• Постановка правильных вопросов в начале построения аналитического процесса сильнее воздействует на результаты, чем вся последующая работа.

• Если фактические значения могут отличаться от исходных предположений, примените анализ чувствительности для оценки потенциального воздействия такого расхождения на результаты.

• Невозможно проанализировать все и вся. Однако если упускается что-то важное, критика задним числом неизбежна. Всегда документируйте процесс принятия решений с указанием того, почему были выбраны одни пути для анализа и не выбраны другие.

• Исследовательский анализ направлен на поиск ответа на более общие вопросы в условиях широкой свободы действий, тогда как подтверждающий анализ с самого начала носит конкретный и жестко заданный характер.

• Аналогично тому, как тест-кухни ищут новые рецепты, организации должны использовать аналитические НИОКР для поиска новых аналитических процессов. Эти усилия должны рассматриваться не как бездумное хакерство, а как продуманное размещение ставок.

• Выведение аналитики на операционный уровень иногда требует частичного отказа от аналитической мощности в обмен на требуемую масштабируемость. Необходимо оптимизировать не каждое отдельное решение, а влияние процесса на все решения.

• Методы классической статистики, включая выборки, по-прежнему сохраняют свою актуальность. Россказни о том, что они устарели, будут опровергнуты.

• Изощренные решения могут усиливать, а не контролировать проблемы с данными, особенно когда они применяются к низкокачественным – разреженным и неполным – данным. В действительности простые решения способны работать лучше, одновременно обеспечивая необходимую масштабируемость.

• Заказчики и пользователи операционной аналитики часто не разбираются в аналитике и не интересуются ею. Главное для них – получить решение проблемы. Вдаваясь в технические подробности, когда вас об этом не просят, вы рискуете отпугнуть людей от аналитики.

Если организация хочет поставить операционную аналитику себе на службу и получать от нее весомую отдачу, ей надо для этого подобрать нужных людей. Кроме того, надо правильно их организовать и обеспечить им условия для успешной работы. В большинстве случаев – за исключением разве что некоторых развитых в плане использования аналитики компаний – придется изменить и существующие организационные структуры. Тематику, связанную со специалистами-аналитиками и аналитическими командами, я рассмотрел в своей книге «Укрощение больших данных». В этой главе я хочу добавить еще несколько важных соображений и новую информацию. Итак, давайте рассмотрим некоторые ключевые действия по набору, организации и управлению аналитической командой, способной обеспечить успешное применение операционной аналитики.

Сегодня я с удивлением наблюдаю за тем, как расширяются карьерные возможности для профессиональных аналитиков. Более 20 лет назад, после окончания аспирантуры, я отчетливо понимал, что моя профессиональная судьба – оставаться «ботаником», обитающим в дальних закоулках офисов. Время от времени меня будут выпускать из подвала, но б'oльшую часть времени я буду сочинять в кулуарах умнейшие аналитические отчеты. Такова была участь специалистов по аналитике в те времена, и я с ней смирился.

С улыбкой вспоминаю, как на моей первой работе мне приходилось разговаривать с кем-то, кто мог поговорить с кем-то, кто мог поговорить с кем-то, кто принимал решения. Я находился на приличном удалении и от лиц, принимающих бизнес-решения, и от ИТ-отдела. Ввиду места, которое моя команда занимала в организации, и наших условий для работы наше влияние было весьма ограниченным. Например, разработанный мной анализ для прогнозирования ухода клиентов осуществлялся в режиме пакетной обработки и только для немногих конкретных точек принятия решений. Аналитика не была интегрированным компонентом деятельности организации (впрочем, как и я со своей командой) и тем более не была операционной.

Сегодня специалисты по аналитике постоянно сидят за одним столом вместе с принимающими решения лицами. И, более того, зачастую сами являются такими лицами. Какая огромная перемена по сравнению со стартом моей карьеры! Я пришел в аналитику по одной простой причине: она мне нравилась. Хотелось бы заявить, что я с самого начала предвидел будущее, но не могу себе этого позволить. Мне просто повезло, что я выбрал одну из самых востребованных сегодня профессий.

Аналитика не только воскресла из небытия, но и впала в противоположную крайность. Такие авторитетные издания, как Harvard Business Review, CNNMoney и Forbes, сегодня пишут о профессии аналитика как не только о востребованной, но и привлекательной {72} . После того как годами я пытался объяснить людям на вечерниках, чем зарабатываю себе на жизнь, не особо пугая их подробностями, мне забавно, что меня, благодаря моему роду занятий, стали считать умным, пусть и непривлекательным.

Вследствие этой вновь обретенной (и, возможно, мимолетной) популярности появилось упражнение, которое я хотел бы порекомендовать моим коллегам. Вечером, перед тем как лечь в постель, остановитесь на мгновение перед зеркалом, посмотрите на себя и скажите: «Я специалист-аналитик, и я привлекателен». Впервые в вашей жизни другие люди могут согласиться с этим утверждением.

Еще совсем недавно, в 2012-м, когда мы обсуждали с организациями их аналитические стратегии, они обычно упирались в вопрос, а нужно ли им вообще нанимать специалистов-аналитиков. Это всегда обескураживало меня, поскольку мне как профессионалу хотелось, чтобы все остальные считали нашу профессию ценной и не ставили под сомнение необходимость нашего найма.