду, так как иногда они возвращаются и начинают преследовать.
ГЛАВА 12. ПУСК! Создание условий для запуска творческих способностей
Видение без действия – галлюцинация
Бенджамин Франклин
Очень важно верить в идею.
В ЗМ прошлых лет, практически как сегодня в Google, сотрудников активно поощряли заниматься собственными проектами, и компания с радостью инвестировала в ник. Риски и ошибки воспринимались как часть «пути ЗМ». Арт Фрай, изобретатель Post-it, задается вопросом, а увидело бы когда-либо свет его изобретение в условиях, когда эффективность ставится превыше эксперимента. Он считает, что «новая идея подобна игре с числами. Приходится проверить 5000–6000 сырых идей, прежде чем найдешь одну успешную». С другой стороны, «шесть сигм» пытается избежать ошибок — и допускаются ошибки, которые дают возможность рождения новых идей. Марва Коллинз, американский педагог, которая не покладая рук работает с молодежью из бедных чикагских семей, чтобы помочь им получить приличное образование, считает, что, «если вы не можете совершить ошибку, значит, ничего не сможете сделать».
Приучите себя записывать любые мысли или идеи, что приходят вам в голову, а затем регулярно просматривайте их: может, что-то подойдет для проекта, над которым вы работаете в данный момент.
«Вы не можете просто сделать кому-то прививку творчества. Вы должны создать условия для поддержания любопытства у людей, понять, как их можно стимулировать, и вытащить из них все самое лучшее», — говорит эксперт по творчеству сэр Кен Робинсон.
Компания поощряет своих сотрудников экспериментировать с новыми идеями, чтобы посмотреть, что из этого получится. Результаты исследований показывают, что, когда люди рассчитывают на вознаграждение, они более креативны. То, как люди чувствуют себя на рабочем месте, безусловно, влияет на использование ими своих творческих способностей. Культура творчества — система, где не только вознаграждают людей за успехи, но и активно поощряют эксперименты, а также разрешают делать ошибки.
Ответы на RAT-тест из главы 5.
Свет — День рождения — Палка (ответ: Свеча)
Крест — Дождь — Лента (ответ: Гнуть)
Ботинок — Лето — Земля (ответ: Лагерь)
Манеры — Круглый — Теннис (ответ: Стол)
Здоровье — Продавец — Меньше (ответ: Забота)
Старт — Труба — Атомный (ответ: Громкий звук)
Ковер — Тревога — Чернила (ответ: Красный)
Испытание — Бегун — Карта (ответ: Дорога)
Человек — Клей — Звезда (ответ: Супер)
Палка — Производитель — Точка (ответ: Спичка)
Нога — Коллекция — Выход (ответ: След)
Соломинка — Фрукт — Попойка (ответ: Пунш)
Приятель — Ботинки — Сумма (ответ: Пробежка)
Земля — Руки — Дом (ответ: Ферма)
Удар — Крик — Итог (ответ: Шишка)

понедельник, 27 февраля 2017 г.

Том Дэвенпорт и Джон Харрис. Аналитика как конкурентное преимущество


«Превратить данные в знания», «Заставить идеи работать» – всё это так и останется прекрасными лозунгами, если компания не осознает роль бизнес-аналитики в получении конкурентного преимущества. Сегодня, если воспользоваться терминологией Дарвина, происходит «резкое изменение среды обитания» и условий в мировой экономике. Сейчас неэффективным и медлительным компаниям, не готовым к переменам, просто не остаётся ни единого шанса на выживание. Компании должны эволюционировать, их важнейшими активами должны стать знания и информация.
Предлагаю вашему вниманию краткий конспект книги: Том Дэвенпорт и Джон Харрис. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. – СПб: BestBusinessBooks, 2010. – 264 с.
В книге приведены 8 ступеней эволюции компании, начиная с простого анализа, дающего ответы на вопросы:
  1. Что произошло?
  2. Сколько? Как часто? Где?
  3. В чём именно проблема?
  4. Какие действия необходимы?
и постепенно переходя к сложной бизнес-аналитике, позволяющей заглянуть в будущее:
  1. Почему это происходит?
  2. Что если текущая тенденция продолжится?
  3. Что произойдет дальше?
  4. Каковы наилучшие из возможных событий?
Глава 1. Природа аналитической конкуренции
Netflix, предлагающая бесплатную доставку DVD, анализирует предпочтения клиентов и отзывы о фильмах, заказанных ими ранее, – более миллиарда мнений о фильмах, которые им понравились, не понравились, разочаровали и т.п., – и рекомендует фильмы таким образом, чтобы оптимизировать и выбор клиента, и снабжение своих складов. Netflix часто рекомендует фильмы, соответствующие данным о предпочтениях клиента, но не пользующиеся высоким спросом. Иными словами, основная территория компании заключается в «длинном хвосте – крайних отрезках кривой нормального распределения, где располагаются не самые популярные продукты и предложения» [1].
Netflix также практикует один аналитический приём несколько сомнительного свойства, именуемый сдерживанием. Суть тактики сдерживания состоит в том, что компания балансирует в распределении заявок на доставку между клиентами, часто заказывающими фильмы, и теми, кто делает это нечасто. Нечастые заказчики получают приоритет по сравнению с постоянными при выполнении заявок. Такая практика во многом объяснима. Поскольку клиенты не платят за доставку, а ежемесячная плата фиксированная, клиенты, пользующиеся услугой нечасто, являются для Netflix самыми выгодными. Как любая другая компания, Netflix хочет, чтобы самые выгодные её клиенты оставались довольными и не уходили к конкурентам. И хотя постоянные заказчики, возможно, считают, что к ним относятся несправедливо (по словам Гастингса были жалобы со стороны ряда клиентов), Netflix распределяет ресурсы по доставке между наиболее и наименее выгодными для себя клиентами разумным с экономической точки зрения образом. Гастингс называет такую практику алгоритмом справедливости.
ЧТО ТАКОЕ АНАЛИТИНА?
Под аналитикой мы подразумеваем обширное использование данных, статистического и количественного анализа, описательных и прогнозных моделей для принятия решений и действий, на основе реальных фактов (рис. 1).

