Анализ против отчетности

Многие организации ошибочно отождествляют анализ с отчетностью, поэтому следует разграничить эти понятия.

Отчеты могут принести большую пользу, однако они имеют свои ограничения, и очень важно понимать, какие именно.

Анализ против отчетности

В конце концов, чтобы добиться успеха в процессе укрощения больших данных, организации потребуются и отчетность, и анализ, так же как в прошлом отчетность и анализ использовались для работы с любым другим источником данных. Ключевой момент заключается в понимании разницы между отчетом и анализом; важно также понять, как они соотносятся друг с другом. Без этого ваша организация не сможет правильно их использовать.

Анализ производится мыслью

Анализ может привести к созданию отчетов, а отчеты — к анализу. Можно произвести анализ, основываясь исключительно на отчетах. Например, вы можете создать 10 отчетов, расположить их на столе, определить содержащиеся в них ключевые сведения и написать заключение: что вы обнаружили и что это означает. Это и будет анализом. анализ создается мыслью аналитика, с помощью которой он оценивает значение данных или статистики для конкретного дела. Без интерпретации данные и статистика бесполезны.

Отчетность

Начнем с определения термина «отчетность». Среда для создания отчетов, как мы будем называть ее здесь, часто называется средой бизнес-аналитики (business intelligence, BI). В этой среде пользователи могут выбрать нужные отчеты, создать их и просмотреть результаты. Отчеты часто содержат таблицы, графики и диаграммы в любом сочетании. Вот ключевые характеристики отчетов:

  • Отчет предоставляет пользователю данные, которые он запросил.
  • Данные предоставляются в стандартизированном предопределенном формате.
  • В создании отчета не задействуется никто, кроме пользователя, запросившего отчет через свой интерфейс. (Предполагается, что шаблон для отчета уже был создан и развернут.)
  • В результате отчеты довольно негибки.

Уточним последний пункт. Сложные шаблоны отчетов создаются с различными подсказками и фильтрами. Такие отчеты могут содержать множество вариантов, однако в пределах этих предопределенных вариантов они довольно негибки. Среднестатистический пользователь, как правило, не в состоянии сформировать совершенно новый отчет или изменить работу подсказок и фильтров. Он может только использовать то, что уже есть.

Одна из распространенных ошибок состоит в принятии большого количества доступных отчетов за большой объем доступного анализа. Во многих организациях нередко можно услышать, как ИТ-специалист, отвечающий за среду бизнес-аналитики, говорит: «У нас есть высококлассная BI-среда, в которой доступно 500 отчетов, охватывающих все возможные аспекты бизнеса. У наших бизнесменов есть все, что им может потребоваться».

В то же время бизнес-пользователь говорит: «Я так расстроен! Мы потратили год или два на создание этой системы отчетности, а у меня по-прежнему нет того, что мне нужно». Если бизнес-пользователи и ИТ-специалисты окажутся в одной комнате, их разговор, скорее всего, начнется с жалоб бизнесменов о том, что у них нет того, что им нужно. ИТ-специалисты назовут их сумасшедшими, поскольку им доступно 500 отчетов. Это может перерасти в спор с взаимными обвинениями.

Разногласия коренятся в том, что пользователям, вероятно, действительно нужны эти 500 отчетов. Однако когда они их получат, смогут ли они извлечь из них необходимую информацию? Кроме того, два разных человека часто смотрят на вещи по-разному. Каждому из бизнес-пользователей может потребоваться одна дополнительная метрика в отчете или другая его организация. Среди 500 отчетов может отсутствовать именно тот, который необходим пользователю.

Отчеты: и количество не имеет значения!

Многие Ит-организации создают отчеты, пытаясь включить в них как можно больше тем. Это может быть обусловлено запросами бизнес-пользователей, которые охватывают все, что им может когда-либо потребоваться, а не то, что они на самом деле будут использовать. В результате пользователи теряются среди большого числа отчетов и не находят того, что им нужно. следует сосредоточиться на предоставлении более ограниченного набора актуальных отчетов. Не попадайтесь в ловушку, думая, что выигрывает тот, кому доступно большее количество отчетов!

Лучше создать несколько отчетов, которые представляют собой именно то, что нужно конечным пользователям, чем всеобъемлющий набор из 500 отчетов. Важно не количество, а актуальность. Слишком часто внимание уделяется количеству отчетов (при этом считается, что «больше» означает «лучше»), а не актуальности. Даже наличие идеального набора отчетов для каждого бизнес-пользователя обеспечивает не анализ сам по себе, а доступность огромного количества данных для анализа.

