Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Шрифт:
• Данные и аналитика уже активно преобразуют сферу здравоохранения. Операционная аналитика позволит внедрить новые, более эффективные и дружественные к пациентам процедуры.
• Всегда ищите новые способы использования данных, специально собираемых в операционных целях. Подобно тому, как определение местонахождения при помощи GPS может повлечь за собой улучшение трафика, так и многим другим данным можно найти разнообразное применение.
• В добавление к использованию источника данных в тактической операционной аналитике попробуйте найти способы использовать его и в стратегических целях.
Часть II
Закладываем основу
Глава 4
Хотите
Внедрение операционной аналитики требует инвестиций – в людей, инструменты и технологии, которые необходимы для успешной реализации операционно-аналитических процессов. Процесс преобразования аналитики в операционную не будет ни дешевым, ни легким, но при соблюдении правил может с лихвой окупиться. Разумеется, добиться выделения инвестиций сегодня ничуть не легче, чем когда-либо в прошлом. Следовательно, разработка бизнес-кейса для операционной аналитики становится важнейшим шагом.
В этой главе мы рассмотрим основные принципы и концепции, которые помогут вам разработать бизнес-кейс для операционной аналитики в вашей организации. Многие из них могут быть применены в более широком плане для обоснования инвестиций в аналитику вообще. Хорошая новость состоит в том, что вы и ваша организация можете преуспеть в своем деле, если уделите время и силы разработке бизнес-кейса с учетом некоторых уникальных аспектов аналитики.
Определение приоритетов
Прежде чем приступать к составлению бизнес-кейса для операционной аналитики, необходимо определить, какие инвестиции он будет предполагать и как будет их распределять. Четкая направленность и форма изложения так же важны для бизнес-кейса, как и факты и цифры для его обоснования. В этом разделе мы обсудим, как правильно в начале определить перспективу, чтобы сразу предоставить вашему бизнес-кейсу максимальные шансы на успех. Ряд небольших улучшений общепринятой практики позволит сделать бизнес-кейс более интересным и убедительным, а следовательно, повысит вероятность его одобрения.
Начните с бизнес-проблемы, а не с данных или технологии
Во второй главе мы уже говорили о том, что необходимо сначала определить бизнес-проблему, а уже потом собирать под нее данные. Запускать сбор данных или приобретать технологию, не имея четкого плана, – заведомо проигрышная стратегия. Соответственно бизнес-кейс надо разрабатывать не ради приобретения нового источника данных или новой технологии, а ради решения реальной проблемы, с которой столкнулась организация. Если повезет, приобретение потрясающего нового источника данных или программного обеспечения действительно может стать необходимым условием для решения обозначенной проблемы. Грамотно составленный бизнес-кейс не предполагает отказа от покупки технологий, инструментов и источников данных, а просто помещает ее в правильный контекст.
Разница между сосредоточением внимания либо на технологиях, либо на бизнесе отражает разницу между обоснованием либо затрат, либо инвестиций. В большинстве организаций гораздо проще заинтересовать людей бизнес-кейсом, который позволяет решить конкретный набор деловых проблем, чем бизнес-кейсом, который позволяет решить конкретный набор технических проблем. Я не понимаю, почему так много организаций продает услуги по приобретению данных или технологий, а не решения проблем. Давайте рассмотрим две гипотетические дискуссии, чтобы проиллюстрировать разницу между этими подходами.
В первом случае вице-президент по информационным технологиям крупной энергетической компании в одиночку приходит на заседание
Сделайте деловое предложение по инвестициям в операционную аналитику в виде совместного проекта бизнеса и ИТ-службы. Сосредоточьтесь на решении конкретной бизнес-проблемы, а не на покрытии затрат на ИТ, которые должны рассматриваться всего лишь как необходимый компонент общего решения.
Во втором случае вице-президент по ИТ приходит на заседание комитета вместе с партнером по бизнесу, также в ранге вице-президента. Совместно они сообщают следующее: «Мы собираемся сделать так, чтобы наши существующие мощности могли удовлетворять спрос потребителей в течение следующих пяти лет, что позволит нам отсрочить строительство нескольких новых электростанций. Мы планируем добиться этого, стимулируя клиентов изменить свои привычные модели потребления, чтобы мы могли снизить уровни пикового спроса путем анализа сенсорных данных от наших умных электросетей. Разумеется, сбор, хранение и анализ этих данных обойдутся нам в несколько миллионов долларов. Но эти расходы будут с лихвой компенсированы теми десятками миллионов долларов, которые, как мы установили, можно сэкономить за счет отсрочки строительства новых электростанций. К тому же мы сможем выполнить много другой аналитики, как только получим данные от умных электросетей».
Первое предложение свелось к затратам и данным, исходило из интересов ИТ-службы и не очень убеждало, несмотря на обещание покрыть расходы. Второе предложение исходило из интересов бизнеса при поддержке ИТ-службы и сосредоточивалось на экономической ценности сбора данных, а не на затратах. Как вы думаете, какое предложение руководство компании сочтет более привлекательным?
Сосредоточьтесь на доходах, а не на затратах
Предыдущие примеры иллюстрируют два подхода к запросу на финансирование. Главное различие между ними состоит в том, что первый просто пытается оправдать себя, делая акцент на нейтральных затратах, тогда как второй стремится извлечь значительную экономическую выгоду. К сожалению, многие заявки на инвестирование, связанные с аналитикой и технологиями, уделяют слишком большое внимание затратам и способам компенсации этих затрат. Полезнее же затраты просто представить в качестве части высокоэффективного решения, как это показано в таблице 4.1.
Отчасти такой акцент на затратах объясняется тем, что в прошлом инвестиции в технологии было принято обосновывать именно таким образом. Эти инвестиции нередко включали в себя огромную предоплату, которой обременяли широкий спектр производств, способных со временем компенсировать затраты. Например, в связи с огромной стоимостью больших ЭВМ в 1980-е гг. инвестиции в них ни за что бы не получили одобрения только ради удовлетворения нескольких аналитических потребностей. Для обоснования такой покупки ЭВМ должна была удовлетворять широкий спектр потребностей в масштабах всей организации.