Рис. 1. Аналитика в составе систем бизнес-аналитики
Есть отрасли, больше других располагающие к использованию аналитики. Если в вашем бизнесе генерируется много данных о транзакциях – скажем, это финансовые услуги, туризм, перевозки или игорный бизнес, – то конкуренция на основе аналитики является естественной стратегией (хотя многие фирмы всё же её не придерживаются). Если в основе вашей бизнес-модели трудноизмеримые факторы – допустим, стиль, как в индустрии моды, или человеческие отношения, как к отрасли поиска высших управленческих кадров – для конкуренции на основе аналитики потребуются намного более изобретательные приёмы.
Существует немало свидетельств того» что решения, основанные на аналитике, имеют больше шансов оказаться верными, чем те, что базируются на интуиции.
Глава 2. Что отличает аналитического конкурента?
Будем называть аналитическим конкурентом организацию, активно и систематически использующую аналитику в стремлении обойти конкурентов. Самые изощрённые в использовании аналитики и успешные из изученных нами фирм обладают четырьмя основными характеристиками (рис. 2):
  1. Аналитика поддерживает стратегическую отличительную компетенцию фирмы.
  2. Подход к аналитике и управление ею на предприятии повсеместны.
  3. Руководители компании являются сторонниками использования аналитики.
  4. Компания делает серьёзную стратегическую ставку на аналитику как основу конкуренции.

Рис. 2. Четыре базовые характеристики конкуренции на основе аналитики
Если эти четыре характеристики принять за критерии развития аналитики как конкурентного преимущества, то можно начать оценивать организации по тому, в какой степени им присущи эти факторы. Мы выявили пять стадий развития аналитики как конкурентного преимущества (рис. 3).

Рис. 3. Пять стадий развития аналитики как конкурентного преимущества
Если аналитика призвана подкрепить собой конкурентную стратегию, она должна подкреплять и конкретные важные направления деятельности в компании. Такие направления в каждой организации и отрасли бизнеса свои и могут касаться цепочки поставок, ценообразования и управления доходами, обслуживания клиентов, лояльности потребителей или кадровой политики.
Существует вероятность, что аналитику отдали на откуп тому или иному сотруднику. Конечно, хорошо, когда отдельные сотрудники используют данные и анализ в качестве основы своих решений, но информация, созданная и организуемая одним человеком, – не лучший способ управлять аналитическими процессами целого предприятия. Во-первых, в ней могут содержаться ошибки (одно исследование показало, что ошибки содержат от 20 до 40% составляемых таким образом таблиц). Во-вторых, отдельные люди создают «многочисленные версии истины», тогда как большинство организаций стремится только к одной.
С точки зрения IT, один из подходов к управлению аналитикой на уровне целого предприятия состоит в создании центра развития бизнес-аналитики – Business intelligence competency center (BICC).
Переход к широкому применению аналитики в бизнесе требует изменений в культуре, процедурах и навыках многих сотрудников. Такие изменения не происходят самопроизвольно; они должны проводиться высшим руководством компании, которое питает пристрастие к аналитике и любит принимать решения на основе фактов. Характерна фраза, приписываемая Уильяму Эдвардсу Демингу: «Мы верим в Бога. Все остальные предоставляют факты».

Рис. 4. Стадии конкуренции на основе аналитики
Глава 3. Аналитика и результаты бизнеса
Благодаря аналитическому подходу к маркетингу компании раньше конкурентов могут выявлять и обслуживать новые рыночные сегменты. Секрет этой компетенции заключается в следующем цикле:
тестирование → анализ и изучение его результатов →
использование выявленных возможностей
За последние двадцать лет Marriott развивалась за счет управлением доходами – процессом, в ходе которого гостиницы устанавливают оптимальную плату за номера. Если гостиница способна предугадать самую высокую цену, при которой места вес же будут куплены, она заработает больше денег, чем в случае, если цены будут слишком высоки и ряд номеров останется незанятым, или если цены будут неоправданно низкими.
Глава 4. Конкуренция на основе анализа внутренних процессов

Рис. 5. Области применения аналитики
Типичные аналитические методы во внутренних процессах
Раздельныйучетзатрат (Activity-based costing – ABC). Первый шаг в этой области – точно распределить затраты по таким направлениям, как клиенты, процессы или каналы распространения; модели, учитывающие процессы, материалы, ресурсы и товарные предложения, позволяют оптимизировать затраты и спрогнозировать будущие потребности в увеличении мощностей.
Байесовский анализ (например, для прогнозирования доходов). Численное измерение степени уверенности в гипотезе до и после изучения фактов.
Комбинаторная оптимизация (например, для оптимизации товарного портфеля). Эффективное распределение ограниченных ресурсов с целью найти лучшее решение конкретных задач, когда значения некоторых или всех переменных (скажем, определенного количества людей) должны быть целыми числами (так как люди не делятся на доли) и существует множество различных комбинаций. Этот метод также называется целочисленным программированием.
Анализ ограничений (например, для конфигурации продуктов). Использование одного или нескольких алгоритмов поиска набора допустимых решений, удовлетворяющих заданным ограничениям. Ограничения закладываются в правила или процедуры, которые решают определённые проблемы конфигурации и дизайна с использованием одного или двух алгоритмов поиска допустимых вариантов.
Экспериментальное проектирование (например, для анализа веб-сайта). В простейшем виде участников экспериментов в произвольном порядке разбивают на две равнозначные группы. Одной группе (программной, или обрабатываемой) даётся программа, а второй (сравнительной, или контрольной) – нет. Если результатом программы становятся статистически значимые различия в итоговой переменной, считается, что она обладает предполагаемым эффектом.
Анализ будущей стоимости. Разложение рыночной капитализации на текущую стоимость (экстраполяцию существующих денежных доходов) и будущую, или ожидаемый в будущем рост.
Имитационное моделирование Монте-Карло (например, для оценки научно-исследовательских проектов) Компьютеризированная техника оценки вероятности тех или иных результатов или рисков, когда путём многочисленных испытаний создаётся математическая модель гипотетического события и результат сравнивается с предопределённым распределением вероятностей.
Множественный регрессионный анализ (например, чтобы выяснить, как нефинансовые факторы влияют на финансовые показатели). Статистический приём, посредством которого определяется влияние набора независимых переменных на единственную зависимую переменную.
