Бизнес-аналитик Алексей Колоколов, эксперт по работе с большими данными, построению в компаниях культуры управления на основе данных, рассказал «Деловой Репутации», как визуализировать данные для своих клиентов, партнёров и руководителей.

Человек и машина

Эпоха больших данных уже наступила, пусть мы этого пока не замечаем. Машины изучают наше поведение в соцсетях и на сайтах, а затем делают нам специальные предложения продуктов и услуг. Как раз в тот момент, когда мы о них задумались. Нейронные сети анализируют тысячи параметров оборудования и предсказывают, в какой момент оно даст сбой, когда надо провести ремонт. Роботы проводят первичные собеседования для сотен сотрудников и затем уже передают рекрутерам наиболее подходящих кандидатов.

«Под роботами я имею в виду не железные машины, работающие в цехах, а именно автоматизацию офисной работы», – говорит Алексей Колоколов. 80% операций менеджеров в ближайшие годы заменят информационные системы. А оставшиеся 20% –это действительно экспертиза, опыт управленцев, который не оцифровать. Эти тренды скажутся как на работодателе, владельце бизнеса, так и на наёмном менеджере.

Первого ожидает ещё более жёсткая конкуренция за платёжеспособного клиента. Ведь замена «офисного планктона» искусственным интеллектом – это колоссальное снижение себестоимости. И те, кто это сделают, предложат клиенту услугу быстрее, качественнее и дешевле».

А для наёмного менеджера ситуация ещё серьёзнее: либо он научится управлять роботами, либо уступит им рабочее место. И тут пока что преимущество у человека. Потому что машины умеют быстро собирать данные и делать расчёты, но вот интерпретировать их с учётом специфики бизнеса ещё не научились. Другими словами – аналитическая программа даст статистику, а принимать решения на её основе будет человек. А принятие решений осуществляется на основе корпоративных отчётов. Как убедить с помощью цифр своего клиента или босса?

Аналитическая культура

Большие данные – понятие относительное. Для одних – это целые серверы с базами данных, для других – файл Эксель с тремя тысячами строк. В любом случае – это то, что не охватить глазами. А восприятие информации происходит именно визуально. И задача состоит в том, чтобы визуализировать данные, выделить ключевые показатели и сделать их понятными для принятия решения.

Проблема заключается в том, что делают отчёты одни люди, а принимают решения другие. Роль аналитика может выполнять экономист, финансист, маркетолог и любой другой сотрудник. Он собирает исходные данные, проводит расчёты и передаёт их для своего заказчика. Заказчик – это в широком смысле и вышестоящий руководитель, и внешний клиент или акционер. Проблема в том, что аналитику многое кажется очевидным в его отчёте, например, таблицы на сотни строк и столбцов. Он в них легко ориентируется, а вот заказчик при виде такого «полотна» впадает в ступор. Это никак не помогает быстро оценить положение дел в компании, понять, что важно, где отклонения, куда стоит вмешиваться.

Поэтому первый шаг в построении культуры работы с данными – это чтобы аналитик смотрел на отчёты с позиции заказчика. Для этого надо ответить на три вопроса.

Первый – кто заказчик? От этого зависит предоставление информации, ведь данные начальнику цеха и директору завода нужны в совершенно разной детализации. И те, кто делают универсальные отчёты «для всех руководителей», на самом деле не помогают им в принятии решений.

Отсюда следует второй вопрос – какое решение нужно принять заказчику? И если вы отправляете отчёт по установленной форме, просто чтобы проинформировать руководство, то вряд ли повышаете свою ценность в их глазах. Решение формулируется в терминах действия: купить, нанять, уволить, дать скидку и так далее. Если ваш отчёт не связан с действиями, то занятой, деловой человек и не будет разбираться в сложных выкладках.

И третий – какая информация нужна для принятия решения? Это уже конкретика в разрезах клиентов, товарах, сегментах. И количественные показатели: рубли, тонны, люди и т. д.

Этот подход стоит применять независимо от масштабов вашего бизнеса. Пусть у вас лишь одна 1С с Экселем или целый комплекс из ERP, CRM и прочих систем. Именно отношение к информации определяет культуру, а не сложность технологий. Я наблюдал печальные примеры, когда предприятие тратило миллионы на аналитические системы, но переносило в них всё те же отчётные формы, разработанные десять лет назад в Экселе. А директор смотрел отчёты не на планшете, а распечатанными на бумаге. Либо, что ещё хуже, просто со слов «доверенных лиц». Таким образом, все инвестиции в технологии помножались на ноль из-за отсутствия доверия к данным.

Дашборд – информационная панель руководителя

Это не просто управленческий отчёт, а наглядное представление ключевых показателей в интерактивном режиме. Заказчик может с верхнего уровня провалиться до первичных данных, понять причины отклонений и «фамилию каждой проблемы». Дашборд можно делать либо в специальных программах – системах бизнес-аналитики (от англ. – Business Intelligence), либо даже в обычном Экселе.

Дашборды бывают трёх уровней: стратегические, аналитические и оперативные.

Стратегические – ориентированы на высшее руководство, отображают информацию по компании в целом, дают общее представление.

Аналитические – дают более глубокий срез информации. В них начинает использоваться продвинутая информация. Ведь сложные взаимосвязи не представить обычными графиками. На рисунке комплексная картина движения сотрудника представлена с помощью диаграммы Санкей. И мы видим, откуда человек пришёл в нашу компанию, почему уволился и куда ушёл.

Оперативные дашборды показывают срез первичных данных, записей по каждому клиенту, товару или сотруднику. Это низкоуровневый отчёт, в котором мало аналитики и требования к визуализации невысоки.

Таким образом, если вы хотите, чтобы ваш бизнес оставался устойчивым в эпоху больших данных, то развивайте культуру работы с данными. Анализируйте свои внутренние данные, используйте внешние источники и принимайте решения на основе достоверных цифр.

Алексей КОЛОКОЛОВ, бизнес-аналитик, эксперт по работе с большими данными, построению в компаниях культуры управления на основе данных