Строительство организаций с аналитической зрелостью (AMO)

Развиваем организации с высокой аналитической зрелостью (AMO)

Несколько простых рамок для определения аналитических потребностей вашей организации и способов сделать ее более ориентированной на данные

Понимание аналитической зрелости вашей организации может дать вам сильное преимущество в качестве специалиста по данным. Оно позволит принимать более обоснованные “нестатистические” решения (от “приоритетов проектов” до “как представить ваши результаты”) и поможет сформулировать долгосрочную цель. И это действительно важно — не так много специалистов по данным делают такой шаг назад, чтобы разработать долгосрочные цели (и еще меньше достигают этих целей).

Эта статья разделена на 3 части:

• Часть 1: Понимание аналитической зрелости
• Часть 2: Переходные этапы
• Часть 3: Что значит “зрелая” организация

Погрузимся в это!

Понимание аналитической зрелости

Любая организация (команда, продукт, компания и т. д.) в определенный момент находится на определенном этапе аналитической зрелости. Как и люди, которые “ползают, ходят, а затем бегают”, организации проходят через те же этапы. Это один из непременных законов природы: все проходит через создание, развитие и зрелость.

• Я устроился на свою первую работу по обработке данных, что дальше?
• Возрастание двухбашенных моделей в системах рекомендаций
• Перенос обучения для начинающих

Существуют несколько интересных рамок¹, касающихся аналитической зрелости, с различными компонентами и акцентами. Согласно личному опыту, я считаю, что самыми полезными и действенными являются следующие 4 компонента:

• Ее потребности: Роберт Д. Пэнг и Элизабет Матсуи написали в книге “Искусство данных”, что существует 6 основных типов вопросов: описательные, изучающие, статистические, предсказательные, причинные и механистические. Типы вопросов, которые вам задают, обычно отлично показывают уровень зрелости вашей организации: организация низкой зрелости будет интересоваться в основном описательными и исследовательскими исследованиями данных, в то время как организация с высокой зрелостью будет задавать более предсказательные и причинные вопросы.
• Люди: еще один ключевой компонент аналитической зрелости — это люди, как по своим возможностям, так и вместимости. В зависимости от того, сколько у организации ресурсов данных и каковы их возможности.
• Инструменты и процессы: есть ли у данных профессионалы стандартизированные инструменты? У нас есть стандартизированные процессы (например, приоритизация, шаблоны и т. д.) для команды по данным?
• Культура: какое соотношение между интуицией и данными в процессе принятия решений?

В зависимости от того, как ваша организация оценивается по каждому из этих компонентов, она будет относиться к одному из трех этапов:

• Этап запуска: На этом этапе организации нужны основные отчеты, чтобы узнать, что уже произошло (“с точки зрения заднего взгляда”). Нет центральной команды данных, возможно, даже нет аналитиков данных — исследования данных выполняются несколькими операторами, имеющими хорошее понимание данных в дополнение к их основной работе. Также отсутствуют инструменты, процессы и ясное соглашение о том, какой подход следует использовать при изучении определенного явления. Это приводит к большому количеству шума (например, несколько команд с различными определениями оттока, что приводит к разногласиям в будущем). На культурном уровне, хотя все согласны с тем, что данные должны информировать процесс принятия решений, из-за недостатка данных (или недоверия к данным) многие решения принимаются на основе “осознанного предчувствия”.
• Этап развития: Организация хорошо видит свой рынок и отслеживает некоторые ключевые метрики. Теперь ей нужно понять, почему определенные вещи развиваются определенным образом (“инсайт”). Команды начинают получать поддержку от данных профессионалов (либо внедренных в них, либо из централизованной команды данных). Инфраструктура данных медленно переходит от Google Таблиц к более надежным инструментам. Чтобы упорядочить и определить приоритеты всех запросов данных, несколько первых данных профессионалов устанавливают основные принципы приоритизации и систему запросов (например, Google Форма). Все команды принимают общий подход к анализу данных, и в результате данные все больше используются при принятии решений. Не-специалисты по данным становятся умнее в задавании вопросов по данным. С инструментами не-специалисты могут сами просматривать данные.
• Этап зрелости: Организация понимает, почему вещи движутся определенным образом, и теперь может прогнозировать и влиять на будущие изменения (“предвидение”). Формируются централизованные команды данных, которые действуют как прогностические партнеры (в отличие от “реактивной поддержки” на предыдущем этапе). Инструменты, процессы и метрики стандартизируются. В принятии решений ожидается участие данных.

Изображение выше является упрощением реальной жизни. На самом деле, организации могут получать совершенно разные оценки по каждому компоненту — но вы понимаете суть. Главная преимущество этой концепции состоит в следующем:

• Она предоставляет вам структурированный способ обнаружения критических факторов, препятствующих аналитическому развитию вашей организации.
• Она позволяет вам определить, на каком этапе находится ваша организация и что дальше для нее.

