Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Сегодня часто можно использовать аналитику для того, чтобы с самого начала сделать организацию несхожей с другими. Даже если вы нацеливаетесь на поэтапные улучшения, постарайтесь обозначить конкурентные дифференциации на будущее.
Давайте рассмотрим следующий пример. Не будет ли интересно ресторанам или магазинам розничной торговли узнать, сколько людей посещают их каждый день и что это за люди? Могу побиться об заклад, что будет интересно, а помогут им данные о местоположении абонентов, создаваемые мобильными телефонами. Если провайдер сотовой связи хочет окупить затраты на хранение в операционных целях детализированных данных о местоположении абонентов, он может рассмотреть и такие альтернативные варианты их применения, как предоставление магазинам и ресторанам информации о потоке посетителей. Провайдер может даже взымать плату с ретейлеров за информацию о том, сколько человек ежедневно проходят или проезжают мимо их магазинов.
Путем сопоставления данных о местоположении с демографическими данными и данными об использовании мобильных телефонов можно предоставлять подобную информацию и с разбивкой людей по категориям. Предложение такой аналитической услуги может стать для провайдера конкурентной дифференциацией, создать новый поток доходности и окупить затраты на сбор для себя операционных данных. Обратите внимание на то, что я не предлагаю провайдерам разглашать любую информацию о любом индивидуальном абоненте. Это было бы нарушением неприкосновенности частной жизни, о чем мы подробно поговорим в шестой главе. Провайдер будет предоставлять агрегированные сведения, например такие: ежедневно мимо дома № 124 на Мейн-стрит в среднем проходят 200 человек, из которых 30 % имеют годовой доход свыше $100 000.
Чтобы созреть для предоставления таких услуг, организации может потребоваться время. Но обсуждение подобного варианта позволяет выявить бóльшую ценность нового источника данных, которую он постепенно способен приобрести. Это может сильнее заинтересовать инвесторов, чем первоначальные планы, нацеленные только на извлечение прибыли в краткосрочном периоде. Даже если организация сумеет преодолеть планку рентабельности, установленную на основе первоначальных краткосрочных инициатив, определенный аналитикой потенциал в дальнейшем может поспособствовать одобрению новых инвестиций.
Выбор правильных критериев принятия решения
При разработке бизнес-кейса для операционной аналитики необходимо определить критерии, которые станут играть решающую роль при принятии решения. Другими словами, что именно позволит максимизировать или минимизировать инвестиции? Причем необходимо не только правильно определить критерии, но и учесть все последствия каждой альтернативы. При оценке затрат и выгод от внедрения операционной аналитики следует принимать во внимание множество факторов. Потребуются и новые критерии, которые не так широко использовались в прошлом.
В качестве критериев при принятии решения об инвестициях в аналитику нельзя использовать классические ИТ-метрики, такие как цена за терабайт, узел оборудования, лицензию на рабочее место или время обработки запросов. Разумеется, все эти критерии могут быть приняты во внимание, чтобы убедиться в их соответствии нормам, но не могут быть единственными. Одним из ключевых критериев для аналитики является повышение продуктивности человеческого труда, которое может быть достигнуто при инвестировании того или иного варианта. Например, рассмотрите следующие вопросы:
• Насколько быстрее и эффективнее специалисты-аналитики смогут выполнять свои профессиональные обязанности при каждом варианте инвестирования?
• Насколько эффективно организация сможет разрабатывать, тестировать и внедрять новые операционно-аналитические процессы при каждом из вариантов?
• Насколько легко будет экспериментировать с новыми аналитическими техниками?
• Сможет ли оборудование быстро усваивать новые данные и поддерживать стремительные изменения?
• Потребуются ли новые и, возможно, дорогостоящие наборы навыков?
Все эти соображения имеют значение для принятия решений об инвестициях в операционную аналитику и должны применяться для каждого из рассматриваемых вариантов.
Чем быстрее команда аналитиков сможет создать для организации новые аналитические наработки и внедрить их в операционный контекст, тем выше будут доходы. Повышенную цену за терабайт можно оправдать, если команда сумеет выполнять аналитику намного быстрее по сравнению с более дешевым вариантом. Можно заплатить побольше и за лицензию на аналитическое приложение, если оно является более надежным и удобным в использовании. Все это позволит получить результаты наиболее эффективным образом.
