Читать «Управление бизнесом» онлайн - страница 27

Разумеется, специалиста, который поднаторел и в аналитике, и в бизнесе, и в общении, найти нелегко. Когда в компании SAS (это разработчик программного обеспечения и спонсор нашего исследования наряду с Intel) решают, что им потребуется специалист по современным бизнес-программам, таким как прогнозирующее моделирование или рекурсивное секционирование (вид анализа дерева решений, применяемый к очень сложным массивам данных), его начинают искать за полтора года до того, как он должен будет приступить к работе.

Можно сказать, что талант аналитика в начале 2000‑х – это как талант программиста в конце 1990‑х. К сожалению, на американском и европейском рынках труда по-настоящему одаренных аналитиков не так много. Некоторые организации решают эту проблему, заключая контракты с компаниями из Индии (где очень много специалистов по статистике) и других стран. Это хорошая идея в том случае, если иностранные аналитики работают над самостоятельными задачами. Но если от них требуется постоянное обсуждение действий с руководителями бизнеса, расстояние может существенно усложнить работу.

Правильные технологии

Конкурировать в сфере аналитики – значит конкурировать в технологиях. Самые успешные компании не только изучают современные статистические алгоритмы и теорию принятия решений, но и постоянно мониторят и внедряют новинки в области ИТ. В одной компании, производящей потребительские товары, даже построили собственный суперкомпьютер, поскольку пришли к выводу, что имеющиеся на рынке модели им не подойдут. Такие подвиги обычно излишни, но все же для серьезной аналитики вам кое-что понадобится.

Стратегия работы с данными. Компании вкладывают миллионы долларов в системы, собирающие данные из всевозможных источников. Планирование корпоративных ресурсов, управление связями с клиентами, точками продаж и многим другим – все это требует, чтобы ни одна операция и ни одно значимое изменение не проходили незафиксированным. Но, чтобы задействовать получаемые данные с пользой, компании должны быть в состоянии представить их в стандартном формате, интегрировать, разместить в хранилище и обеспечить к ним легкий доступ. И такой информации должно быть много. Случается, что компания несколько лет накапливает данные о разных методах маркетинга, прежде чем проанализировать эффективность рекламной кампании. Dell использовала DDB Matrix, продукт рекламного агентства DDB Worldwide, чтобы за семь лет создать базу данных из полутора миллионов записей о своей рекламе в печати, на радио, сетевом и кабельном телевидении, а также о продажах Dell в каждом регионе, где давали такую рекламу (до и после ее появления). На основании этой информации компания смогла оптимизировать рекламную стратегию для каждого региона и для каждого вида рекламы.

Решения для бизнес-анализа. Термин «бизнес-анализ», впервые появившийся в конце 1980‑х, относится к большой совокупности процессов и программ, предназначенных для сбора, изучения и распространения данных, необходимых для принятия оптимальных решений. Соответствующие инструменты позволяют сотрудникам получать, преобразовывать и загружать данные для анализа (профессионалы называют этот процесс ETL – extract, transform and load), а затем отражать результаты в отчетах, уведомлениях и оценочных листах. Отчасти растущая популярность аналитики связана с появлением такого комплексного инструментария.