Рейтинговые книги
Читем онлайн Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - Билл Фрэнкс

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 66 67 68 69 70 71 72 73 74 ... 77

Но затем произошло интересное событие. На протяжении примерно полугода в пределах метров 400 от этого магазина открылось три новых магазина замороженных йогуртов. Через полгода старый магазин закрылся. Что же касается трех новых, то все они работают по сей день. Судя по всему, спрос на замороженные йогурты в нашем районе существенно вырос, но почему же старый магазин не смог этим воспользоваться?

Дело в том, что новые магазины используют другую бизнес-модель, которую я считаю современной. Здесь аппараты с йогуртами не спрятаны за прилавком, а расположены вдоль стены в свободном доступе для покупателей. Покупатели сами могут смешивать йогурты с любым вкусом в любых пропорциях. Также в магазинах имеется бар с богатым выбором топпингов – от традиционных фруктов и сиропов до «Мишек Гамми» и японских мо́чи. Покупатели могут добавить любые топпинги в любых сочетаниях и любых количествах. В завершение стаканчик взвешивается и покупатель платит в зависимости от общего веса.

Между двумя описанными бизнес-моделями существуют относительно небольшие различия, которые кратко суммированы в таблице 9.1. В классической модели продавец сам накладывает йогурт и берет плату отдельно за него и каждый топпинг. В современной модели покупатели самостоятельно готовят смеси из йогуртов и топпингов и платят за все вместе по весу. Несмотря на сходство двух бизнес-моделей, в новых магазинах я всегда потребляю изрядную порцию йогурта, покрытого множеством топпингов, потому что мне нравится пробовать всевозможные сочетания вкусов. После взвешивания моего стакана я неизменно трачу от $6,5 до $7. Другими словами, я не только трачу в современных магазинах больше денег, но и делаю это с удовольствием. Мне не терпится вернуться туда, потому что я получаю именно то, что хочу. Теперь уже я зову детей сходить со мной за йогуртами, а не наоборот, как раньше.

Давайте подробнее рассмотрим бизнес-модели двух типов магазинов замороженных йогуртов, поскольку сходство между ними удивительно. Когда инвесторы решают открыть новый магазин, они могут выбрать либо классическую, либо современную бизнес-модель. Разница в затратах незначительна. Современный магазин может обойтись дороже, поскольку он потребует дополнительное количество аппаратов и более широкий выбор топпингов. Все остальное – витрина, кассовый аппарат, система расчетных терминалов, отопление, электроэнергия и т. д. – стóит одинаково. Модели практически равны по себестоимости, но современная поощряет покупателей чаще посещать магазин и каждый раз тратить больше денег да и больше приходится им по вкусу. Такое сочетание трудно превзойти.

Простое изменение всего лишь двух малозначимых аспектов полностью преобразило йогуртовый бизнес – благодаря переходу от обслуживания продавцом к самообслуживанию и от оплаты за каждый компонент в отдельности к комплексной оплате. Эти незначительные новшества качественно изменили восприятие покупателей и поток доходности. Но как это связано с ИТ и аналитикой?

Подавляющее большинство ИТ-служб используют классическую бизнес-модель торговли йогуртами. В нашем случае йогуртом являются данные. По запросу пользователей ИТ-служба выделяет им данные в соответствии с установленными правилами, однако держит их на расстоянии от данных. Далее представим, что топпинг – это инструменты. Теоретически пользователи могут иметь столько инструментов для анализа данных, сколько пожелают. Но на практике приобретение нового инструмента, получившего одобрение ИТ-службы, – обычно настолько сложная и дорогостоящая процедура, что пользователи обходятся одним-двумя инструментами. В итоге они никогда не бывают полностью удовлетворены и всегда ощущают, что их потраченные деньги окупаются не полностью, – так же как и я при посещении классического магазина замороженных йогуртов.

Изменив способы применения базовой инфраструктуры и технологий в окружении данных, можно обеспечить пользователям прямой доступ к данным. Он должен быть таким же свободным, как доступ к аппаратам с йогуртом. Позвольте пользователям по их усмотрению смешивать и сопоставлять данные и производить анализ. Позвольте им применять любые инструменты. Прежде чем находка будет внедрена в производство, ИТ-служба может отладить процесс так, как это описано в шестой главе, и может потребовать использовать только утвержденные инструменты. Тем не менее предоставление пользователям возможности экспериментировать с различными инструментами в ходе обнаружения данных не принесет никакого вреда и способно значительно ускорить развитие новой аналитики.