Текстовый анализ (например, для оценки неосязаемых компетенций). Анализ частоты, семантических отношений и относительной важности конкретных терминов, фраз и документов в тексте на сайте.
Анализ доходности (например, в производстве полупроводников). Применение базовой статистики (среднее, медиана, стандартное отклонение и пр.) с целью оценить объём и качество прибыли и сравнить одну группу элементов с другой часто с представлением результатов анализа в графическом виде.
Финансовый анализ
Существует несколько категории финансовой аналитики: внешняя отчетность, управление результативностью предприятия (управленческая отчётность и карты показателей), инвестиционные решения, анализ акционерной стоимости и управление издержками.
Руководство HP решило направить усилия группы количественных аналитиков в своих лабораториях на решение проблемы более точного прогнозирования доходов. Эти учёные применили байесовский подход для прогнозирования ежемесячных и ежеквартальных доходов на основе текущих данных периода.
Компании пытаются объяснить финансовые показатели нефинансовыми факторами. Успешное управление результативностью предприятия требует, чтобы компания не только точно прогнозировала свои показатели, но и разобралась с более масштабными вопросами: какие виды деятельности оказывают наибольшее влияние на финансовый результат? Как узнать, справляемся ли мы с осуществлением нашей стратегии? Организации требуются количественно выраженное понимание факторов операционной деятельности, оказывающих влияние на финансовый результат, и способ измерения прогресса согласно этим параметрам. На протяжении последнего десятилетия самым внушительным достижением в области административной отчётности были управленческие информационные панели, и системы сбалансированных показателен. Подобные системы предоставляют отчёты не только о состоянии финансовых дел компании, но и о её нефинансовых аспектах, таких как отношения с клиентами, обучение сотрудников, инновации и производственные процессы. Такие отчёты стали серьёзным шагом вперёд в понимании результативности. Мы убеждены, что директора, управляющие всеми источниками ценности — осязаемыми и неосязаемыми, текущими и будущими, — имеют значительное преимущество над остальными.
Также аналитика важна в управлении издержками, операциями, качеством, при слияниях и поглощениях, в управлении персоналом. Фирмы всё чаще получают возможность соотносить свои вложения в человеческий капитал с возвратом на капитал финансовый. Другой вопрос – есть ли у них желание это делать. Возможно, люди действительно «наше самое важное достояние» и даже самый дорогостоящий актив, но редко самый измеряемый.
Глава 5. Конкуренция на основе аналитики во внешних процессах
В отличие от внутрикорпоративных процессов, находящихся в зоне полного и непосредственного контроля организации, процессы, направленные вовне, требуют взаимодействия со сторонними организациями и их ресурсами. По этим причинам управление аналитикой, имеющей отношение к внешним процессам, представляет собой более трудную задачу.
Аналитические конкуренты выходят за рамки элементарной статистики и делают следующее:
  • используют прогнозное моделирование для выявления наиболее прибыльных клиентов, а также тех, кто обладает самым большим потенциалом прибыльности, и тех, кто с наибольшей вероятностью скоро закроет счёт;
  • интегрируют данные, собранные внутри компании, и те, что получены из сторонних источников, чтобы лучше понять своих клиентов;
  • оптимизируют цепочки поставок и таким образом могут определить влияние неожиданных затруднений, моделировать возможные варианты и составлять наименее проблемные маршруты поставок;
  • анализируют историю продаж и тенденции ценообразования, чтобы устанавливать цены в реальном времени и получать с каждой транзакции максимально возможную прибыль;
  • проводят сложные эксперименты для измерения общей эффективности рекламы и других маркетинговых ходов, а затем анализируют полученную информацию.
Фирмы все чаше будут смотреть на рекламную аналитику как на необходимое дополнение любой рекламной кампании. В противном случае ресурсы на рекламу вряд ли можно считать потраченными с умом».
Одна из причин успеха Google в отношениях с рекламодателями – активное применение аналитики. Философия Google состоит в том, что аналитика и способы измерения принесут больше успехов рекламодателям в сотрудничестве с компанией, поэтому она старается предоставить им такой уровень сложности анализа, какой они могут использовать.
Другой пример – норвежский банк DnB NOR – использует в хранилище данных «триггеры события», чтобы подсказать аналитикам отношений с клиентами идеи относительно одной-двух специальных услуг на основе события. К примеру, если клиент получает значительное наследство, представитель банка предложит ему продукты по инвестированию.
Один из наиболее впечатляющих пользователей аналитики – компания Tesco. В 1995 году компания ввела карты лояльности Clubcards. Карты работают как механизм сбора информации о клиентах, вознаграждения покупателей за приобретение товаров в Tesco и таргетироваиия предложений в директ-маркетинговых рассылках для наибольшей отдачи. Все онлайновые заказчики Tesco обязаны иметь клубную карту, поэтому фирме известно, что именно они покупают, и она делает им соответствующие новые предложения. С помощью данных о покупках клиентов Tesco делит их на группы, на основе жизненных стилей. Например, женщина, раз в неделю покупающая товары на распродаже и использующая присылаемые по почте купоны, считается клиентом, для которого важна цена. Мужчина, делающий три-четыре покупки в неделю, причём приобретающий полуфабрикаты и редко меняющий их набор вне зависимости от того, действует ли па них скидка, классифицируется как клиент, для которого важно удобство. Обладая подобными знаниями о клиентах, Tesco корректирует рекламные кампании согласно приоритетам и интересам. По словам своих представителей, фирма выпускает 7 миллионов индивидуальных вариантов товарных купонов в год, выводя уровень их отоваривания, лояльность клиентов и, в итоге, финансовые показатели на беспримерную в отрасли высоту. В то время как средний уровень эффективности прямой почтовой рассылки по индустрии составляет всего 2%, у Tesco погашается от 20 и до 50% купонов.
В Progressive Insurance вместо того чтобы автоматически считать мотоциклистов представителями группы повышенного риска, аналитики принимают во внимание такие факторы, как рабочий стаж, другие опасные виды деятельности (например, занятия парашютным спортом) и кредитный балл. Мотоциклист с длительным стажем работы в одной и той же компании и высоким кредитным баллом будет считаться клиентом с низкой вероятностью риска.