Есть случаи, когда дальнейший анализ отчета не требуется. Предположим, у вас есть отчет об объемах продаж по каждому товару за неделю и вы хотите знать, достигли ли поставленных целей на прошлой неделе. Создав отчет, вы сразу получите ответ, и дальнейший анализ не потребуется. Именно так отчеты обеспечивают дополнительную ценность: помогают быстро и просто найти ответы на общие вопросы. Если все хорошо, то необходимость в дальнейшей работе отсутствует. Если результаты не соответствуют ожиданиям, нужно провести дальнейший анализ, чтобы выяснить причины.

Анализ

Теперь, когда мы разобрались с отчетностью, определим, что такое «анализ». Затем можно будет сравнить и сопоставить два этих понятия.

Вот ключевые характеристики анализа:

  • Анализ предоставляет ответы на вопросы, которые были заданы.
  • Аналитический процесс включает любые шаги, необходимые для получения ответов на эти вопросы.
  • Анализ подстраивается под конкретные решаемые вопросы.
  • Анализ подразумевает человека, который руководит процессом.
  • По своей природе процесс анализа гибок.

Анализ подразумевает следующее: «Я понял проблему. Я соберу все, что необходимо для ее решения». Это интерактивный процесс, когда человек разбирается в проблеме, находит данные, необходимые для получения ответа, анализирует их и интерпретирует результаты, чтобы предоставить рекомендации для дальнейших действий. Различия между анализом и отчетностью приведены в табл. 7.1.

Таблица 7.1

Сравнение анализа и отчетности

Отчетность...

Анализ...

Предоставляет данные

Предоставляет ответы

Предоставляет то, что запрашивалось

Предоставляет то, что нужно

Как правило, стандартизирована

Как правило, подстраивается

под решение конкретной проблемы

Не задействует человека

Задействует человека

Характеризуется негибкостью

Чрезвычайно гибок

Взаимодействие между отчетностью и анализом — распространенное и необходимое явление. В самом деле, одно повышает эффективность другого. Возьмем, к примеру, простейший отчет менеджера по продажам, содержащий данные о ежемесячных объемах продаж по регионам. Это очень простой отчет, который менеджер просматривает каждый день, чтобы определить, в правильном ли направлении развивается бизнес. Однажды менеджер обнаруживает в отчете нечто необычное и непонятное. Он идет к аналитикам и просит их разобраться и выяснить, в чем дело. Его запрос, основанный на этом отчете, стал причиной проведения анализа.

С другой стороны, представьте себе аналитика, которому поручено исследовать эту проблему. Он выясняет, в чем заключаются ее причины, возвращается и показывает свои результаты менеджеру по продажам. Менеджер говорит, что собранные данные очень и очень полезны. Хотя они были сгенерированы для определения причин конкретной проблемы, он хочет получать эту же самую информацию на постоянной основе, даже если все идет по плану.

Что сейчас произошло? Анализ проблемы, проведенный сегодня, привел к появлению нового стандартного отчета. Аналитик автоматизирует свои действия, и они становятся стандартным отчетом.

По мере того как ваша организация пытается освоить большие данные, следует иметь в виду, что хороший анализ можно предпринять, просто объединив имеющиеся данные новым способом для достижения новой цели. Это дает новое вѝдение бизнеса. Как бы аналитики ни старались набивать себе цену, бóльшая часть их работы связана с упрощенными вычислениями и подготовкой данных к анализу.

Ценность анализа — в ином восприятии данных

Цель анализа — не допустить ненужное усложнение проблемы. Иногда самый элементарный анализ дает все необходимые ответы. Простой взгляд на данные под другим углом помогает обнаружить ценные сведения. Если вы можете обойтись без лишних сложностей, так и сделайте. Порадуйтесь простому решению и переходите к следующей проблеме.

Очень часто получить ответ можно простым способом. Ценность заключается в том, чтобы подойти к делу иначе, а не в том, чтобы делать что-то сложное. Допустим, в объемах продаж розничной сети замечены некоторые аномалии. Можно создать сложную прогнозную модель, чтобы выяснить их ключевые факторы. А можно проверить цепи поставок. Не исключено, что доставка была произведена с задержкой или потребители остались дома из-за сложных погодных условий. Если удается выявить такие причины, нет необходимости создавать сложную модель. Вы можете найти ответ на свой вопрос с помощью простого анализа и на этом остановиться.

См. в Библиотеке: Укрощение больших данных / Билл Фрэнкс.