«Анализ данных — необходимое условие ведения бизнеса в нашем сегменте», Нина Погодина, заместитель директора операционного департамента компании «АльфаСтрахование»

Оперативный анализ данных обеспечивает высокую скорость принятия правильных решений на всех уровнях управления

Есть такое понятие, пришедшее в разговорный язык из шахмат, — «на флажке». Оно означает совершение события в последний допустимый момент времени: еще миг — и будет поздно. В подобной ситуации периодически оказывается современный бизнес, когда высокая скорость изменения окружения не оставляет руководителям любого уровня много времени на размышления при принятии решения.

На нижних этажах управления деятельность сотрудников в большинстве случаев ограничена корпоративными стандартами. Это повышает скорость реакции компании на внешние воздействия. В одном из исследований школы Слоана Массачусетского технологического института поднимался вопрос: думает ли менеджер, принимая решения? В результате серьезного анализа выяснилось, что в двух третях случаев думать менеджеру противопоказано, ибо максимальная результативность и эффективность достигается благодаря четкому исполнению служебных инструкций.

Поскольку с ростом уровня ответственности бизнес-правила в большинстве случаев становятся все менее четкими, на оценку ситуации уходит больше времени, а следствия ошибок становятся все более ощутимыми. Здесь большую роль играет интуиция, благодаря которой анализ данных уходит на подсознательный уровень и решения возникают на первый взгляд неожиданно. Однако чаще компании придерживаются смешанной тактики принятия решений. Например, Dell в свое время начала работать в области IBM-совместимых компьютеров, что являлось рациональным решением, основанным на изучении конъюнктуры рынка. Та же компания приняла решение продавать свою продукцию по телефону, что являлось интуитивным шагом, поскольку опыта такой деятельности на этом рынке ни у кого не было. Но шаг оказался верным, и компания получила конкурентные преимущества.

Соответственно, различными являются требования к визуализации данных как первичному шагу их анализа. Прежде всего должна существовать продуманная система метрик, отражающая положение дел во всех областях бизнеса и допускающая агрегирование (или декомпозицию), чтобы иметь возможность проводить непротиворечивый анализ на всех уровнях управления. Основания для формирования этой системы могут быть различными, например — сбалансированная система показателей Нортона и Каплана. Главное — чтобы управленцы различного уровня понимали смысл показателей, доверяли процедуре их формирования и рассматривали их набор как достаточный для принятия решений.

Далее возникает вопрос о визуализации показателей. Здесь многое зависит от уровня управления. Трудно себе представить, например, кассовый чек, имеющий окраску, интенсивность и цвет которой зависели бы от дороговизны покупки, или балансовый отчет в виде круговой диаграммы, где каждой статье баланса соответствует свой сектор. На столе менеджера по продажам мы, скорее всего, встретим таблицу цифр с ценами и скидками, на столе бухгалтера — остатки по кассе. Но, поднимаясь вверх по уровням управления компании, мы, наряду с цифрами, будем встречать и наглядные презентации, а на столе топ-менеджера образный материал будет доминировать. Это обусловлено тем, что соотношение количества анализируемых данных и требуемой скорости принятия решений на этом уровне превышает критическое значение, которое определяется возможностями человеческого восприятия. Образная презентация не будет содержать ничего, что не отражено в исходном массиве значений метрик.

«Квалифицированное использование данных в нашем сегменте встречается относительно редко», Александр Тригуба, директор по ИТ компании Simple Зрительную информацию мозг человека воспринимает лучше, чем цифровую. Скажем, для того чтобы найти наибольшее значение показателя на столбчатой диаграмме, потребуются доли секунды — даже при большом количестве столбцов. В то же время нахождение наибольшего числа даже в относительно небольшом множестве (10—15 элементов) может занять значительное время. При этом здесь также имеются свои подводные камни. Усложнение инструментов визуализации, например, использование богатой цветовой палитры, может поставить человека, принимающего решение, в зависимость от конкретных технических средств. На другом мониторе, при другом освещении презентация будет выглядеть по-другому.

Тем не менее рост требований к оперативности анализа увеличивает значимость инструментов визуализации на всех уровнях управления. Например, тональная подсветка данных о клиенте на рабочем месте менеджера в CRM-системе поможет ему быстрее выбрать наилучшую линию поведения и добиться от клиента большего за меньшее время. Подобные приемы не требуют больших капиталовложений и предполагают только более полное использование имеющихся программных и аппаратных средств. В конце концов подавляющее большинство автоматизированных рабочих мест укомплектовано графическими мониторами с богатыми цветовыми возможностями. Странно рассматривать на них исключительно колонки цифр.

Здесь мы подходим к другому инструменту обеспечения оперативности анализа — концепции всепроникающей бизнес-аналитики. Решение аналитических задач замкнутой группой высококвалифицированных специалистов — дорогое и неповоротливое решение. В большинстве случаев эти задачи весьма просты и локальны. Для их решения нет необходимости получать диплом МГУ или Оксфорда и иметь представление о работе всего бизнеса в целом. В то же время их необходимо решать очень быстро. Таким образом, возникает идея максимально приблизить точку проведения анализа к точке принятия конкретного решения.

Результативность этого подхода обеспечивает механизм агрегации, который позволяет обобщать данные любого уровня управления для предоставления отчетов на вышестоящий уровень. Кроме того, он не исключает использования при необходимости сложных процедур анализа. Иерархическая совокупность используемых в анализе простых моделей образует модель всего бизнеса в целом. Главный результат, получаемый на этом пути, состоит в том, что для принятия решения анализируется ровно столько данных, сколько необходимо на данном уровне ответственности, что и способствует снижению количества времени, необходимого для его проведения. Посмотрим, как обстоит дело с оперативным анализом в компаниях, действующих на территории России.