Capital One усовершенствовала традиционные приёмы привлечения так называемых субстандартных клиентов – тех, кто по своему кредитному рейтингу считается подверженным высокому риску банкротства или неплатежа. Capital One применяет собственное патентованное средство оценки кредитоспособности потребителя с тем, чтобы выявить и привлечь тех, кого считает менее опасными клиентами, чем предполагает их кредитный балл.
Оптимизация ценообразования
Ценообразование – ещё одна задача которая в особенности подходит для аналитических манипуляций. Компании используют аналитику в качестве конкурентного преимущества для соответствующего ценообразования, будь то ежедневные распродажи по низким ценам в Wal-Mart или варьирование цены на гостиничные номера в зависимости от спроса.
Аналитика облегчает динамическое ценообразование – практику корректировки цен на товары или услуги в реальном времени в ответ на ситуацию на рынке (изменения спроса, снабжение, поведение конкурентов и историю отношений с клиентами). Первыми эту тактику применили в отрасли авиаперевозок, но теперь она распространилась и на другие сектора.
Динамическое ценообразование обеспечивает стратегическое преимущество при изменении рыночных условий. Финансовый директор Dell с помощью системы прогнозирования предвосхитил экономический спад 2000 и 2001 годов. В то время как Hewlett-Packard и Compaq были преисполнены оптимизма, Dell сокращала издержки и снижала цены. Фирма сумела пережить кризис с незначительными потерями в объёме продаж – в 2001 году они составили 2,3%. По сравнению с Hewlett-Packard, продажи которой снизились на 32%, Compaq (36%) и Gateway (чьи продажи упали на 62%), Dell казалась процветающей, а растущая доля рынка способствовала ещё большему успеху, когда экономика восстановилась. Одно предостережение: большинство потребителей привыкли к идее динамического ценообразования в контексте изменчивых обстоятельств рынка (как на курортах, где цены на номера снижаются в мертвый сезон и повышаются в пик отпусков) и, пожалуй, считают это справедливым. Однако иногда при принятии решений о ценообразовании компании сталкиваются с негативной реакцией, когда используют эластичность спроса (тот факт, что постоянные клиенты станут платить больше, чем непостоянные). Например, в течение какого-то времени Amazon.com устанавливала более высокие цены на свои DVD для тех, кто больше тратил. Когда об этом стало известно широкому кругу покупателей, фирма была вынуждена отказаться от такой тактики из-за взрыва негодования.
Процессы взаимодействия с поставщиками: планирование загрузки мощностей, согласование спроса и предложения, анализ расположения, моделирование, маршрутизация, составление расписаний.
В Amazon.com придумали авторскую модель управления складом. Она включает в себя приемы нестационарной стохастической оптимизации (основанной на вероятностной структуре помех), что позволяет им моделировать и оптимизировать многочисленные переменные, связанные с их высоко динамичным и быстро развивающимся бизнесом.
UPS уже много лет является аналитическим конкурентом в сфере оптимизации цепочек поставок. FedEx тоже встала на путь аналитики и предоставления услуги полного логистического аутсорсинга другим компаниям. UPS и FedEx стали настолько эффективными во всех аспектах логистики перевозок, что другие компании посчитали экономически выгодным полностью отдать в их ведение свои операции по логистике.
Глава 6. План действий по расширению аналитических способностей
На первый взгляд, развитие аналитической компетенции в компании может показаться делом простым. И действительно, некоторые организации, например Marriott и Procter & Gamble, уже не одно десятилетие активно применяют анализ данных. Другие — Google, Amazon.com, Netflix, Capital One — уже при создании ориентировались на стратегию анализа как основу своего конкурентного преимущества. Эти фирмы, пользуясь поддержкой аналитических инициатив со стороны высшего руководства и благодаря распространению аналитики по всей организации, достигли высшей степени развития аналитической компетенции.
Однако подавляющее большинство организаций не обладают ии отточенным аналитическим мастерством, ни детальным планом его развития. Для компаний, желающих стать аналитическими конкурентами, лёгкого и быстрого роста никто не обещает. Для претворения в жизнь такого плана необходимо множество составляющих, и в том числе — программное обеспечение, технологии, данные, процессы, системы показателей, стимулы, навыки, культура и поддержка руководства (рис. 6).

Рис. 6. Этапы развития компании с точки зрения использования аналитики
Даже если организация располагает достаточно качественными данными, ей необходимы руководители, склонные принимать решения на их основе. Управленческая команда, у которой «аллергия на данные» и которая гордится тем, что в принятии решений полагается на интуицию, вряд ли станет поддерживать аналитику. Любая подобная инициатива в такой организации будет носить характер тактического приема и иметь ограниченное влияние.
Организации могут оценить свой уровень аналитической компетенции в трех областях (таблица). Одно предостережение: топ-менеджеры часто испытывают соблазн лишь в приобретении необходимых данных и аналитического программного обеспечения, считая, что аналитика – это синоним технологий. Но если высшее руководство не занимается осознанным развитием других элементов, ему будет сложно перейти к более высоким ступеням развития.
Ключевые элементы развития аналитики в основных областях организации
Область            Ключевые элементы
Организация   • Понимание движущих факторов эффективности и результативности
• Выбор отличительной компетенции
• Управление эффективностью и осуществление стратегии
• Пересмотр и интеграция процессов
Люди                 • Лояльность и лидерство высшего руководства в области аналитики
• Создание корпоративной культуры принятия решений на основе данных
• Сохранение и развитие навыков
• Управление специалистами-аналитиками
Технологии    • Качественные данные
• Аналитические технологии
Изначально организации сосредотачиваются на одной или двух функциональных областях, на которых строится стратегия использования аналитики в качество конкурентного преимущества:
  • Harrah’s: лояльность плюс сервис.
  • New England Patriots: отбор игроков плюс впечатления фанатов.
  • Dreyfus Corporation: анализ собственного капитала плюс анализ сокращения ресурсов.
  • UPS: операции плюс данные о клиентах.
  • Wal-Mart: цепочка поставок плюс маркетинг.
  • Owono & Minor: внутренняя погистика плюс сокращение издержек на обслуживание клиентов.
  • Progressive: ценообразование плюс новые предложения аналитических услуг.
