Консалтинговая структура

В некоторых компаниях централизованная модель модифицирована таким образом, что аналитиков нанимают в подразделения в формате консалтинговой структуры. При слабой исполнительной власти есть риск, что аналитик соблазнится на деньги или поддержит более убедительного руководителя, но при этом для компании его работа не будет иметь большой ценности.

Функциональная структура

Форма централизованной модели, при которой команда аналитиков включена в функциональное бизнес-подразделение и в основном «работает» на него. При этом при необходимости она может решать задачи других подразделений компании. В некоторых случаях вся команда аналитиков может даже перейти в другое подразделение.

Центр передового опыта

Несколько напоминает смешанную структуру, но в большем масштабе, кроме того, ряд аналитических специалистов, таких как специалисты по статистике, остается в «центральном узле». Таким образом, аналитическая работа проводится как в отдельных подразделениях, так и центральной командой специалистов.

В табл. 4.3 перечислены разные организационные структуры и приведены примеры компаний каждого типа. Тем не менее стоит подчеркнуть, что это идеализированные структуры: на практике границы между ними часто размыты, и образуются разные смешанные типы. Например, в компании Warby Parker применяется децентрализованная модель, в которой аналитики отчитываются только перед руководителем по конкретному бизнес-направлению, при этом присутствуют элементы модели центра передового опыта, так как в компании есть центральная команда специалистов по аналитической работе, которые обеспечивают поддержку с точки зрения углубленной аналитики (а также наличие инструментов бизнес-аналитики, обучение специалистов и стандарты деятельности). Однако ожидается, что эта структура будет меняться по мере «взросления» аналитики в организации.

Таблица 4.3. Примеры разных структур организации аналитической работы

Нет единого ответа на вопрос, какая структура лучше всех. Все зависит от размера компании и области, в которой она действует. Например, не имеет смысла внедрять модель центра передового опыта, если в компании всего пять аналитиков. Она будет эффективна в организациях с числом сотрудников больше 25 тыс. человек. Определенная структура может адекватно отвечать задачам компании на данном этапе ее развития, но по мере роста компании может потребоваться реорганизация этой структуры.

Тем не менее, опираясь на результаты ежегодного технологического исследования Accenture и анализ более 700 специалистов[70], Дэвенпорт и др. (с. 106) утверждают:

В главе 11 мы обсудим, какое место занимают эти команды в разрезе всей структуры компании в целом и кому из топ-менеджеров компании подчиняются. Однако до этого давайте подробнее изучим то, чем занимаются аналитики, — процесс анализа.

Следующие три главы посвящены сути аналитической работы: непосредственно анализу данных, целям анализа с позиции компании и тому, как проводить результативный анализ данных.

Мы рассмотрим такие аспекты, как виды анализа данных, разработка показателей, извлечение практических выводов, презентация этих выводов, идей и рекомендаций руководителям. В главе 6 мы обсудим разработку показателей и ключевых показателей эффективности деятельности (KPI), а глава 7 посвящена визуализации данных и сторителлингу[73]. В этой главе, первой из трех, речь пойдет непосредственно об анализе данных.

Важно отметить, что мы не будем говорить о том, как проводить анализ или статистическое исследование, — на эту тему есть много других более полных источников (см. список дополнительной литературы). Мы сосредоточимся на цели анализа данных: что это означает? К какому результату стремятся аналитики? Какие инструменты входят в их профессиональный набор? Мы вернемся к идее разных уровней аналитики, о которой уже упоминалось в главе 1, и изучим другие точки зрения на виды аналитики.

Наша цель — выделить ряд инструментов статистики и визуализации, которые аналитики могут использовать в своей работе. Дополнительная цель заключается в том, чтобы стимулировать их применять подходящие инструменты, а при необходимости изучить более сложные инструменты, способные обеспечить более глубокий уровень понимания конкретной проблемы.

Для изготовления деревянного стола опытному столяру требуется качественный исходный материал: древесина красного дерева, набор столярных инструментов, например стамеска и угольник, и профессиональные знания, когда и как пользоваться этими инструментами. Отсутствие хотя бы одного из трех компонентов заметно скажется на качестве конечного продукта. То же самое касается и аналитической работы. Для производства аналитического продукта, имеющего реальную ценность, не обойтись без исходного материала в виде качественных данных, инструментария в формате различных аналитических методов и техник, а также профессиональных знаний, когда и как пользоваться всеми этими инструментами для решения задачи.