Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Шрифт:
Как бы специалисты-аналитики ни назывались, их успешность зависит от факторов, выходящих за пределы технических знаний и навыков. Наиболее ценные специалисты сочетают в себе ученого и творца. Нанимайте аналитиков-творцов, обладающих необходимыми техническими навыками, и вы создадите команду, способную преуспеть в операционной аналитике.
В ходе дальнейшего разговора мы выяснили, что каждый из нас ожидал от собеседника неких других идей, особенно в свете шумихи на рынке о разнице между аналитиками «старой» и «новой» школы. Но вместо этого мы просто подтвердили общность подходов и воззрений друг друга. Это было важным осознанием, поскольку мы поняли, что нам не нужно заново изобретать аналитическое колесо только лишь потому, что надо соответствовать новым данным и новым технологиям. Другими словами, у прошлого можно много чего позаимствовать, о чем я не устаю твердить на протяжении книги.
Я всегда говорю, что лучшие специалисты-аналитики совмещают в себе ученых и творцов {76} . Два художника могут совершенно по-разному нарисовать одну и ту же сцену, используя разные краски и стили. Обе картины могут впечатлять, но при этом быть абсолютно разными. Аналогичным образом два талантливых аналитика могут использовать разные подходы к решению одной и той же проблемы и получить убедительные результаты. Дело в том, что создание аналитического процесса на всем протяжении требует творчества. Творчество проявляется в том, как именно определена задача, как построена аналитическая модель и как представлены результаты. Разумеется, поощрение творчества вовсе не означает, что приемлемыми можно будет считать любые результаты. Как правило, существует только один наилучший ответ. Творчество присутствует в методе, при помощи которого находится этот ответ.
76
На основе статьи в моем блоге для Международного института аналитики: «Держитесь за своего исследователя данных… Пришлите мне творца!» (“Keep Your Data Scientist… Send Me a Data Artist!”), 6 февраля 2012 г. См.: http://iianalytics.com/2012/02/keep-your-data-scientistsend-me-a-data-artist/
Представители как старой, так и новой школы согласны с тем, что сегодня компаниям требуются люди, обладающие не только техническими навыками. Им нужны люди, способные создать при помощи данных убедительную картину. Им нужны творцы.
Как разрешить кадровый кризис
У нарастающей востребованности специалистов-аналитиков есть и оборотная сторона. А именно – спрос слишком высок, а предложение ограниченно. Найти и удержать талантливых аналитиков нелегко. Их зарплаты растут, и каждый хороший специалист регулярно получает предложения новой работы {77} . Многие источники, от McKinsey до Wall Street Journal, предсказывают, что в ближайшем будущем этот дефицит только возрастет {78} .
77
См.: Burtch Works “The Burtch Works Study: Salaries for Big Data Professionals”, июль 2013 г., на www.burtchworks.com/register_study.php.
78
См.: McKinsey & Company, “Big Data: The Next Frontier for Competition” на www.mckinsey.com/Features/Big_Data; см. также: Ben Rooney, “Big Data’s Big Problem: Little Talent”, Wall Street Journal, 29 апреля 2012 г., на424052702304723304577365700368073674
Что же касается приходящих в эту область новичков, то должно пройти время, прежде чем они окажут заметное влияние на рынок труда. Будь то выпускник вуза или переквалифицировавшийся специалист, им еще предстоит набраться необходимого опыта, чтобы стать настоящим профессионалом. Давайте рассмотрим несколько способов поиска талантов.
Поищите у себя
Меня часто спрашивают, можно ли просто переместить людей с их нынешних должностей на должности аналитиков. Например, взять специалистов по бизнес-разведке или уверенных корпоративных пользователей и переквалифицировать их в специалистов-аналитиков? Разумеется, вы должны поискать таких людей в своей организации, потому что это ничего не будет стоить, но доля успешных попыток будет низкой. Перемещение сотрудников способно стать частью плана, но не единственным планом.
Многие организации делают ставку на переквалификацию своих сотрудников в специалистов-аналитиков. Такой подход может сработать с небольшой долей сотрудников, но не сможет заменить жизнеспособный целенаправленный план. Вам придется поискать профессионалов с необходимым опытом и набором навыков за пределами организации.