Чтобы определить, на чем сосредоточить ресурсы ради максимального стратегического эффекта, руководители должны ответить на следующие вопросы:
  • Как нам выделиться на фоне других на рынке?
  • В чём заключается наша отличительная компетенция?
  • Какие ключевые решения в этих и прочих процессах нуждаются в подкреплении аналитикой?
  • Какая информация действительно важна для бизнеса?
  • Где можно использовать информацию и знания фирмы для повышения её эффективности?
Стадия 2 (см. рис. 6): обходной путь. Топ-менеджеры, не желающие делать решительный шаг, должны избрать путь экспериментов и обучения – испытать аналитику в нескольких небольших проектах. По мере того, как руководители приобретают опыт использования аналитики в небольших масштабах, они получают ценные знания, которые затем можно трансформировать в коммерческую прибыль. Каждый шаг постепенно приближает к лучшему пониманию бизнеса, создает в организации импульс для движения к более высоким ступеням аналитической конкурентоспособности (таблица).
Сравнение двух путей к конкуренции на основе аналитики
«Полный вперёд»«Докажите, что это работает»
Поддержка руководстваСЕО / главный управляющийРуководитель функционального подразделения
ЗадачиСтратегическая / отличительная компетенцияЛокальные, тактические, в областях, где есть поддержка
Способ изамерения / демонстрации ценностиИзмерение организационных показателей, достигнутых с помощью аналитики, – например, рост доходов, прибыльности, акционерной стоимостиИзмерение положительных результатов проекта, возврата на вложения, прироста прибыли, сокращения издержек
ТехнологииОбщеорганизационныеРаспространение инструментов бизнес-аналитики, трудности интеграции
ЛюдиЦентрализованность, высокий профессионализмИзолированные очаги профессионального мастерства
ПроцессАналитика вплетена в процессы, способности открываются в результате интеграцииРазобщенные или в рамках функционального подразделения
Корпоративная культураОбщеорганизационные, широкомасштабные измененияАналитика на уровне отдела / функции, применяемая небольшим количеством людей
Пример. PulpCo: введение аналитики с целью противостоять давлению конкуренции. Под возрастающим давлением конкурентов CEO прервал многолетнюю традицию и нанял нового финансового директора с опытом работы в другой отрасли. Новый глава финансового отдела, соблазнился масштабом операций PulpCo и её солидным положением на рынке. Но после месяца в новой должности он стал сомневаться, правильно ли поступил, придя сюда на работу.
Руководство PulpCo вело себя так, как будто плохо представляло возможные последствия своих действий. Серьёзные инвестиционные решения часто принимались на основе неточных, непроверенных предположений. Руководители отделов привыкли принимать операционные решения, не имея необходимых данных. У них не было полного понимания величины издержек на производство и продажу основных продуктов. В результате они допустили ряд дорогостоящих ошибок, от ненужных финансовых вложений в производство и оборудование до неверного ценообразования.
Когда финансовый директор стал анализировать новые данные, вырисовалась тревожная картина. PulpCo терпела убытки, по ряду основных клиентов. Другие же, считавшиеся стратегически менее ценными, на деле оказались гораздо более прибыльными. Прорыв произошёл тогда, когда подробный финансовый анализ выявил, что новый завод, находившийся на первой стадии строительства, станет дорогостоящей ошибкой. Руководство осознало, что компания может нарастить мощности более дешевым способом – расширив два имеющихся завода и обновив их оборудование. Проект закрыли. Менеджеры были в шоке, так как «всем было известно», что PuplCo нужен новый завод и строительство уже началось.
В самом начале финансовый директор PulpCo просто хотел обладать более качественными финансовыми данными для принятия решений. Имея недостаточную поддержку и неадекватные системы, он понял, что прежде чем приступать к более масштабным изменениям, нужно провести ряд экспериментов, чтобы вселить в сотрудников организации уверенность.
При оценке успешности той или иной инициативы важны три вида показателей: поведение, процессы и программы, финансовые результаты. Возможно, в конечном итоге важны только последние; но их нельзя достичь, не уделяя внимания первому и второму. Распространённое заблуждение – думать, будто одного только обладания технологиями достаточно, чтобы трансформировать организацию. Подход «поля чудес»:«закопаешь монету – вырастет денежное дерево» – обычно ни к чему не приводит. Если вы создаёте хранилище данных или полномасштабную аналитическую инфраструктуру, не развивая при этом другие атрибуты аналитики, это хранилище окажется бесполезным.
Глава 7. Управляя аналитиками
Говоря о бизнес-аналитике, люди представляют себе компьютеры, программное обеспечение и испещренные цифрами экраны мониторов и бумажные распечатки. Однако вместо этого следовало бы прежде всего представить себе людей — своих коллег. Именно они заставляют аналитику работать и являются тем самым дефицитным компонентом конкуренции на основе аналитики.
Одной только аналитики недостаточно. Чтобы сделать аналитику пригодной к использованию, ответственное лицо должно принять решение и что-то сделать. Поскольку у ответственных лиц обычно нет времени (или умения) проводить анализ самостоятельно, на первый план выходят межличностные отношения – доверие и надёжность. Если ответственное лицо не доверяет аналитику или просто не обращает внимания на результаты анализа, ничего не произойдёт, и статистика так и не будет просчитана.
Интеллектуальный анализ данных (data mining) – процесс обнаружения в имеющемся массиве данных (базе данных) ранее неизвестной но полезной и доступной информации.
Есть три группы люден, чей образ мышления и ориентация на аналитику важны для организации. Первая – высшее руководство, вторая – профессиональные аналитики, которые собирают и анализируют данные, интерпретируют результаты и сообщают о них ответственным лицам. Третья группа разнородна по своему составу – назовем сё аналитиками-любителями, и входят в неё «все остальные», кто пользуется выводами анализа в своей работе. Это могут быть простые работники производства, которым необходимо принимать множество маленьких решений, касающихся качества и темпов производства, или менеджеры среднего звена, также вынужденные принимать решения среднего масштаба согласно своим должностным обязанностям.
Характеристика руководителей ориентированных на аналитику:
  • Они должны быть ярыми сторонниками принятия решений на основе аналитики и фактов.
