ТОП просматриваемых книг сайта:
Секреты аналитики, или Аналитика без секретов. Татьяна Тимина
Читать онлайн.Название Секреты аналитики, или Аналитика без секретов
Год выпуска 2023
isbn
Автор произведения Татьяна Тимина
Издательство Автор
1. Уже упомянутый миф «IT придет и все Вам сделает».
2. Неготовность бизнеса или наличие «эффекта» ареола, иногда называемого HIPPO (Highest Paid Person Opinion, что буквально переводится как «Мнение самого оплачиваемого сотрудника»). То есть компания полагается не на четкие данные, а на чей-то авторитет, поддерживаемый его опытом и стажем работы в компании.
3. Неготовность самих аналитиков и аналитических подразделений.
Причем при отсутствии минимальной готовности на каждом из этих уровней так необходимая трансформация будет внедряться в компании в лучшем случае долго, в худшем – не внедрится никогда.
Большой разницы между этими двумя сценариями для компании нет, так как по итогам любого из них компания не сможет стать «Аналитическим конкурентом» или даже «Аналитической компанией».
Итак, рассмотрим последовательно каждый из этих камней преткновения или «мифов»:
Миф «IT придет и все Вам сделает»
Как мы уже сказали, роль IT-подразделений в развитии культуры управления данными сложно переоценить. Безусловно, цифровая трансформация («Digital transformation») невозможна без развития IT-технологий. Однако и преувеличение роли IT часто приводит к неуспеху проекта.
Основные причины я вижу в том, что:
Во-первых, у сотрудников IT-подразделений отсутствует вовсе или недостаточно глубокое понимание бизнеса, его движущих сил. Тогда все самые лучшие прогностические модели, созданные IT-специалистами на R или Python9,остаются не более, чем красивыми теоретическими выкладками.
Во-вторых, обнаруживается различное видение идеалов у IT и бизнеса. Идеал IT – система, раз создав которую, нужно просто поддерживать процесс, периодически (как можно реже) исправляя возникающие недочеты. А вот идеал бизнеса – система, в которую можно вносить любые изменения каждый день.
В-третьих, неумение IT говорить на простом языке, понятном бизнесу.
Неготовность самого бизнеса принимать решения на основе данных:
Здесь также можно выделить три основные причины: две из них лежат в области парадигм принятия стратегических решений, а третья – в области знаний основ анализа.
Если говорить о парадигмах принятия решений, то они как правило сводятся к:
Первая: HIPPO (High Paid Person Opinion), иными словами, эффект ореола первого лица. Кстати, если генеральный директор увлечен аналитикой, успешная полоса в развитии компании также может определяться любовью и глубоким «единоличному мнению» (Personal Opinion) или его «первоначально-единоличным увлечением» аналитикой10. Увы, фраза, которую периодически приходится слышать на совещаниях при обращении к начальству: «Как Вы скажете, так и сделаем», так хорошо знакома многим из нас.
Вторая: Наш личный прошлый опыт. Увы, первые лица компаний не одиноки в своих желаниях принимать решения на основе собственного опыта. Как часто мы сами, следуя их примеру, отвергаем или проявляем скептицизм при внедрении инноваций, говоря: «Мы много раз
R и Python – языки программирования, часто используемые для создания прогностических моделей
В книге Тома Дэвиса и Джоан Харрис «Аналитика, как конкурентное преимущество» приведено множество примеров, когда успех компании начинался с увлечения аналитикой ее первого лица. В последующем это увлечение приводило к использованию анализа для принятия управленческих решений на всех уровнях компании.