Даже в крупной организации довольно трудно найти людей со складом ума и навыками, которые позволят им стать специалистами-аналитиками. Многие, кто обладает подходящими характеристиками, уже являются профессиональными аналитиками. Например, если в организации 20 кандидатов на переквалификацию, то, возможно, всего лишь несколько из них сумеют овладеть профессией аналитика. Но даже им потребуется время, чтобы стать по-настоящему эффективными. При реалистичном подходе пополнение аналитической команды будет происходить в основном за счет специалистов, пришедших извне с уже имеющимся профессиональным багажом.
Сертификация аналитиков
В настоящее время доступны сертификаты специалистов-аналитиков. Наиболее известной является программа «Сертифицированные профессиональные аналитики» (Certified Analytics Professional, CAP), предлагаемая Институтом исследования операций и менеджмента (Institute for Operations Research and the Management Sciences, INFORMS) {79} . Программа CAP фокусируется на пяти E:
1. Экзамен (Exam). Сертификация предусматривает сдачу экзамена. В силу необходимости экзамен делает упор на технических навыках.
79
Для полного раскрытия: я член консультативного комитета этой программы. Информацию о ней см.: https://www.informs.org/Certification-Continuing-Ed/Analytics-Certification
2. Опыт (Experience). Чтобы стать сертифицированным аналитиком, требуется наличие профессионального опыта. Работодатели хотят знать, что они нанимают специалиста с портфолио успешно реализованных проектов.
3. Этика (Ethics). Многие профессии, от врачей до аудиторов, имеют свои кодексы профессиональной этики. Специалисты-аналитики нуждаются в руководящих принципах применения аналитики и ее результатов с соблюдением этических норм.
4. Образование (Education). Соответствующее профессиональное образование создает очевидное преимущество.
5. Эффективность (Effectiveness). Это требование относится к личным качествам и устанавливает, что сертифицированные профессионалы должны иметь нечто большее, чем технические навыки и диплом.
Именно критерий эффективности подвигнул меня согласиться стать членом консультативного комитета CAP на добровольных началах. Как мы уже убедились выше, настоящий профессионализм требует обладания не только техническими навыками. Требуются и социальные навыки, скажем, общения и убеждения. Чтобы пройти сертификацию, кандидаты должны доказать, что они способны эффективно представить свою позицию и результаты. Разумеется, методика оценки по критерию эффективности со временем будет развиваться, однако уже само по себе включение этого критерия в программу CAP является замечательным фактом. Когда сертификация аналитиков станет обычной, работодатели получат еще один способ идентифицировать надежных кандидатов.
Программы высшего образования в области аналитики
Еще одним недавним трендом стало введение программ обучения в области аналитики на уровне бакалавриата и магистратуры в крупных университетах. В 2008-м или 2009 г. я услышал о такой программе впервые. В начале 2014 г. я увидел список уже из нескольких десятков университетов, причем список был далеко не полным. Данный тренд свидетельствует о том, что в академических кругах признали растущий спрос на людей, разбирающихся в аналитике. Со временем эти программы помогут решить проблему с дефицитом кадров. Современные программы отличаются тем, что они сосредоточены на несколько ином наборе компетенций, чем программы в области традиционной статистики, исследования операций или делового администрирования.
В мои времена, когда я изучал статистику в университете, первостепенное внимание уделялось обучению специальным навыкам, тогда как практическому применению статистики, особенно в сфере бизнеса, не уделялось никакого внимания. Единственным упоминанием о бизнесе в нашей учебной программе были примеры в учебнике, в которых рассматривалась возможность использования искусственно созданных достоверных данных для решения бизнес-проблемы. Однако при этом от нас требовалось повернуть матрицу или выполнить иную формальную задачу. Так что бизнес в этом случае был не более чем тематической историей. С другой стороны, традиционные программы образования в области бизнеса были полностью сосредоточены на бизнес-тематике и, возможно, лишь на десятую часть уделяли внимание специализированным знаниям. Иногда программа MBA (магистр делового администрирования) могла включать вводный курс статистики, но большинство традиционных бизнес-программ полностью опускали технические навыки, требующиеся профессиональным аналитикам.