Сотрудники картографического отдела принимают во внимание всё. Так, они отмечают в базе данных, что въезд на парковку находится за углом от центрального входа в отель. Если отель переносит въезд на парковку в другое место из-за проблем с дорожным движением, они немедленно обновляют информацию. Типичное навигационное приложение приводит вас на улицу перед входом в здание. Однако в сельской местности дом может находиться метров на 800 в сторону да еще по грязной дороге. Для доставки груза на дом водителю придется потратить дополнительные пять минут на дорогу туда и обратно, поэтому алгоритмы должны учесть этот факт при составлении маршрута. Если логистическая компания не будет обладать такими актуальными и точными данными, она будет нести миллионы долларов убытков из-за снижения производительности. Для того чтобы аналитическая программа могла оптимизировать маршруты для водителей, компания уделяет усиленное внимание получению правильных данных.

Легко представить, как неверные данные могут пустить под откос операционную аналитику. Это возвращает нас к вопросу о том, почему организация не может перепрыгнуть через традиционную аналитику и начать с нуля внедрение операционной аналитики. Значительная часть операционной аналитики по-прежнему состоит в сборе необходимых данных и проверке их качества. Аналитика всегда была и будет оставаться дисциплиной, которую определяет принцип «мусор на входе дает мусор на выходе». Разница при переходе от традиционной к операционной аналитике состоит в том, что у вас остается гораздо меньше времени и возможностей для проверки достоверности данных, прежде чем будут приняты решения и предприняты действия. Качество данных должно соответствовать очень высоким стандартам, иначе ошибки в данных неизбежно приведут к ошибкам в анализе, а затем и в решениях. К тому моменту, когда ошибка в данных будет обнаружена, она уже может причинить вред.

Некоторые люди ставят под сомнение связь аналитики с творчеством. Когда она проникнет в организацию, не задушит ли аналитика творчество? Другими словами, передавая все больше решений автоматизированным компьютерным алгоритмам, не исключим ли мы из бизнеса креативность и человеческий фактор?

Но я утверждаю, что все обстоит с точностью до наоборот. Я считаю, что операционная аналитика способствует творчеству. Дело в том, что после принятия автоматизированных решений очень легко отследить их эффективность. Это, в свою очередь, позволяет организациям протестировать, что работает, а что нет. Вместо того чтобы сначала проводить творческий и продуктивный мозговой штурм, а затем выбирать всего один-два варианта действий, которые сочтены наиболее приемлемыми, аналитика позволяет протестировать много идей, а затем двигаться дальше на основе полученных результатов. Чтобы придумать все эти варианты, по-прежнему требуется креативный подход. Однако благодаря аналитике можно точнее оценить потенциал каждой творческой идеи и снизить риск путем экспериментирования с ней. Именно этим и занимаются постоянно веб-сайты.

При посещении таких ведущих веб-сайтов, как eBay или Amazon, можно почти с полной уверенностью ожидать, что при просмотре каждой страницы подвергнешься какому-либо тестированию. Оно может быть совсем простым, как определение цвета баннера наверху страницы, размещение двух или трех объявлений, длинное или короткое описание продукта. Пользователи никогда не знают, какая часть страницы является стандартной, а какая используется для тестирования, и в этом суть. Те, кто отвечает за работу сайта, проводят такие небольшие эксперименты все время. Таким образом, компании могут быстро тестировать любые креативные идеи и выявлять выигрышный вариант фактически без риска и с минимальными затратами.

Внедрение аналитики и превращение ее в операционную действительно способно высвободить больше времени для творчества. Создайте передовые операционно-аналитические процессы и переложите на них принятие элементарных повседневных решений. Тем временем сотрудники могут расслабиться и заняться разработкой замечательных идей. Таким образом, сбор и анализ данных создадут благоприятные условия для творчества и инноваций в организации, а об удушении и речи не будет.

В завершение этой главы давайте рассмотрим пример того, как классические, проверенные временем аналитические принципы применимы и в операционной аналитике. Многие ее концепции не несут в себе ничего нового, хотя на первый взгляд могут казаться сложными и даже безумными. Зачастую они представляют собой всего лишь новейшее логическое развитие давно применяемых и самых лучших методов. Новы же скорость, своевременность и автоматизированный характер процессов операционной аналитики, а лежащие в их основе аналитические концепции давно известны.

Мой любимый пример обновленного применения старых концепций – это веб-кастомизация и оптимизация ключевых слов. Данные темы кажутся новыми, поскольку еще 20 лет назад не существовало никаких веб-страниц, не говоря уже о возможности кастомизировать эти страницы сотнями разных способов в текущем режиме. Однако концепции, лежащие в основе адаптации веб-страниц и оптимизации ключевых слов, существовали и прежде.

Этот замечательный пример привел мне европейский журналист во время нашего с ним интервью. Он рассказал мне о своем знакомом, который проработал в газетной индустрии несколько десятилетий. Четверть века назад во время подготовки к выпуску ежедневной газеты нередки были споры о том, какие статьи следует разместить наверху полосы, а какие в ее «подвале», какие лучше выбрать заголовки и т. д. Благодаря своему богатому опыту этот человек всегда мог предложить хорошие идеи по поводу заголовков и размещения статей.

Опыт же помогал газетчику тем, что на протяжении многих лет он лично собирал и анализировал данные о том, какие материалы и какие заголовки продавались лучше всего в регионе, где распространялась газета. Некоторые из этих данных он записывал, но большую часть держал у себя в голове. Сам того не осознавая, он фактически занимался оптимизацией ключевых слов и макетов газетных полос. Его логика, методы и мыслительные процессы были аналогичны тем, которые сегодня применяются в веб-пространстве. Разумеется, он применял куда более простой метод, но следовал тем же самым фундаментальным принципам. Таким образом, важно отметить, что значительная часть современной аналитики является естественным продолжением того, что делалось в прошлом, с той лишь разницей, что сегодня применяются гораздо более изощренные аналитические методы. То же относится и к операционной аналитике.