Бизнес на основе данных

Как некоторые компании принимают все решения на основании аналитики.

Не важно, сколько данных вы соберете, если вы не умеете и не хотите их использовать. Работая с сотнями организаций, мы изучили ряд передовых практических методов для выстраивания культуры, в которой аналитические проекты будут реально окупаться.

Как и многим компаниям, энергетическому гиганту Chevron бывало нелегко найти всесторонне образованных специалистов по анализу данных. Поэтому в прошлом году компания провела конкурс по решению проблем, чтобы выявить потенциальных аналитиков среди своих 64 000 сотрудников.

В конкурсе Chevron приняли участие примерно 350 сотрудников, проявлявших интерес к аналитике. Компания провела предварительную телеконференцию, на которой объяснялись условия конкурса. Участникам предложили спрогнозировать объем нефти в нефтеносном пласте или стоимость нефти в определенное время.

Среди победителей конкурса, который сейчас проводится ежегодно, была женщина. Она получила образование в сфере статистики, но в компании работала с поставщиками. С тех пор она стала «рок-звездой в аналитике» – говорит Марджери Коннор (Margery Connor), глава Центра повышения квалификации по расширенной аналитике в компании Chevron. «Мы бы никогда ее не нашли без этого конкурса».

Компания Chevron с штаб-квартирой в г. Сан-Рамон (шт. Калифорния) со временем перешла к бизнесу на основе данных, считая приоритетными задачами аналитику и исследование операций в рамках всей организации.

Бизнес «на основе данных» (data-driven) означает, что специалисты компании делают выводы на основе анализа фактических данных.

Кирк Борн (Kirk Borne), главный специалист по анализу данных в компании Booz-Allen Hamilton

Большинство людей видит огромный объем данных, выполняя ежедневную работу

Марджери Коннор (Margery Connor), глава Центра повышения квалификации по расширенной аналитике в компании Chevron

Алексис Финк говорит, что оценить способности кандидата к такому подходу позволяет «модель обзора портфеля для оценки навыков решения проблем на основе анализа данных». Например, рассматривая проект, в котором кандидат изменил курс, она может оценить его подход к использованию технологии для решения проблем.

«Вы можете оценить их суждение и пригодность к конкретной должности», – говорит Финк. «Например, использовали ли они статистический анализ, чтобы понять, сформировалась ли структура, которая оправдывает это изменение?» Дальнейшее рассмотрение образцов работы кандидатов помогает ей «определить качество написанного кода и уместность выполненного статистического анализа».

Кирк Борн рекомендует искать людей, которые склонны все время учиться и продемонстрировали способность принимать изменения. Эти качества, как правило, хорошо согласуются проектами, построенными на анализе данных.

Он говорит: «В компании Booz-Allen Hamilton предусмотрено обучение сотрудников, желающих стать специалистами по анализу данных или приобрести навыки по аналитике данных. Занятия проходят раз в неделю в течение почти целого года. Для получения аттестата сотрудники должны выполнить тест по математике и программированию».

Создание культуры на основе данных

Культура на основе данных – та награда, которую получают все сборщики данных в организации. Ее проводниками служат руководители, которые желают знать, что рекомендуют данные. Руководители должны разработать структуру принятия решений, включающую анализ данных, и составлять планы на базе аналитики.

Может сложиться впечатление, что этого сложно достичь, но, в значительной степени, дело заключается просто в формализации общих правил поведения.

Например, в компании Chevron сейчас развернута учебная программа, в которой используются реальные данные и актуальные проблемы, стоящие перед сотрудниками бизнес-подразделений.

«Большинство людей видит огромный объем данных, выполняя ежедневную работу», – говорит она. «Мы хотим, чтобы они работали с этими данными» в рамках учебной программы.

В рамках учебной программы Chevron учащиеся работают в парах с аналитиками, которые знают алгоритмы, позволяющие получить ответы. Такой практический подход к обучению развивает способности сотрудников формулировать бизнес-проблемы и определять, как данные помогут их решать.

Со временем компания может еще больше формализовать этот процесс.

Среди других политик Chevron, ориентированных на данные, следует отметить распоряжение, согласно которому любой проект со стоимостью выше порогового значения должен включать определенные типы анализа.

«Необходимо показать, что в проект включены данные в пределах статистической погрешности или экономические допущения», — рассказывает Эми Эбшер (Amy Absher), генеральный директор по стратегическому планированию, обслуживанию и контролю Chevron. «От этого анализа зависит финансирование».

Марджери Коннор добавляет: «Для крупных проектов в Chevron создается независимая группа из различных сотрудников компании. Эта группа рассматривает принятые нами решения, альтернативы и допущения и определяет, действительно ли мы произвели надлежащую оценку».

В Chevron также выполняется официальная проверка проектов со сравнением прогнозов и результатов.

«Тот факт, что высшее руководство ожидает выполнения аналитической работы и ответов на эти вопросы, задает тон во всей компании Chevron», – говорит Эми Эбшер.

Кирк Борн отмечает, что большинство компаний сегодня постепенно выстраивает культуру, ориентированную на данные. Для тех, кто начинает, он советует просто найти аналитический проект с большой вероятностью отдачи.

Например, финансовая фирма, которую консультировал Борн, решила искать в своих журналах веб-аналитики признаки того, что клиенты могут перейти к конкуренту.

Борн отмечает: «Они нашли сигналы в своих данных – большое количество сравнений тарифов. Они очень мягко отреагировали, пригласив клиентов ознакомиться с новыми продуктами компании или предложив ответить на вопросы». Спустя квартал «они оценили, что сэкономили более $ 100 млн на клиентах, которых могли потерять».

Аналогичные результаты могут получить более мелкие компании, только доход будет меньшего масштаба. По мере того как аналитические проекты будут приносить прибыль, компании могут поэтапно выстраивать культуру и процедуры для поддержки работы с данными большего объема.

Загрузить руководство «От данных к действиям»


Рассылка новостей

Получите самые популярные руководства по планированию и аналитическую информацию.

Зарегистрируйтесь прямо сейчас