  • Они должны иметь представление об аналитических инструментах и методах.
  • Они должны стремиться действовать, исходя из результатов анализа.
  • Они должны хотеть управлять меритократией [2].
Роль финансового директора. В ряде компаний именно на него возложена ответственность за развитие аналитики. Однако чтобы эффективно исполнять эту обязанность, ему, помимо финансов и бухгалтерии, необходимо фокусироваться на других сферах применения аналитики. Например, в одной страховой компании финдиректор отвечал за анализ управлением издержек и, но, кроме того, он продвигал аналитические инициативы в отделах претензий, маркетинга и в актуарном отделе.
Главные враги перехода компании на аналитическую ориентацию – это решения, полностью основанные на интуиции. Тем не менее, она всегда пользовалась популярностью при принятии решений из-за лёгкости и быстроты, а также уверенности в том, что интуитивные решения, возможно, более правильные.
Не опережайте пользователей. Важно, чтобы профессиональные аналитики помнили, что их алгоритмы и процессы зачастую приходится реализовывать работникам информационного отдела, которые не являются экспертами в статистическом анализе, хоть и обладают определёнными навыками. Если аналитика и её выводы слишком сложны или пестрят загадочными статистическими терминами, их, скорее всего, проигнорируют. Один из способов решить проблему – следить, чтобы аналитика была как можно проще, встраивать её в системы, скрывающие её сложность. Другой – как можно больше обучать пользователей аналитике. Аналитическая группа Schneider предлагала сотрудникам разных отделов фирмы курсы «Введение в анализ данных» и «Контроль статистического процесса». Это не являлось формальной обязанностью группы, но курсы обрели популярность, и сами члены группы считают, что в долгосрочной перспективе данный шаг облегчит им работу.
Аналитики-непрофессионалы. Большая часть повседневной работы над осуществлением аналитической стратегии должна проводиться людьми, не обладающими научной степенью в статистике или исследовании операций. Следовательно, возникает важный вопрос: сколько нужно работников с элементарными аналитическими навыками? Разумеется, характер и степень необходимых навыков будут варьироваться в зависимости от компании и отрасли. Некоторые фирмы вроде Capital One нанимают большое количество аналитиков-любителей – людей с некоторым опытом анализа, но, в целом, не имеющих учёных степеней в этой сфере. В какой-то момент, изучив список вакансий на сайте Capital One, мы обнаружили в три раза больше вакансий на должность аналитиков, чем в операционный отдел – довольно необычное соотношение для банка. В соответствии со своей конкретной аналитической ориентацией компания просто должна определить, сколько ей нужно аналитиков-любителей и на каких позициях.
Инструменты для непрофессионалов. Одна из проблем аналитиков-любителей – какие IT-средства использовать для анализа? Есть три варианта, ни одни из которых не будет идеальным. Первый – предоставить им мощные инструменты для статистического и интеллектуального анализа данных, а также создания сложных алгоритмов (на что у них вряд ли хватит навыков). Второй – сделать так, чтобы система сама выдавала правильный ответ: оптимальную цену на товар, количество товара для поставки и так далее. Такой вариант ведёт к деградации способностей сотрудников к анализу и принятию решений. Третий (самый распространённый) – когда любители анализируют информацию, используя электронные таблицы. К сожалению, электронные таблицы – не лучший инструмент для широкомасштабной аналитической деятельности. Если в фирме различными пользователями составляется большое количество таблиц, очень трудно поддерживать унифицированную, последовательную аналитическую среду по всей организации. Кроме того, таблицы часто содержат ошибки. Любая фирма, применяющая их в качестве основного инструмента для аналитиков-непрофессионалов, должна строго подходить к архитектуре данных и контролировать анализ.
Автоматизированный процесс принятия решений. Другой важный вопрос в отношении аналитиков-любителей – до какой степени решение той или иной проблемы должно быть автоматизировано. Поскольку для все большего количества задач становится возможным автоматизировать процесс принятия решений, организациям становится всё важнее определять, какие решения должны принимать люди, а какие – компьютеры.
Вопросы «ручного» управления. Немаловажен вопрос о том, как людям относиться к решениям, принятым автоматизиронанно, если они с ними не согласны. Некоторые фирмы не разрешают сотрудникам пренебрегать решениями автоматизированных аналитических систем.
Marriott установила систему управления доходами в своих отелях. Тем не менее, в случаях, когда её региональные «руководители доходов» нарушают рекомендации системы, компания поощряет их действия. Высшее руководство Marriott говорит, что такой подход – часть общей корпоративной философии. В противном случае, по их словам, они не стали бы нанимать и обучать людей с аналитическими способностями, умеющих принимать правильные решения. До некоторой степени вопрос можно решить на основании опыта, если обычно несогласие с решениями системы даёт положительные результаты, его следует поощрять. Если нет – нужно запретить.
Глава 8. Архитектура бизнес-аналитики
Важно понимать, что работу по аналитике нельзя поручать одному только IT-отделу. Чтобы определить, какие технические средства необходимы для конкуренции на основе аналитики, нужно тесное сотрудничество IT-отдела с директорами компаний. Ответственность за правильное понимание данных, технологий и процессов лежит на IT-архитекторе.
Данные и IT возможности на разных стадиях аналитической конкуренции. Развивая свои технологические возможности в области аналитики, компании, как правило, идут эволюционным путём:
Стадия 1. Компания «отравлена» отсутствием данных или их плохим качеством, множеством повторяющихся данных и низкой интеграцией систем.
Стадия 2. Компания эффективно собирает транзакционные данные, но ей часто не хватает данных нужных для более качественных решений.
Стадия 3. Компания обладает большим количеством инструментов бизнес-анализа, построены витрины данных. Но большая часть данных по-прежнему не интегрирована, не стандартизирована и недоступна широкому кругу пользователей.
Стадия 4. У компании есть высококачественные данные и общекорпоративный аналитический план, IT-процессы и принципы управления, а также некоторое количество встроенной в процессы или автоматизированной аналитики.
Стадия 5. Компания владеет полноценной аналитической архитектурой, которая носит общеорганизационный характер, полностью автоматизирована, интегрирована в процессы и обладает высоким уровнем сложности.