Вот почему вы получаете значительное преимущество, когда знаете, как использовать эту концепцию: она помогает вам понять, где вы находитесь и где могли бы быть, и диагностировать, почему вы еще не достигли этого. Ваша задача тогда заключается только в том, чтобы разработать стратегию для устранения преград — и именно это мы увидим в следующей

Этапы развития

Ричард Рамлет в своей книге “Хорошая стратегия, плохая стратегия” написал: “Основой стратегической работы всегда является одно и то же: обнаружение критических факторов в ситуации и разработка способа координации и сосредоточения действий для справления с этими факторами”.

То же самое верно и в случае, если вы хотите повысить аналитическую зрелость вашей организации: вам нужно определить критические факторы, которые помогут вам перейти к следующим шагам, и разработать план для этого. Мы видели выше концепцию, которая разбивает аналитическую зрелость на 4 компонента: потребности организации, ее ресурсы данных, процессы и инструменты и культуру данных — она может помочь вам выявить пробелы в вашей организации, но выявление – это только 20% работы. Давайте обсудим остальные 80%

Фреймворк хорошей и плохой стратегии

Я обожаю книгу Ричарда Рамлета и считаю, что она предоставляет прекрасный фреймворк для размышлений на эту тему. Он объясняет, что хорошая стратегия имеет 3 составляющих:

• Диагностика: самая важная часть фреймворка – это диагностика, она является основой всего логического подхода. Ваша диагностика должна позволить вам понять текущую ситуацию, а также причины и “почему” организация находится здесь.
• Руководящие принципы: Исходя из этой диагностики, вы можете вывести руководящие принципы, которые помогут вам принимать решения и оставаться на пути роста аналитической зрелости.
• Координированный план действий, следуя вышеуказанному: Вооружившись диагностикой и руководящими принципами, ваша основная задача – решить, где вы хотите быть и в какие сроки, и как вы туда попадете.

Начинайте с диагностики

” Хорошо сформулированная проблема уже наполовину решена” ( Джон Дьюи)

Идея состоит в том, чтобы понять текущую ситуацию и истинные причины ее возникновения. Вам необходимо раскрывать симптомы — ваша цель состоит в том, чтобы проникнуть до корневой причины и исправить то, что нужно исправить.

Вот несколько советов о том, как выполнить хорошую диагностику:

1. Начните с 4 измерений, которые мы рассмотрели ранее: потребности / люди / инструменты и процессы / культура, и оцените вашу организацию через эту призму, чтобы определить корневую причину в каждой из этих областей.
2. Соберите данные о текущих проблемах и решениях:
3. Проведите интервью сотрудников: познакомьтесь с людьми, их работой, процессом принятия решений и способом использования данных в их повседневной работе.
4. Наблюдайте за сотрудниками: также наблюдение за сотрудниками может стать отличным способом более глубокого понимания их повседневной работы и позволить выявить идеи, которые не были бы обнаружены, если бы вы только провели интервью.
5. Отправьте опрос: в зависимости от размера вашей организации, отправка опроса может помочь вам получить больше количественных данных. Бонус: это также позволит вам начать отслеживать отношение вашей организации к “аналитике” и даст вам точку отсчета, по которой вы сможете отчитываться позже.
6. Произведите “аналитический обзор”, как внутренний (проанализируйте предыдущую работу и понимайте, как люди пытались решить проблемы ранее, были ли они успешными или нет, и почему), так и внешний (в Интернете доступно множество материалов, и, скорее всего, вопросы, которые вы обдумываете, уже были задокументированы и обсуждались ранее (как на красивой статье на HBR, так и на непопулярном форуме для ценителей аналитики). Всегда полезно узнать мнение других людей о том, как решать разные проблемы).
7. Практикуйте технику “5 Почему”: задавайте себе вопрос “почему” каждый раз, когда вы выявляете новую информацию. Вы хотите взглянуть на ситуацию с птичьего полета и понять ключевые причины, по которым организация находится в данной ситуации. Обратите внимание, что задача может быть не простой, особенно если вы уже давно находитесь в компании и привыкли к условиям, которые были раньше.

Выработка руководящих политик

“У каждого есть план, пока он не получит удар в рот” Майк Тайсон

Диагностика выявит некоторые шаблоны, которые позволят вам выработать руководящие принципы. Эти руководящие принципы пригодятся в нескольких различных ситуациях:

• При определении вашего плана действий: думайте о них как о “ограждениях” на автостраде: они позволят вам всегда оставаться на правильном пути и убедиться, что проблема, которую вы диагностировали, будет решена
• Когда вы сталкиваетесь с непредвиденной ситуацией: вы можете использовать свои принципы для облегчения и руководства принятием решения – это даст вам невероятный покой
• При принятии компромиссов или отказе представителям заинтересованных сторон: отказ – всегда сложно, но это необходимо для хорошей стратегии. Выражая свои принципы ясно и добиваясь их согласия заинтересованных сторон, отказ от их запросов будет им легче принять.