Финансовый сектор

Группа «АльфаСтрахование» — один из крупнейших российских страховщиков с универсальным портфелем услуг, включающим как комплексные программы защиты интересов бизнеса, так и широкий спектр страховых продуктов для частных лиц. По мнению Нины Погодиной, заместителя директора операционного департамента компании «АльфаСтрахование», интуиция и анализ данных в равной степени важны в процессе принятия решений сотрудниками на верхнем, среднем и нижнем уровнях управления. Анализ данных относится к числу необходимых условий ведения страхового бизнеса. Трудно представить себе серьезного участника этого сегмента рынка, который не пользуется в той или иной форме аналитическими процедурами. Само по себе их наличие уже не обеспечивает серьезных конкурентных преимуществ.

В компании выделено аналитическое подразделение, которое обеспечивает всех сотрудников необходимыми отчетами. В то же время в каждом подразделении есть специалисты, которые занимаются анализом данных. Количество анализируемых показателей растет по мере уменьшения уровня ответственности. Если на долю топ-менеджера приходится пять-десять показателей, значения которых обновляются реже чем раз в неделю, то управленец среднего звена должен анализировать в среднем более десяти ежедневно обновляемых показателей.

Для визуализации контролируемых показателей топ-менеджеры чаще всего используют таблицы и графики, менеджеры среднего звена и рядовые сотрудники в основном анализируют таблицы. Топ-менеджеры и рядовые сотрудники используют, как правило, фиксированный набор отчетов, в то время как руководители среднего уровня могут создавать отчеты самостоятельно или модифицировать уже имеющиеся. Все сотрудники проводят анализ данных исключительно на рабочем месте. Использование мобильных средств, таких как коммуникаторы, ноутбуки и т.д., для бизнес-анализа не практикуется. ИТ-поддержка анализа данных осуществляется множеством способов: всепроникающий Microsoft Excel, система анализа собственного изготовления, а также аналитическое решение на базе Oracle Hyperion и E-Business Suite.

Оптовая торговля

Виноторговая компания Simple была образована в 1994 году. Это один из ведущих и старейших поставщиков вин в России. По словам директора компании по ИТ Александра Тригубы, в работе топ-менеджеров компании в равной степени важны интуиция и анализ данных, в то же время на среднем и нижнем уровнях управления решения принимаются преимущественно на основе анализа данных. Тригуба считает, что квалифицированное использование данных в этом сегменте рынка встречается относительно редко, между тем наличие грамотно выстроенной бизнес-аналитики может обеспечить компании конкурентное преимущество. На сегодняшний день эту работу в Simple выполняет выделенное подразделение.

Аналитическая нагрузка в компании распределена более или менее равномерно — на менеджеров всех уровней управления приходится не более пяти контролируемых показателей. Однако значения показателей на верхнем и среднем уровнях обновляются ежедневно, а для рядовых сотрудников — раз в неделю. Для визуализации данных топ-менеджеры используют преимущественно графики,
диаграммы и инструментальные панели. Менеджеры среднего звена — таблицы и графики, а рядовые сотрудники анализируют преимущественно таблицы. На верхнем уровне управления используются исключительно заранее подготовленные формы отчетов.

Менеджеры среднего уровня, анализируя ситуацию, могут модифицировать готовые формы отчетов, иногда они создают их самостоятельно. Рядовые сотрудники формируют отчеты преимущественно самостоятельно. Мобильной техникой для анализа данных (ноутбуками) пользуются только топ-менеджеры, остальные анализируют данные исключительно на рабочем месте. Для ИТ-поддержки бизнес-аналитики используется решение на основе QlikView компании QlikTech.

Дистрибуция

Компания «Гранд Вижн» является эксклюзивным дистрибьютором на территории России трех оптических брендов: Hoya (очковые линзы всемирно известной одноименной японской корпорации), Ciba Vision (подразделение швейцарской фармацевтической компании Novartis) и Maxima Optics — обе компании производят контактные линзы и средства ухода за ними. Светлана Ходакова, коммерческий директор компании, уверена, что анализ данных — необходимое условие ведения бизнеса в данном сегменте рынка. В компании нет специализированного аналитического подразделения, зато в каждом подразделении есть выделенные сотрудники, которые анализируют данные.

Руководители верхнего и среднего звена непрерывно контролируют в среднем от пяти до десяти показателей с ежедневным обновлением их значений, а рядовые сотрудники — не более пяти, значения которых обновляются раз в неделю. Рядовые сотрудники анализируют данные только на рабочем месте. Руководители верхнего и среднего звена активно используют для анализа мобильную технику — телефоны или коммутаторы, а также ноутбуки. Для ИТ-поддержки анализа данных используется решение на платформе «1C: Предприятие».

В планах компании — создать сайт для клиентов (оптических магазинов и сетей), используя который они смогут оформить заказ через Internet, проверить наличие конкретных продуктов на складе компании, изучить историю своих заказов и статус оплаты. Этот модуль соединен с системой «1С», откуда подкачивается информация, видимая авторизованному клиенту.

* * *

Представителям всех перечисленных компаний был задан вопрос: согласны ли они с высказыванием Алана Рассела, одного из экспертов мирового уровня в области бизнес-аналитики, о том, что «не так важна математика, как понимание бизнеса, модели могут быть очень просты, главное — чтобы они работали»? Ответ был единодушным: «Мы полностью согласны — все модели, которые мы используем, очень просты, но они работают».

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF