Существует три ключевых принципа, которым необходимо следовать для того, чтобы создать культуру инноваций и открытий, способствующую внедрению аналитических инноваций и укрощению больших данных:
- Принцип 1: выйдите за рамки. Это означает, что революционные инновации — это не простое усовершенствование старой концепции. Они ломают стереотипы и заставляют делать дела по-новому.
- Принцип 2: воспользуйтесь волновым эффектом. Это означает, что лучшие инновации, будучи усовершенствованными, позволяют осуществлять другие нововведения, даже если они не были запланированы. Одна инновация порождает другую, та порождает третью, а совокупный эффект может затмить эффект первоначальной инновации.
- Принцип 3: сосредоточьте все силы на достижении цели. Руководители организации должны определить общее вѝдение и установить четкие приоритеты. Они должны связать зарплаты сотрудников с этим вѝдением и приоритетами. Если все силы не будут сосредоточены на одной цели, то создать культуру инноваций и открытий невозможно.
Хотя эти принципы и не новы, они не потеряли своего значения. Время от времени следует возвращаться к основам. Давайте глубже разберемся в каждом из этих широко применяемых принципов и в том, как они используются в мире больших данных и углубленной аналитики!
Принцип 1: выйдите за рамки
Первый ключевой принцип заключается в том, чтобы выйти за рамки. Каждый из нас ограничен какими-то рамками. Это верно как для личности, так и для команды и компании. Вы можете забывать об этом, но эти рамки постоянно вас ограничивают. Они определяются тем, что вы можете и чего не можете делать; тем, что вам следует и не следует делать; тем, что, по вашему мнению, сработает и не сработает, а также тем, что получит и не получит одобрения. Ваши рамки определяются бюджетами, опытом, традициями, навыками, системами, доступностью данных и многими другими факторами.
В какой-то степени эти рамки являются положительным явлением. Они помогают нам сохранить сосредоточенность и добиться своей цели. Они помогают учитывать важные практические соображения в процессе повседневной работы. Однако если эти рамки жесткие, а не гибкие, то вы сталкиваетесь с проблемами. Если вы регулярно не пересматриваете свои рамки, они становятся серьезной помехой. Смысл состоит в том, чтобы убедиться, что вы искусственно не ограничиваете себя и свою организацию.
Что изменилось с тех пор, когда вы в последний раз определяли, что может и не может быть сделано, что следует и не следует делать, а также что принято и не принято в вашей организации? Когда в последний раз думали о том, почему ваша организация использует именно такую аналитику? Когда вы в последний раз пересматривали принципы анализа, о которых шла речь в главе 7, чтобы убедиться, что ваша аналитическая команда находится на верном пути? Когда в последний раз рассматривали возможность обновления процессов и подходов, о чем говорилось в главах 5 и 6? Когда в последний раз выполняли обновление системы, чтобы воспользоваться преимуществами текущих уровней масштабируемости, описанных в главе 4?
Когда вы в последний раз пересматривали рамки?
Действовать в определенных рамках не всегда плохо. Однако вы должны постоянно следить за тем, актуальны ли существовавшие ранее ограничения. В противном случае вы будете ограничивать себя без необходимости. Раздвигайте реальные, а не предполагаемые пределы возможного. Возможность масштабирования аналитических процессов улучшилась в последние годы так сильно, что многие организации даже не осознают тех потенциальных преимуществ, которые они упускают.
Недавней тенденцией в аналитике является феномен публичных конкурсов аналитиков. В этих конкурсах набор данных, очищенный от любой чувствительной информации, предоставляется тому, кто его попросит. Определяются правила, касающиеся нужного типа модели или анализа, а также критерии выбора победителей. Команда, которая достигла наилучших результатов, по итогам конкурса получает денежный приз. Давая экспертам всего мира возможность применить свои методы, организации могут полностью выйти за свои рамки. Люди со стороны не имеют тех предвзятых суждений, которыми обладает сама организация. В итоге участники конкурсов часто показывают результаты, превышающие исходные результаты проводящей конкурс организации.
Если вы хотите вывести свою организацию за рамки, нужно, чтобы ваши сотрудники бросали друг другу вызов, постоянно пересматривали предположения и убеждались, что они раздвигают реальные, а не предполагаемые границы возможного.
Берите пример с Коперника
Коперник — замечательный пример выхода за рамки. В XV–XVI веках Земля считалась центром Солнечной системы. Коперник проанализировал все доступные данные и решил, что в центре Солнечной системы находится Солнце, а не Земля. Его инновационная идея открыла новую эру в астрономии. Считается, что Коперник положил начало научной революции, которая привела к отказу от доктрин, преобладавших со времен Древней Греции. Научная революция заложила основы современной науки.
Тем не менее после того, как Коперник произвел свои изыскания, он не торопился представить их на суд общественности. Он понимал, какие споры вызовет такая инновационная идея. Старая модель предполагала, что центром Солнечной системы была Земля, и это предположение было ошибочным. Его новая модель не могла получить признание тех людей, которые были заинтересованы в старой модели.
Если вы используете неправильную модель, то результаты будут частично или полностью лишены смысла. Пример Коперника показывает, что даже успешные инновации не всегда признаются сразу. Копернику потребовалось несколько лет, чтобы опубликовать результаты своих исследований. Его теории стали общепринятыми почти через три века. В конце концов истинность его инновационной идеи восторжествовала. Имейте в виду, что Коперник признавал Землю важной частью Солнечной системы. Она просто не была ее центром. Заявление о том, что Земля не является центром, еще не означает, что она не играет важной роли.
Сосредоточьтесь на людях, а не на инструментах
Коперник показал, что центром солнечной системы является солнце, а не Земля. сегодня многие организации сосредоточивают внимание на технологиях и инструментах, считая их самыми главными факторами достижения успеха в области аналитики. На самом деле главным фактором являются не инструменты и технологии, а люди, которые их используют. Пока вы не сосредоточитесь на правильной модели, ваш успех будет значительно ограничен.
Одной из распространенных ошибок в мире бизнеса является то, что организации считают такие инструменты, как базы данных и программное обеспечение, центром экосистемы углубленной аналитики. Многие организации заявляют, что у них самые лучшие инструменты, программное обеспечение или базы данных. Все это, безусловно, очень важно. Организация, использующая самые лучшие инструменты, программное обеспечение и системы, имеет преимущества. Инструменты и технологии — чрезвычайно важные факторы, определяющие способность любой организации внедрять аналитические инновации.
Однако что заставляет эти технологии стимулировать рост бизнеса? Люди, применяющие их; способ, который они при этом используют; а также решения, принятию которых они способствуют. Люди, использующие инструменты, программное обеспечение и системы, находятся в центре аналитической экосистемы — об этом мы говорили в главах 8 и 9. Организации необходимо удостовериться в том, что она предоставляет нужные инструменты нужным людям для получения нужных результатов. Даже самая мощная система с самыми сложными инструментами не в состоянии укротить большие данные, если процессом не будут управлять выдающиеся профессионалы в области аналитики.
Применение принципа
Если современная организация стремится к инновациям, то аналитика должна стать главной частью фундамента. Если организация поставила цель выйти за рамки и укротить волну больших данных, то ей необходимо использовать последние инновации в области аналитики. Одной из этих инноваций является обработка информации в базе данных для обеспечения масштабируемой аналитики, о чем мы рассказали в главе 4. Как это часто бывает, тем, кто продвигал эту идею еще в 1990-х годах, пришлось многое вынести. Большинство людей, в том числе работающих в сфере аналитики, первоначально встретили данную концепцию с подозрением и презрением.
Важно понимать, что аналитика, встроенная в базу данных, в настоящее время становится общепринятым инструментом. Компании, которые работают в различных отраслях по всему миру, почувствовали значительное увеличение скорости, которое обеспечивает данная технология. Мы говорим об ускорении работы аналитических процессов в 40, 50 и даже в 100 раз по сравнению с применением традиционных подходов. Это не просто частичное усовершенствование —это скорее квантовый скачок. Безумием было бы не воспользоваться такой возможностью сегодня! Вы легко можете найти в интернете примеры, начиная с выступлений на конференциях и статей и заканчивая формальными описаниями бизнес-ситуаций, которые показывают, как с помощью аналитики, встроенной в базу данных, компаниям удалось вывести аналитическую масштабируемость на новый уровень. Такая же история развивается и вокруг модели MapReduce, о которой шла речь в главе 4.
Представьте себе, сколько дополнительного времени команда аналитиков сможет посвятить инновациям, если будет применять аналитику, встроенную в базу данных, и модель MapReduce для ускорения работы процессов. Многие организации даже не догадываются, что такие результаты можно получить уже сегодня. Они все делают по-старому с теми же ограничениями, а тем временем конкуренты их опережают. Рамки возможностей с точки зрения аналитической масштабируемости раздвинулись. Убедитесь в том, что ваша организация использует дополнительное пространство.
Принцип 2: воспользуйтесь волновым эффектом
Если вы не выходите за рамки и не стремитесь к инновациям, то вам недоступен волновой эффект. Многие инновации со временем оказываются еще более ценными, так как способствуют другим инновациям. Второй принцип заключается в использовании волнового эффекта. Он равнозначен возведению инноваций в квадрат!
Возведите инновации в квадрат!
Инновации способны повлечь за собой непредвиденные нововведения в будущем, которые усиливают эффект исходной инновации. Большие данные настолько новы, что их будущий волновой эффект все еще далеко не ясен. Однако он, безусловно, проявит себя. Не упустите шанс воспользоваться им и приступайте к анализу больших данных уже сегодня!
По-настоящему инновационные идеи часто приводят к другим непредвиденным прорывам, которые имеют даже большее значение, чем исходная инновация. Потенциальные последствия инноваций нельзя сбрасывать со счетов. Не внедряя инновации сегодня, вы упускаете не только непосредственные, но и потенциальные возможности, которые могли бы привести к значительным изменениям в будущем.
Слишком скорый отказ от идей и внедрения инноваций может в долгосрочной перспективе обойтись намного дороже, чем можно себе представить. Рассмотрим несколько примеров.
От телефонов к интернету и социальным медиа
Телефон полностью изменил способ общения людей и оказал огромное влияние на общество. Телефонные линии были протянуты по всему миру с единственной целью — позволить двум людям поднять трубки и поговорить. В то время не было более масштабного видения. Если бы кроме обеспечения возможности общения из этих усилий ничего бы не возникло, то телефон по-прежнему считался бы одним из наиболее значительных изобретений в истории.
Однако кто-то пришел к мысли, что по этим же линиям можно передавать данные. Сначала появились простые факсы, а со временем стал широко использоваться модем. Те же самые старомодные телефонные линии позволили получить доступ к ранней версии интернета. Интернет в том виде, в котором он существует, не мог бы возникнуть в принципе или возникнуть так быстро, если бы критическая масса людей не имела к нему доступа. Эта критическая масса создала спрос, который вызвал взрывное развитие интернета. А началось все с простых низкотехнологичных телефонных линий! Интернет — это пример волнового эффекта, обеспеченного распространением телефонов. Когда первые линии были введены в действие, никто и не предполагал, к чему это приведет, однако они используются совершенно иным способом. Вот что такое волновой эффект.
От телефона к социальным медиа и аналитике
Телефон произвел революцию в сфере коммуникаций. телефонные линии позднее сыграли огромную роль в развитии интернета. а интернет породил социальные медиа, которые совершили революцию в том, как мы общаемся. Представьте, какой была бы жизнь сегодня, если бы не эти телефонные линии!
Волновым эффектом телефона стал интернет, а он породил собственный волновой эффект. Даже в середине 1990-х годов мало кто мог себе представить все нововведения, которые появятся благодаря интернету. Волновым эффектом является взрывное развитие электронной коммерции, включая бизнес-модели таких прорывных компаний, как Amazon, eBay и Craigslist. В качестве недавнего примера волнового эффекта можно назвать такие социальные сети, как LinkedIn и Facebook. Они предлагают новые способы общения. Как это ни парадоксально, телефоны произвели революцию в том, как мы общаемся, затем телефонные линии способствовали развитию интернета, а интернет, в свою очередь, революционно изменил способ нашего общения, породив социальные медиа.
К волновым эффектам интернета относятся массовые многопользовательские игры, которые позволяют игрокам в режиме реального времени взаимодействовать с другими людьми в разных уголках планеты. Еще одним эффектом является мобильный телефон с функцией GPS, который дает возможность найти все китайские рестораны на расстоянии километра от вашего текущего местоположения и предусматривает возможность заказать столик. Что будет дальше? Кто-то уже работает над этим прямо сейчас.
Данные, генерируемые интернетом, уже значительно изменили сферу аналитики, и они будут продолжать это делать. В главе 2 рассказывалось, как стремительно развивается область анализа данных о веб-активности пользователей, а также о преимуществах такого анализа. Анализ комментариев в социальных медиа — это еще один новый аналитический подход, который стал возможным благодаря интернету, поскольку, кроме того, что интернет предоставил потребителям множество преимуществ, порождаемые им данные оказывают огромное влияние на то, как производится анализ и создаются аналитические процессы. Сто лет назад, когда появились телефонные линии, никто не мог подумать об анализе текста комментариев на сайтах социальных медиа, однако он появился.
Анализ данных социальных сетей
Недавней аналитической инновацией, которая представляет собой волновой эффект, является анализ данных социальных сетей в телекоммуникационных компаниях, который изменил управление взаимоотношениями с клиентами. Об этом шла речь в главе 3. В течение многих лет телекоммуникационные компании собирали подробные данные о каждом звонке клиента. Основная цель их сбора заключалась в выставлении счета. Тем не менее на протяжении многих лет эти данные использовались также для других видов анализа.
В последнее время в связи с увеличением вычислительной мощности и развитием аналитики, встроенной в базу данных, телекоммуникационные компании начали серьезно заниматься исследованием сети контактов каждого клиента. Кто из них находится в центре огромного круга людей, которые созваниваются между собой? Какие клиенты изолированы в очень маленьком круге, ограниченном их ближайшими родственниками? Такой анализ не только интересен с точки зрения социальной динамики — он также используется для повышения эффективности мероприятий, направленных на привлечение и удержание клиентов.
Как это происходит? Было доказано, что, как только ключевой пользователь круга уходит к другому поставщику услуги, риск того, что к этому же поставщику уйдут и другие члены этого круга, резко повышается, поскольку есть вероятность, что они последуют за лидером. Сведения о влиянии клиента позволяют принимать более обоснованные решения о том, насколько агрессивно компания должна подходить к привлечению, удержанию и вознаграждению конкретного клиента. Раннее обращение к членам круга может помочь избежать возможных потерь клиентов. Клиентам, которые являются частью большого круга, можно предоставить намного больше удерживающих стимулов по сравнению с тем, на что они могут рассчитывать исходя из их индивидуальных расходов. Такой анализ был невозможен до недавнего расширения масштабируемости, которая теперь стала доступной профессиональным аналитикам. Этот анализ представляет собой волновой эффект, порожденный сбором детальных данных о звонках клиентов для целей выставления счетов.
Применение принципа
Возникает вопрос, каким образом организация может начать использовать собственные волновые эффекты? Ответ: как только вы начнете осваивать встроенную в базу данных аналитику, MapReduce и большие данные, чтобы выйти за рамки, вы сможете воспользоваться волновыми эффектами, порожденными первоначальной инновацией — аналитикой, встроенной в базу данных.
Инновации, касающиеся встроенной в базу данных аналитики и модели MapReduce, порождают волновой эффект, связанный с будущими аналитическими инновациями. Что из того, что было недостижимо прежде, можно сделать теперь благодаря дополнительной мощности и масштабу, которые предоставляют эти подходы? Какая аналитика стала доступной благодаря возможности освоить новый источник больших данных? Организациям следует раздвинуть свои рамки, перестать фокусироваться на улучшении скорости и начать думать о новых способах анализа, которые доступны сегодня и были просто невозможны раньше.
Воспользуйтесь собственными волновыми эффектами
По мере создания в организации культуры инноваций и открытий темпы внедрения инноваций будут расти. Дополнительным преимуществом станет развивающаяся способность выявлять волновые эффекты, которыми можно воспользоваться, основываясь на предыдущих инновациях. Источник данных, проанализированный сегодня, или процесс, созданный завтра, вполне может привести к созданию чего-то гораздо большего в будущем.
Волновые эффекты проявлялись в различных отраслях по мере развития источников данных, аналитических методов и масштабируемости. Розничные торговцы начали использовать программы лояльности для поощрения клиентов, и полученные данные привели к тому, что розничный бизнес превратился из продуктоориентированного в кли-ентоориентированный. Данные и аналитика, заложенные в основе кредитной оценки, полностью изменили финансовую сферу. Точность кредитных моделей и наличие полезных данных привели к тому, что для каждого типа потребителя теперь существует целый спектр финансовых продуктов и услуг. Анализ текста переписки с отделом обслуживания клиентов только начинает оказывать влияние на самые разные отрасли. Необходимые данные, инструменты для их анализа и масштабируемые системы стали доступными лишь недавно.
Организация не может добиться успеха, делая то же самое, что и ее основные конкуренты. Она должна опередить их. Следует внедрять инновации не только для обеспечения сиюминутных потребностей, но и для создания волновых эффектов, которые проявят себя в будущем. Если большие данные могут сделать бизнес более эффективным сегодня, представьте себе, насколько более эффективным он будет, когда сработают волновые эффекты.
Принцип 3: сосредоточьте все силы на достижении цели
Для того чтобы подтолкнуть организацию выйти за рамки и использовать волновые эффекты, руководство должно сосредоточить все силы на достижении общей цели. В этом заключается третий принцип.
Без этого не добиться успеха — это доказано и для бизнеса в целом, и для углубленной аналитики и больших данных. Сосредоточиться должны вся организация, каждое подразделение и каждая команда. Необходимо выполнить следующие действия:
- Шаг 1: организация должна разделять общее видение того, куда она направляется.
- Шаг 2: организации должны быть ясны приоритеты, касающиеся реализации этого видения.
- Шаг 3: сотрудники организации должны понимать принцип оплаты своего труда.
Определить правильные цели нелегко. Нелегко распространить вѝдение по всей организации. Нелегко заставить организацию принять новые приоритеты и начать работать над ними. Нельзя в одночасье изменить образ мышления и действий людей, и препятствия, которые необходимо преодолеть, не являются тривиальными. Создание культуры инноваций и открытий требует усилий. Однако в итоге отдача при успешной реализации этой цели может быть огромной.
Создание общего видения
Почему так важно, чтобы команда разделяла общее вѝдение и понимала, для чего это необходимо? Рассмотрим пример с двумя рабочими, занятыми заливкой фундамента для нового дома. Каждого из них спросили: «Что ты делаешь?» Первый ответил: «Я наполняю эти формы цементом, чтобы сделать несущую стену». Второй сказал: «Я строю дом».
Почему эта разница имеет значение? В конце концов, они просто создают несущую стену, не так ли? Они оба закончат эту работу к концу дня, так почему мы должны волноваться о том, как они воспринимают ее? Это важно, потому что без общего вѝдения невозможно успешно внедрять инновации. Иначе у вас будет просто множество людей, строящих «стену дня».
В нашем примере человек, который считает, что он просто должен построить стену в конкретном месте в этот день, не обладает вѝдением того, почему эта стена важна и как она соотносится с целым домом. Второй человек, имеющий более полное вѝдение, гораздо лучше справится с неизбежно возникающими проблемами. Он постарается убедиться, что все корректировки, которые необходимо внести в план, не только обеспечат появление стены в нужном месте и в нужное время, но и то, что эта стена будет под держ ивать остальную конструкцию дома. Нелишним будет убедиться в том, что люди не только понимают свои текущие задачи, но и то, как эти задачи вписываются в общее вѝдение. Этот же принцип применяется и в сфере аналитики. Очень часто аналитику поручают провести анализ, не давая особых указаний и не обозначая перспективу. Он обрабатывает огромное количество данных и предоставляет подробный анализ с разумными и достоверными результатами. К сожалению, человеку, который поручил проведение анализа, требуется совершенно не то, что было предоставлено. Дело в том, что часто аналитику дают конкретную задачу, а не вѝдение желаемых результатов. Он может сделать лишь то, о чем его попросили, поскольку ему не сказали, что и почему было действительно необходимо. Известный автор и оратор Стивен Кови написал книгу «7 навыков высокоэффективных людей»* (7 Habits of Highly Effective People). Один из них гласит: «Начинай действовать, имея в виду конечный результат».
Аналитику необходимо предоставить вѝдение
Если организация хочет добиться успеха в укрощении больших данных, то работающим в ней аналитикам понадобится видение того, куда они направляются. В противном случае вы получите множество интересных исследований, которые не смогут способствовать развитию бизнеса. Аналитикам стоит давать не задачу на неделю, а долгосрочную перспективу, с учетом которой они будут работать в дальнейшем.
Первый шаг в укрощении больших данных — не просто поручить аналитикам выяснить, что в них заключается. Некоторая часть неуправляемого исследования может быть предусмотрена планом, но это не должно быть единственной его частью. Важно обсудить, что собой представляют эти данные, а также то, как они могут помочь бизнесу. В каких конкретно сферах новые данные могут быть полезны? Какие решения могли бы изменить? Понимая это, аналитики смогут двигаться в правильном направлении.
Аналитику, например, нельзя отдать полную свободу действий над телеметрическими данными видеоигр (см. главу 3). Сначала следует обсудить типы микротранзакций, которые имеют значение в этих играх; далее предоставить любые доступные сведения о предпочтениях игроков; сделать обзор того, что компания хотела бы улучшить или начать делать по-другому. Это дополнительное вѝдение позволит аналитикам добиться положительных результатов гораздо быстрее.
Кем считают себя ваши сотрудники? Теми, кто строит стену здания в определенном месте, или теми, кто строит само здание? Принято ли в вашей организационной культуре задавать вопросы и пытаться понять более общую картину или от людей требуется делать только то, что им сказали? Кто из вашей команды относится к строителям стен, а кто — к строителям дома? Что необходимо изменить, чтобы команда начала делать то, что нужно?
* Кови С. 7 навыков высокоэффективных людей. М. : Альпина Паблишер, 2013. Прим. ред.
Определение приоритетов
Фактором, без которого организация не может быть успешной, является четкое понимание приоритетов. Как мы уже говорили, сначала организация должна иметь вѝдение того, куда она пытается идти. После этого необходимо установить, как она будет достигать своей цели. Выбранные приоритеты могут кардинально изменить необходимые стратегию и тактику. Например, является ли приоритетом намерение стать крупнейшей компанией в отрасли? Или приоритет — солидная база довольных потребителей? Или максимизация маржи прибыли? Или минимизация оттока клиентов?
От этого зависит выбор стратегии, а также целей, касающихся количества клиентов, потребительской ценности, общей выручки и прибыли. Это, конечно, значительно повлияет на фокус и объем проводимого анализа. Учитывая усилия и время, необходимые для создания культуры инноваций и открытий, организация должна убедиться, что все сотрудники сосредоточены на одной цели и с самого начала имеют одни и те же приоритеты.