Признаки эффективности IT для аналитической конкуренции:
  • Аналитики имеют прямой и незамедлительный доступ к данным.
  • Информационные работники занимаются анализом данных и интерпретацией его результатов, а не их сбором и форматированием.
  • Менеджеры сосредоточены на совершенствовании процессов и повышении эффективности бизнеса, а не занимаются разбором данных в ноутбуках, в отчётах и транзакционных системах.
  • Менеджеры никогда не спорят о том. чьи цифры точнее.
  • Данными управляют с точки зрения общеорганизационной перспективы на протяжении всего их жизненного цикла, от создания до архивации или удаления.
  • Гипотезу можно быстро проанализировать и протестировать, не занимаясь предварительной подготовкой данных вручную.
  • Процессы, связанные со спросом и предложением, опираются на согласованные и составленные на базе достоверных данных прогнозы.
  • Многоэтапные, критически важные процессы принятия решений в высокой степени автоматизированы и интегрированы.
  • Данные постоянно и автоматически становятся доступны сотрудникам компании, её клиентам и поставщикам.
  • При построении отчётов и проведении анализа используются данные из многочисленных источников. Интеграция данных проходит легко и безболезненно.
  • Вместо проведения отдельных инициатив по созданию хранилища данных или по развитию бизнес-аналитики управление данными в компании проводится в масштабах всей компании. Данные являются стратегическим корпоративным ресурсом и используются во всех бизнес-инициативах.
Архитектуру систем бизнес-аналитики полезно представить в виде шести элементов (рис. 7):
  • Управление данными, определяющее то, как нужно получать необходимые данные и управлять ими.
  • Инструменты и процессы трансформации, описывающие, как извлекать, очищать, передавать данные и загружать их в базы данных.
  • Репозитории, где организуются и хранятся для дальнейшего пользования данные и метаданные (информация о данных).
  • Приложения и другие программные продукты, используемые для анализа.
  • Презентационные инструменты и приложения, решающие проблему доступа работников IT-отдела и аналитиков другого профиля к данным, их демонстрации, визуализации и манипулированию ими.
  • Операционные процессы, определяющие подход к таким важным административным вопросам, как безопасность, исправление ошибок, условия для проведения аудита, архивация и охрана частной собственности.

Рис. 7. Архитектура систем бизнес-аналитики (BI)
Самой большой трудностью, стоящей перед компаниями, являются «грязные» данные: противоречивая, отрывочная и выдранная из контекста информация.
Чтобы получить выгоду от конкуренции на основе аналитики, эксперты информационных технологий и бизнеса должны решать задачи, связанные с данными, отвечая на следующие вопросы:
Актуальность: какие данные нужны для того, чтобы конкурировать на основе аналитики?
Источники: откуда можно эти данные получить?
Количество: сколько нужно данных?
Качество: как сделать данные более точными и ценными для анализа?
Управление: какие правила и процессы необходимы для управления данными с момента их создания до утраты актуальности?
Сколько данных необходимо? Компании должны устоять против соблазна собирать все возможные данные «на всякий случай». Возникает фундаментальный вопрос: что создаёт ценность в организации? Понимание этого поможет компаниям уклониться от беспорядочного сбора данных. Следует избегать сбора данных, лежащих на поверхности, но необязательно имеющих какую-то ценность. Многие компании опрометчиво снабжают менеджеров данными, которые представляют собой побочный продукт транзакционной системы, так как именно они доступнее всего.
Как сделать данные более ценными? Количество без качества – рецепт провала.
Типичные аналитические технологии
Руководители организаций, которые планируют стать аналитическими конкурентами, должны быть знакомы с ключевыми категориями аналитических программ.
Электронные таблицы – такие как Microsoft Excel – наиболее распространённые аналитические инструменты, так как ими легко пользоваться и они отражают мыслительные модели пользователей. Менеджеры и аналитики используют их на «последнем километре» аналитики – на этапе, предшествующем презентации данных в отчёте или графической форме для лиц, принимающих решения. Но слишком многие пользователи пытаются применять таблицы при решении задач, для которых те мало пригодны, что ведёт к ошибкам или неверным выводам. Даже когда ими пользуются правильно, они весьма подвержены человеческим ошибкам; более 20% таблиц содержат ошибки, причина которых – человек, и не менее 5% всех вычисляемых ячеек оказываются неверными. Чтобы свести такие огрехи к минимуму, менеджеры должны настаивать на том, чтобы анализ начинался с точных, проверенных данных и чтобы составители таблиц обладали достаточными навыками и опытом для разработки моделей.
Программы оперативной аналитической обработки данных обычно известны как OLAP (online analytical processors) и используются для слабоструктурированных решений и видов анализа. Хотя для транзакционных систем реляционные базы (или RDBMS) –- где данные хранятся в связанных друг с другом таблицах – являются высокоэффективным способом организации данных, их полезность невысока в случае с анализом массивов данных (организованных в ячейки наподобие крупноформатной таблицы), например временных рядов. Средства OLAP специально придуманы для многомерных задач, подразумевающих обработку массивов данных. Они организуют данные в «кубы» для анализа данных по параметрам времени, географии, товарной линейки и так далее. Кубы данных – это просто собрания данных в три и более переменные, готовые для отчётности и анализа. Их можно сравнить с многомерными крупноформатными таблицами. В то время как у таблиц типа Excel не более трёх измерений – вертикаль, горизонталь и рабочие листы, – у моделей OLAP их семь и более. Таким образом, для их составления требуются специальные навыки, хотя этим могут заняться и опытные пользователи, знакомые с их возможностями. В отличие от традиционных таблиц, средства OLAP призваны решать проблему обилия данных – в противном случае модели быстро становятся слишком громоздкими. Считается, что для комплексных запросов средства OLAP выдают ответ примерно за 0,1% времени, которое было бы затрачено на обработку того же запроса с использованием реляционных данных.
Статистические или количественные алгоритмы позволяют статистикам и менеджерам, обладающим соответствующими знаниями, анализировать данные. Алгоритмы обрабатывают количественные данные с целью прийти к какому-то оптимальному числу – допустим, речь идёт о цене товара или услуги или величине кредита. В 1970-х годах такие компании, как SAS, вывели на рынок пакеты программных приложений, сделавших статистику гораздо доступнее. Кроме того, статистические алгоритмы лежат в основе прогнозного моделирования.