Не так уж и сильно отличается это от того, как вы принимаете решение о покупке вещей для личного пользования. Например, многие готовы заплатить подороже за компьютер с бóльшим объемом памяти или диска либо другими важными для пользователя характеристиками. А вот самый дешевый компьютер способен значительно затруднить выполнение важных для вас задач. Например, если у него недостаточно места на диске для хранения всех ваших видеоматериалов, его будет трудно использовать как платформу для архивирования и редактирования видео. В этом случае покупка более дорогого компьютера вполне себя оправдает.
Нарисуйте более полную картину
Многие организации в качестве первого шага осуществляют целевую проверку концепции (proof of concept, POC), или, проще говоря, запускают пилотный проект. Это отличная идея, однако важно не ограничиваться рамками пилотного проекта. Частичное решение проблемы вряд ли станет решающим аргументом в пользу выделения инвестиций, особенно если речь идет о значительных капиталовложениях и затратах труда. Другими словами, пилотный проект может сосредоточиться на одном типе анализа в отношении одного набора продуктов. Если же в завершающей фазе планируется инвестиционная поддержка множества типов анализа для всех наборов продуктов, то об этом нужно заявить со всей определенностью. Если же рассматривается только отдача от ограниченного пилотного проекта, то вряд ли достигнутые показатели будут очень впечатляющими. Кроме того, масштаб пилотного проекта вряд ли позволит увидеть всю ценность заложенного в проект потенциала. Вот почему необходимо ясно изложить свой план.
Любой пилотный проект следует позиционировать как всего лишь пример возможного, а не как окончательный результат. Составьте список других бизнес-проблем, как схожих, так и несхожих между собой, которые также могут быть решены в случае одобрения вашего плана. Обязательно подчеркните, что, хотя пилотный проект и не способствует конкретно решению других проблем, есть резон предположить, что примененная к ним аналитика добавит ценности выводам относительно POC. Если же пилотный проект сам по себе принес весомую финансовую отдачу, то наличие дополнительных преимуществ, которые можно включить в общую структуру, только поможет вам получить зеленый свет.
Подтвердите концепцию, не ограничивайтесь частным случаемПостарайтесь разработать пилотный проект таким образом, чтобы продемонстрировать потенциал более широкого подхода. Используйте искусство возможного, а не стремитесь просто доказывать ценность ограниченного масштаба пилотного проекта. Несмотря на то что за пределами проекта вы не будете располагать объективной статистикой, выявленный вами потенциал добавит достаточно глазури на пирог, чтобы ваше инвестиционное предложение было одобрено.
Мой клиент из крупной медиакомпании рассказал мне о том, как он добился выделения инвестиций под свою инициативу касательно аналитики. (Я не буду называть эту компанию, чтобы защитить его конфиденциальность.) Его команда осуществила ряд успешных пилотных проектов, однако руководство отказывалось выделять более крупные инвестиции, необходимые для масштабирования полученных результатов. Он предположил, что проблема может заключаться в том, что их инвестиционные предложения фокусировались исключительно на масштабе проведенных пилотных проектов. Это было фатальной ошибкой. Сосредоточенность только на отдаче от аналитики, протестированной в рамках ограниченного пилотного проекта, не обеспечивала достаточно большую доходность. Что не менее важно, при таком подходе мой клиент не мог создать более полную картину, способную впечатлить руководителей, принимающих решения. На рис. 4.1 показано, в чем состоит разница между подходами.
Мой клиент решил, что при следующей попытке он представит POC как всего лишь пример, иллюстрирующий возможности инвестиций. При этом четко укажет, что пилотный проект предназначен показать, как в нескольких относящихся к делу сценариях можно иначе использовать новый источник данных в нестандартных аналитических процессах. Многие другие сценарии не могли быть протестированы в рамках пилотного проекта, но логично предположить, что они также будут успешно реализованы, учитывая их сходство со сценариями, уже доказавшими свою работоспособность. Такой подход, который некоторые называют демонстрацией «искусства возможного», является гораздо более действенным.