Помните о том, что три современных магазина йогуртов успешно работают в моем районе, где раньше едва выживал один классический магазин. Если бы раньше у меня спросили, хочу ли я платить за йогурт больше, то я бы ответил отказом. Но теперь, распробовав альтернативу, я с удовольствием плачу больше, потому что получаю больше ценности. Аналогичным образом, когда бизнесмены получат доступ к более открытому аналитическому окружению, они будут рады выделять больше средств на ИТ-поддержку, как только обнаружат, что получают дополнительную ценность и наслаждаются возросшей свободой действий. Небольшие изменения в методах действий и культуре могут открыть двери для гораздо более здоровых и продуктивных отношений между ИТ-службами и бизнесом.

ИТ: от обслуживания к содействию

В моей статье для блога Harvard Business Review я подчеркивал необходимость преобразования ИТ-службы наподобие современных магазинов йогуртов{89}. Она должна перевести пользователей на самообслуживание данными, а не выполнять роль посредника. Самое главное, нужно изменить способ, посредством которого пользователи получают доступ к данным и инструментам обработки данных и платят за доступ.

Переход к современной бизнес-модели вовсе не означает, что организации придется полностью отказаться от имеющихся инфраструктуры и технологий. Надо лишь по-иному использовать существующие ресурсы и дать пользователям больше свободы. Чтобы стать современным, классическому магазину йогуртов достаточно переставить оборудование. Аналогичным образом концепции аналитической «песочницы» и платформы для обнаружения данных позволяют ИТ-службе перенастроить конфигурацию окружения корпоративных данных.

Когда пользователи получают больше свободы, они могут чаще обнаруживать данные – и чаще ошибаться. Здесь всегда присутствует компромисс. Родители так же постепенно предоставляют детям все больше свободы и не мешают им принимать собственные, пусть иногда и неправильные решения. Если не позволить детям делать ошибки, то, повзрослев, они окажутся неподготовленными к жизни в реальном мире.

Однажды мне задали вопрос о примере с магазинами йогуртов: что если некий покупатель смешает йогурты с разными вкусами и на выходе получит ужасную гадость? Другими словами, что если некий пользователь скомбинирует данные таким образом, что они окажутся непригодными ни для какого анализа? Я отвечаю, что в этих случаях виноваты не магазин йогуртов и не ИТ-служба, а сами люди, которые сделали плохую смесь. Хорошо, что при этом люди распознают непригодность приготовленной смеси и не совершат эту ошибку снова. Важнее же всего следующее соображение: лишая людей возможности создавать плохие сочетания вкусов или данных, вы также лишаете их возможности находить изумительные сочетания, которые понравятся всем. Вновь созданные ароматические смеси постоянно переходят в разряд стандартных.

Суть в том, что принимать очень плохие решения можно и без использования данных или аналитики. Организацию не должно парализовать вследствие опасений, что ее сотрудники могут поступить неправильно, если дать им больше свободы в доступе к данным и их анализе (разумеется, в рамках своих навыков и опыта). Пользователи способны совершать ошибки независимо от уровня доступа к данным. Многие ИТ-службы с трудом воспринимают необходимость таких перемен. Тем не менее небольшие изменения в подходе организации к использованию данных и аналитики могут принести крупные дивиденды.

Предоставьте свободу выбора, а не создавайте ограничения

Позвольте пользователям свободно исследовать данные и экспериментировать с новой аналитикой. Не все, но многие действия будут успешными. Произведите изменения в корпоративной культуре, отказавшись от контроля над данными в пользу свободы действий, и вы увидите, как положительно отреагируют на это пользователи.

Обеспечьте грамотное планирование

В седьмой главе мы говорили о необходимости избегать ускоренных методов при определении задач и планировании анализа. Несмотря на то что это не самые сложные виды деятельности, они требуют времени и сил, и потому можно легко поддаться искушению сократить или полностью пропустить эти два этапа. К счастью, они включены во все стандартные схемы аналитических процессов. Для того чтобы преуспеть с операционной аналитикой, организациям требуется утвердить культуру, в которой надлежащее определение проблем и планирование не только поощряются, но и предусматриваются. Если потратить вначале чуть больше времени, чтобы все правильно распланировать, то можно будет сэкономить массу времени впоследствии.

1 ... 66 67 68 69 70 71 72 73 74 ... 77
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - Билл Фрэнкс бесплатно.
Похожие на Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - Билл Фрэнкс книги

Оставить комментарий