Движки правил обрабатывают набор бизнес-правил, которые с помощью условных предложений передают логические вопросы – к примеру, «если желающий застраховать мотоцикл – мужчина моложе 25 лет, не имеющий собственного жилья и высшего образования, ему следует отказать». Движки правил могут быть частью более крупного компьютерного приложения или предоставлять рекомендации пользователям, которым нужно принять решение определённого типа.
Средства интеллектуального анализа данных (data mining) базируются на различных техниках — от простого арифметического вычисления до искусственного интеллекта, статистики, деревьев принятия решений, нейронных и байесовских сетей. Их задача — выявлять закономерности в сложносо-ставных и неопределённых группах данных. К примеру, Sprint применяет нейронную аналитическую технологию для того, чтобы предсказывать, какие клиенты с наибольшей вероятностью сменят мобильного оператора, оставив за собой текущие телефонные номера. SAS предлагает возможности углублённого анализа, как данных, так и неструктурированной текстовой информации, и является ведущим поставщиком таких программ.
Средства анализа текстовых данных помогают менеджерам быстро выявить возникающие тенденции почти в реальном времени. Самый простой пример – поисковые агенты, или «пауки», которые находят и считают слова и фразы на сайтах. Средства поиска текстовой информации могут оказаться бесценными, когда нужно выяснить, какие зарождаются тенденции или отношения. Например, путём мониторинга блогов пользователей-«технарей» поставщик программного обеспечения может выяснить, что в его новой программе есть дефект, в считанные часы после выпуска новой версии ПО, вместо того чтобы сидеть и ждать, пока начнут поступать жалобы от клиентов. Другие продукты такого рода способны распознавать ссылки на людей, географические названия, предметы или темы и использовать эту информацию для составления заключений о поведении конкурентов.
Симуляционные инструменты моделируют бизнес-процессы с помощью комплекса символических, математических, научных, инженерных и финансовых функций. Подобно тому, как системами автоматизированного проектирования (computer-aided design, CAD) пользуются инженеры для моделирования нового продукта, симуляционные программы применяются в инженерии, НИОКР и в других самых разнообразных сферах. Например, симуляции можно использовать как тренажёры для того, чтобы помочь пользователям понять вероятные последствия того или иного изменения, вносимого в бизнес-процесс. Кроме того, они помогают рационализировать поток информации или продуктов. Скажем, работники здравоохранительных учреждений получают возможность решать, куда отправлять донорские органы, соответствующие определённым критериям – таким как группа крови или географическое происхождение/местоположение.
Зарождающиеся аналитические технологии
Здесь приведены некоторые из передовых технологий, которые станут играть важную роль в сфере аналитических приложений в ближайшем будущем.
Категоризация текста – это процесс использования статистических моделей или правил для определения степени актуальности того или иного документа для заданной темы. Например, её можно использовать для динамической оценки товарного ассортимента конкурента на его веб-сайте.
Генетические алгоритмы – это класс методов стохастической (вероятностной) оптимизации, которые следуют принципам, свойственным естественному генетическому воспроизводству (скрещивание или мутации структур ДНК). Одна из распространённых областей их применения — оптимизация маршрутов доставки.
Экспертные системы – технология не новая, но сейчас она наконец-то входит в пору зрелости. Специализированные приложения искусственного интеллекта способны снабдить людей, принимающих решения, профессиональными знаниями (представьте себе «Уоррена Баффета в коробке», который даёт советы по поводу инвестиционных решений в меняющихся условиях рынка).
Средства анализа аудио- и видеоданных – технология очень похожая на категоризацию текста или интеллектуальный анализ данных, но в этом случае идёт поиск закономерностей в аудио- или визуальном материале, особенно в полнокадровых изображениях и звуке.
Роевой интеллект, подобно тому, что наблюдается в сложных сообществах муравьев и пчёл: — технология, используемая для того, чтобы повысить степень реалистичности имитаций и выяснить, каким образом минимальные изменения в системе способны повлечь за собой значительные последствия.
Извлечение информации – программы, отбирающие и помечающие имена людей, географические названия и взаимосвязи из (как правило) плохо структурированных текстовых данных. Вместо проведения инициатив по созданию хранилища данных или по развитию бизнес-аналитики компании управляют данными как стратегическим корпоративным ресурсом во всех бизнес-инициативах.
Инструменты и приложения для презентации данных. Поскольку средства визуальной аналитики позволяют изучать данные без риска случайно внести изменения в базовую модель, они способствуют росту популяции пользователей, умеющих осуществлять сложные виды анализа.
Глава 9. Будущее аналитической конкуренции
Мы разделили аналитический мир будущего на три категории: подходы, основанные на технологиях, подходы, опирающиеся на способности человека, и те, что подразумевают изменения в бизнес-стратегии.
Перемены, обусловленные технологиями:
  • Повсеместно присутствующее программное обеспечение в области бизнес-аналитики.
  • Более широкое использование специализированных «аппаратно-программных комплексов для бизнес-аналитики».
  • Более автоматизированное принятие решений.
  • Более активное использование уведомлений
  • Большая визуализация аналитики.
  • Больше прогнозов и меньше отчётов.
  • Больше анализа неструктурированного текста
Кроме того, традиционный подход предполагает, что менеджеры должны проанализировать данные и добраться до истинных причин отклонения показателей от нормы. Технологии «прямого обнаружения» позволили бы руководителям напрямую выяснять причину отклонений.
[1] Понятие длинного хвоста было популяризовано Крисом Андерсоном в книге «Длинный хвост. Новая модель ведения бизнеса»
[2] Меритократия («власть достойных», от лат. meritus – достойный и греч кратос – впасть, правление) – принцип управления, согласно которому руководящие посты должны занимать наиболее способные люди, независимо от их социального и экономического происхождения. Используется преимущественно в двух значениях. Первое значение термина соответствует системе, противоположной аристократии и демократии, в которой руководители назначаются из числа специально опекаемых талантов. Второе, более распространённое, значение предполагает создание начальных условий для объективно одаренных и трудолюбивых людей, чтобы они в будущем имели шанс занять высокое общественное положение в условиях свободной конкуренции