Самая сложная часть руководящих принципов – придерживаться их, как и в жизни.

Создание плана действий

Этот план действий должен быть логичным и последовательным, охватывая различные компоненты аналитической зрелости.

Как создать план действий:

1. Найдите экспертов в предоставляющей вам поддержку организации и работайте с ними над планом:
2. Объясните им свой диагноз и руководящие принципы, и продумайте с ними следующие шаги и временные рамки.
3. Если вы работаете в быстро развивающейся организации, рассмотрите возможность оптимизации вариативности – давая себе время для повышения зрелости организации и возможности реагировать на “пожарные тревоги” или вопросы, требующие немедленного решения.
4. Думайте за пределами вашей организации: если вы поддерживаете одну часть крупной компании, также подумайте о том, как вы будете взаимодействовать с другими аналитическими функциями и включите это в свой план.
5. Установите критерии успеха: при выполнении качественной работы не забывайте остановиться на установке критериев успеха. Подобно любой другой работе, вы должны иметь возможность сказать, успешна ли она по завершении. Так что установите двоичные критерии успеха, которые смогут сообщить вам о ваших результатах. Обдумайте это – убедитесь, что критерии должны адекватно представлять то, что вы пытаетесь решить.
6. Установите процессы и график отчетности: выполнение работы важно, но если никто о ней не знает или не использует то, что вы создали, вы действительно создаете ценность? Установка правильного процесса отчетности позволит вам достичь нескольких целей одновременно:
7. Обеспечивает видимость вашей работы для широкой аудитории и улучшает возможности сотрудничества
8. Способствует стратегии по вводу продукта аналитики на рынок (так как у вас есть место для рекламы новых панелей инструментов и отчетов)
9. Обеспечивает поддержку руководства: невозможно создать культуру, основанную на данных, без поддержки ваших руководителей. Презентуйте свой план им и получите их поддержку, чтобы обеспечить гладкое продвижение к вашей цели.

Формула успеха

The FS newsletter поделился этой маленькой мыслью на днях:

“Формула успеха:

• Смелость начать.
• Дисциплина сосредоточиться.
• Уверенность разобраться.
• Терпение, зная, что прогресс не всегда виден.
• Настойчивость идти вперед, даже в плохие дни.”

В конечном итоге, вот на что всё сводится. Вам нужно иметь смелость начать разговор о аналитической зрелости вашей организации и о том, какой она должна быть, дисциплину разработать план действий (с учётом немедленных пожарных тревог), уверенность найти правильное решение, несмотря на потенциальных мнения противников, терпение и настойчивость двигаться вперед.

И, надеюсь, вы достигнете конечной цели: построения аналитически зрелой организации.

Конечная цель: аналитически зрелая организация (AMO)

Я много говорил о AMO и мы увидели, как её развивать – но я никогда не конкретно определял, что такое аналитически зрелая организация и почему она важна. Итак, вот часть 3 – с конкретными примерами того, чем отличается зрелая аналитическая организация!

АМО – это организация, которая понимает сложную динамику своего рынка и какие действия могут повлиять на него.

Аналитически зрелые организации имеют ясное представление о том, как их деятельность (“входные метрики”) влияет на краткосрочные результаты (“выходные метрики”), которые, в свою очередь, определяют долгосрочные результаты (“метрики итогов”).

• Пример: аналитически зрелый маркетинговый отдел будет знать, как отправка промо-писем (вход: количество отправленных писем) влияет на привлечение новых пользователей (выход: количество регистраций) и в какой степени эти регистрации превратятся в платящих пользователей в будущем (итог: количество платящих пользователей). Они используют различные соотношения (регистрации относительно отправленных) и сравнивают результаты своих разных кампаний, помогая им улучшать свою работу.

Зрелые организации также имеют четкое представление о ключевых факторах, влияющих на их основные метрики. Они без проблем проводят анализ корневых причин, чтобы понять эволюцию этих основных метрик и принять корректирующие меры.

• Пример: отдел продаж сможет определить, какие каналы и сегменты клиентов следует приоритезировать на основе наличия препятствий или выгодных возможностей. Они отработали свой процесс исследования настолько хорошо, что смогли его автоматизировать и на данном этапе алгоритм непосредственно предоставляет правильные инсайты нужным людям.

Запросы на данные теперь стали более “сложными” вопросами, такими как определение возможностей, отслеживание причинно-следственных связей и т. Д. Более сложные вопросы, которые требуют глубокой предметной экспертизы и продвинутых статистических методов.

• Пример: аналитически зрелый отдел кадров захочет исследовать, что может повлиять на удержание и/или успех сотрудника – для этого им потребуется провести анализ причинно-следственных связей, чтобы выявить ключевые факторы, предсказывающие успех.

Аналитически зрелая организация – это организация, в которой несколько специализированных команд по работе с данными сотрудничают.

• Вся основа аналитически зрелой организации основывается на чистых данных – поэтому в аналитически зрелой организации есть инженеры данных, создающие конвейеры, наборы данных и базы данных, и придерживающиеся очень строгих правил и “уровней обслуживания” (SLA), чтобы они могли быть легко использованы различными последующими командами (такими как наука о данных или бизнес-аналитика).
• Также есть менеджеры продуктов, работающие вместе с инженерами данных, чтобы убедиться, что создаются правильные базы данных для решения наиболее актуальных проблем организации и создания инструментов для повышения обнаружимости данных (что, даже в очень зрелой организации, всегда является сложной темой).
• У нас есть наука о данных, потребляющая все эти данные и превращающая их в более глубокие инсайты для пользователей продукта и бизнеса – позволяя организации принимать более качественные решения. Обычно это довольно центральная команда, их работа влияет на дорожные карты как прямых, так и непрямых команд (т. Е. их потребности влияют на дорожную карту команды инженеров данных, а их результаты обычно влияют на работу других аналитических команд).
• Наконец, у нас есть бизнес / данные / финансовые аналитики, которые поддерживают как стратегические решения, так и повседневные операции.

Чтобы дать конкретный пример крупного розничного продавца:

• Инженеры данных создают правильный конвейер, чтобы убедиться, что у нас есть ежедневные базы данных с именем магазина, его местоположением, запасами, количеством продаж по каждому товару и т. Д.
• Наука о данных использует эти базы данных для проведения “анализа рыночной корзины” – чтобы выяснить, какие товары чаще всего покупают вместе.
• Бизнес-аналитики берут эти результаты и изучают, как их операционализировать в разных магазинах. Они создают метрики, чтобы отслеживать “операционализацию” (и, возможно, устанавливают OKR для разных магазинов).

Аналитически зрелая организация – это организация с надежными инструментами и стандартизированными процессами, что позволяет различным командам быстрее выявлять инсайты и с более высоким уровнем качества.

• В зрелой организации реализованы надежные процессы управления данными, что облегчает работу со сбором данных. Аналитикам больше не нужно тратить часы на проверку каждого источника данных – они могут доверять нескольким сертифицированным базам данных и метрикам, что значительно экономит их время.
• Было создано (или внедрено) несколько инструментов для стандартизации типичных исследований данных – что оставляет меньше места для ошибок для отдельных участников и позволяет большему числу людей получить необходимые инсайты.
• Пример: вместо того чтобы проводить статистические тесты для A/B-тестов, у вас есть инструмент, в который вы просто вводите данные, и он делает это автоматически для вас.
• Аналогично, с точки зрения управления проектом, обычные “шаги” исследования были спроектированы, официально и стандартизированы (все, начиная от процесса принятия решений о приоритизации до внутреннего вывода изучения на рынок). Благодаря этим формализованным процессам, для организации легче понять, кто что делает и как сотрудничать с различными командами по работе с данными.

Наконец, аналитически зрелая организация – это организация, в которой каждый владеет данными.

• Так как управление знаниями является приоритетом (а не просто после-мыслию), людям легко находить ресурсы и поддержку для ответов на их запросы данных.
• Есть также несколько вдохновляющих и опытных “лидеров данных”, которые начали организовывать внутреннюю экосистему “любителей данных” (больше об этом в следующей статье!).
• Проводится внутреннее обучение и повышение квалификации сотрудников – неважно, на каком этапе они находятся в своем пути работы с данными.
• Форумы по данным – “круты” – это места, где ведутся важные разговоры и принимаются серьезные решения. Команды данных рассматриваются как “партнеры мысли” и привлекаются к столу, когда принимаются ключевые решения. Каждое решение основано, а если не основано, то и информировано, данными.

В итоге, у вас есть очень хорошо отлаженная машина. Все организовано так, чтобы команды данных могли сконцентрироваться на создании качественных инсайтов, и барьер к использованию данных был снят, позволяя заинтересованным лицам извлекать инсайты и улучшать свою работу в повседневной деятельности. Это утопия.

Эта статья была опубликована на портале Analytics Explained, в рассылке, где я суммирую свой опыт из различных аналитических ролей (от стартапов в Сингапуре до крупных технологических компаний в Сан-Франциско) и отвечаю на вопросы читателей об аналитике, росте и карьере.

¹: Модели зрелости аналитики: Обзор от Карола Кроля и Дариуша Здонека