Друг одного коллеги — владелец ресторана, в котором состоялся очень успешный «счастливый час». «Счастливый час» позволил людям прийти и купить напитки по низкой цене, однако эта акция не способствовала созданию каких-либо отношений с рестораном. Что произойдет, если дальше по улице откроется бар с еще более дешевыми напитками и более новым интерьером? Хозяин стал размышлять над своими приоритетами.
Он провел эксперимент: предложил оплатить еду и напитки для вечеринки по случаю дня рождения любого человека и его десятерых гостей при определенных условиях. Именинник должен был присоединиться к фан-клубу ресторана на Facebook и сделать так, чтобы к этому же фан-клубу присоединилось определенное количество его друзей. Кроме того, именинник должен был предоставить имена и адреса электронной почты определенного количества друзей, которых ресторан еще не зарегистрировал.
Идея имела огромный успех. Люди, которые присутствовали на вечеринке, тоже захотели устроить свой праздник в этом ресторане. Между тем база контактов ресторана увеличивалась в геометрической прогрессии. В конце концов владелец прекратил устраивать «счастливые часы» и сосредоточился на днях рождения. Он решил, что для него важнее постоянные клиенты, которые приходят в его ресторан из-за его уникального предложения. Он уже не хотел просто собирать большую толпу людей, которые ищут дешевые напитки.
Этот пример показывает, что подобная история не была бы возможной без электронной почты и сети Facebook, однако это волновой эффект данных инноваций. Владелец вышел за свои рамки, сосредоточился на новой цели и достиг ее. Бóльшая часть его конкурентов по-прежнему сосредоточена на достижении плана продаж напитков. Он сосредоточил свое внимание на создании базы лояльных клиентов, которая будет расти из года в год с каждым их новым днем рождения. Изменение приоритетов заставило его пойти совсем в другом направлении, но зато привело к успеху.
Будьте лучшим... в чем?
Многие организации хотят быть лучшими в своей области. Однако что подразумевается под словом «лучший»? Его можно толковать по-разному, и очень важно, какое именно значение выбрано. После этого необходимо установить приоритеты, соответствующие этому определению. В противном случае усилия окажутся разобщенными и достичь успеха будет трудно. Необходимые виды анализа зависят от целей и показателей, соответствующих понятию «лучший».
Каждой организации необходимо пересмотреть свои приоритеты. Предположим, что организация решила производить анализ текста переписки с отделом обслуживания клиентов и комментариев в социальных медиа. Каковы наиболее важные проблемы, которые необходимо решить? Является ли приоритетом понимание общего настроения комментариев? Является ли приоритетом выявление конкретных людей, которые нуждаются во внимании? Является ли приоритетом выявление тенденций в плане частоты обсуждения продуктов? Существует так много различных способов использования анализа текста, что без четких приоритетов организации будет трудно добиться успеха.
Привязка зарплаты к видению и приоритетам
Критически важно, чтобы сотрудники знали, от чего зависит их зарплата. Хорошо это или плохо, но зарплата влияет на то, что они делают. Организация должна обеспечить оплату труда и продвижение аналитиков за внедрение аналитических инноваций, в противном случае этого не произойдет. В то же время следует удостовериться, что план компенсаций способствует проявлению нужного поведения. Очень легко ввести изменения, которые могут привести к неожиданным и непреднамеренным результатам.
Некоторое время назад крупная сеть продуктовых магазинов совместно с крупным производителем безалкогольных напитков проводила огромную распродажу. Менеджерам магазина сказали, что они получат бонус в зависимости от объема продаж безалкогольных напитков в их магазинах во время проведения акции. Один магазин показал неслыханно большой объем продаж, значительно превышающий показатели других магазинов сети. Кто-то решил разобраться, как это могло быть.
