Как только аналитика начинает демонстрировать первые преимущества для вашего бизнеса, вы можете получить больше предложений проектов, чем способны реализовать. Вам потребуется процесс приоритизации проектов. Узнайте, как ИТ-подразделение Intel справляется с этой задачей.
В 2011 году небольшая команда из ИТ-подразделения Intel начала искать способы более точного прогнозирования спроса на вычислительные ресурсы, необходимые для тестирования проектов микросхем.
Имея информацию о времени выполнения определенных ресурсоемких задач и количестве памяти, необходимой для каждого тестирования, корпорация Intel смогла бы эффективнее использовать свои серверы для крупномасштабных вычислений и планировать больше сопутствующих тестов, не испытывая недостатка в емкости памяти или вычислительных ресурсах.
Ставки были высоки: каждый процент повышения эффективности принес бы Intel экономию в 1 млн долларов в год. Команда из пяти сотрудников в течение полугода применяла методы расширенной аналитики к данным, полученным в результате моделирования тестов, чтобы найти способы оптимизации процесса проектирования, которые в результате позволили бы сэкономить более 10 млн долларов в год.
Команда, которая получила название «Группа по расширенной аналитике», с тех пор получила огромное количество запросов на выполнение проектов и разрослась почти до 100 участников. Для приоритизации предлагаемых проектов, помимо других факторов, группа анализирует степень поддержки и сотрудничества бизнес-подразделения, количество высококачественных данных, а также объем и степень потенциального влияния проекта на работу организации.
Сегодня проекты, которые группа считает стоящими реализации, могут длиться год, а их окупаемость значительно превышает прибыль от проекта моделирования тестов.
Требование высокой окупаемости проекта «четко дает понять, что мы ожидаем значительного повышения ценности», — сказал Моти Фаниа (Moty Fania), главный инженер ИТ-подразделения Intel по аналитике больших данных.
Тем не менее, команда по-прежнему проводит множество исследований и экспериментов. «Данные практически всегда рассматриваются с учетом предположений и допущений, — добавил он. — Но иногда в данных можно найти неожиданный знак, который в итоге станет очень важен».
Но иногда в данных можно найти неожиданный знак, который в итоге становится очень важен.
2. Правильная задача. Вопрос, на который команда аналитиков ищет ответ, должен быть важен для бизнеса. В процессе решения этой задачи необходимо также понять, насколько то или иное решение соответствует требованиям существующих бизнес-процессов, систем и трудовых ресурсов организации.
В этом случае задача полностью соответствует целям организации, которые заключаются в повышении объемов продаж. Высшее руководство взяло на себя обязательства при необходимости изменить бизнес-процессы.
3. Данные. Команде аналитиков нужно определить, имеется ли достаточное количество высококачественных данных для реализации и обеспечения целесообразности аналитического проекта.
Команда выполнила пилотный проект для одного географического региона отдела продаж, для которого у менеджеров был набор высококачественных данных. Успешные тесты с этими данными показали, что аналитический проект себя оправдывает. Это обосновало необходимость повышения качества данных в других регионах.
4. Ресурсы. Команде аналитиков в сотрудничестве с финансирующей организацией потребовалось оценить, какие сотрудники, навыки, инструменты и вычислительные ресурсы необходимы для проекта, а также выяснить их наличие.
Аналитическая группа направила команду своих сотрудников для работы с сотрудниками отдела продаж. А руководители отдела продаж, в свою очередь, выделили сотрудников для работы с командой аналитиков.
5. Время. Команде аналитиков необходимо оценить, сможет ли она добиться желаемых результатов проекта в течение определенного периода времени. Необходимо быстро продемонстрировать организации преимущества.
В случае отдела продаж пилотный проект сразу показал серьезные результаты. Это позволило проделать больше работы с более обширным набором данных.
Во многих случаях диалог начинается с одной задачи, мы ее развиваем и, в конечном итоге, приходим к совершенно иному решению.
