Многие компании обладают большим количеством данных и аналитических инструментов, тем не менее они терпят неудачу, когда приходит время действовать на основе результатов аналитики.

Сегодня компании все шире применяют аналитику, но аналитика ради аналитики имеет мало смысла, если вообще представляет какую-либо ценность. Наиболее дальновидные компании операционализировали аналитику, хотя многие из них (особенно те, которые не являются цифровыми по своей природе) сталкиваются с трудностями, когда пытаются объединить людей, процессы и технологию таким образом, чтобы это приносило пользу бизнесу.

Портале InformationWeek приводит мнения экспертов о некоторых препятствиях, с которыми может столкнуться аналитика.

Аналитика рассматривается как техническая задача

Некоторые организации считают аналитику технической задачей, а потом удивляются, почему их усилия дают столь незначительный экономический эффект. При всей важности выбора технологии для успеха нужно нечто большее.

«Первая важнейшая задача заключается в том, чтобы определить, как аналитическое решение повлияет на результаты бизнеса, — считает главный менеджер подразделения Decision Management компании FICO Билл Уэйд. — Мы начинаем с моделирования проблемы бизнеса, а затем наполняем ее результатами аналитических исследований, относящимися к этой проблеме. Чаще всего при построении решения в модель необходимо включать бизнес-процесс или бизнес-решение».

Важно очертить проблему бизнеса. Потому что если аналитика не представляет ценности для бизнеса, она не будет использоваться.

«В более чем 80% случаев аналитика не находит применения. В значительной мере это связано в тем, что хотя анализ и производится, по его результатам ничего не происходит», — сказал Уэйд.

Вооружение бизнеса аналитикой требует доступа к нужным данным, но необходимо также наличие управления.

«Технические аспекты проще учитывать, и имеется множество способов их учета, но проблемы с людьми и процессами, с которыми вы сталкиваетесь, очевидно, должны решаться параллельно, — сказал директор International Institute for Analytics (IIA) по аналитике Билл Френкс. — В компании, не являющейся по своей природе цифровой, прогресс в работе с людьми и процессами не поспевает за техническим прогрессом».

Сотрудники не привлекаются к операционализации аналитики

Условием успеха инициативы в области аналитики является поддержка со стороны руководства и рядовых сотрудников. Этого требует и операционализация аналитики.

«Когда вы операционализируете аналитику, вы автоматизируете множество решений, поэтому должны заручиться мощной поддержкой заинтересованных лиц, — сказал Френкс. — В цифровой по своей природе компании вы занимаетесь этим постоянно, так что люди к этому привыкли. В крупной компании с давними традициями первые несколько попыток будут весьма болезненными».

Например, если организация автоматизирует процессы пакетной обработки, потребуется больше проверок безопасности, данных и точности. Велика вероятность, что не все будет сделано правильно с первого раза, поэтому сотрудникам следует освоиться с продвижением к цели методом итераций, что является частью процесса обучения.

Результаты аналитики не транспарентны

Если ваша компания действует в регулируемой среде, вам необходимо разъяснять результаты аналитики. Но и в других случаях лидеры бизнеса, инвесторы и потенциальные партнеры по слияниям и поглощениям могут потребовать разъяснений.

Специалистам по искусственному интеллекту хорошо известно, что владельцу компании или бизнес-пользователям необходимо разъяснять, почему аналитика привела именно к такому, а не иному, выводу, сказал Уэйд. Второе, что вам необходимо предоставить сотрудникам бизнес-подразделений, это нечто вроде приборной панели, чтобы они могли изменять, уточнять или согласовывать различные распоряжения.

Версия для печати