Что же выяснилось? Менеджер магазина с наибольшими показателями продаж оказался другом менеджеров некоторых местных конкурирующих магазинов. Как ни странно, распродажная цена была ниже, чем цена, по которой конкурирующие менеджеры могли приобрести продукты для своих магазинов. Оказалось, что этот менеджер на самом деле продавал конкурентам палеты с напитками прямо с погрузочной платформы! Конечно же, такие продажи приводили к убытку для его работодателя и к прибыли для конкурентов. Звучит дико, не правда ли?
Люди будут делать то, к чему вы их побуждаете
Если стимулы плохо продуманы, не стоит удивляться, что сотрудники совершают неожиданные поступки, чтобы получить обещанное вознаграждение. Даже самые лучшие из них способны на непредвиденные действия ради награды. Убедитесь, что ваши стимулы способствуют приложению правильного вида анализа к правильным проблемам, а не просто какого-нибудь нового вида анализа, который пришел кому-нибудь в голову.
Был ли менеджер магазина в предыдущем примере нечестен? Трудно сказать. Он, может быть, и нечестен, однако дело не в этом. Менеджеру сказали, что его задачей было продать как можно больше безалкогольных напитков. Если он воспринял эту цель буквально и не имел общего вѝдения, то он оказался не нечестным, а на самом деле весьма изобретательным. Он нашел инновационный способ обеспечить наибольший объем продаж.
Можно утверждать, что на самом деле этот менеджер относится именно к тому типу сотрудников, какие требуются организациям. Он сосредоточился на своей цели, проявил творческий подход в ее достижении и опередил остальных. В данном случае руководство случайно создало сценарий, в котором у данного сотрудника был стимул сделать то, что в действительности не имело смысла. Если энергию и творчество этого сотрудника перенаправить в нужное русло, то он, вероятно, сможет обеспечить положительные результаты.
В мире аналитики обещание бонуса в зависимости от количества созданных моделей может привести к появлению большого количества довольно бесполезных моделей. Лучше предложить бонус, который будет зависеть от эффектов, обеспечиваемых этими моделями. Чем лучше модели, тем больше бонус. Качество должно иметь приоритет над количеством. Если вы предлагаете бонус за обнаружение возможностей использования источника больших данных, то области для исследования должны быть гибкими. Возможно, многие оригинальные идеи не сработали, но другие обнаруженные возможности оказались подходящими. Вознаграждение должно зависеть от нахождения ценности, а не от нахождения ценности для конкретной задачи. В противном случае аналитики рискуют потратить слишком много времени на решение малозначимой задачи только для того, чтобы получить свой бонус.
Применение принципа
Вашей организации необходимо изучить существующее вѝдение, приоритеты и стимулы, а также постоянно пересматривать их и проверять на соответствие друг другу. Нет смысла ни с того ни с сего менять направление. Однако придерживаться неподходящего ви'дения, приоритетов или плана компенсаций может быть столь же неправильным, как и отказ от их первоначальной разработки. Спуск на машине с обрыва —это не очень хорошая идея, даже если вся команда едина в своем намерении это сделать!
Вернемся к примеру со встроенной в базу данных аналитикой и моделью MapReduce и предположим, что организация решила использовать их для улучшения своих аналитических процессов и освоения больших данных. С чего начать? Нужно поставить команде аналитиков задачу внедрения аналитики в базу данных и реализации среды MapReduce к определенному сроку. Необходимо разработать вѝдение того, как следует изменить аналитические процессы организации в целях обработки больших данных. Определить ясные приоритеты, затем привязать премии и цели к реализации вѝдения, тогда команда будет придерживаться плана.
Ваша организация должна потребовать от аналитической команды выйти за рамки и создать инновационную, беспримерную аналитику, которая отличалась бы от используемой в данный момент. Тогда у вас будут результаты. Однако если это останется простым предложением или пожеланием, то ничего не изменится. Для достижения успеха организация должна сосредоточить все силы на единой цели.
Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. Опубликовано с разрешения издательства
