В качестве критериев при принятии решения об инвестициях в аналитику нельзя использовать классические ИТ-метрики, такие как цена за терабайт, узел оборудования, лицензию на рабочее место или время обработки запросов. Разумеется, все эти критерии могут быть приняты во внимание, чтобы убедиться в их соответствии нормам, но не могут быть единственными. Одним из ключевых критериев для аналитики является повышение продуктивности человеческого труда, которое может быть достигнуто при инвестировании того или иного варианта. Например, рассмотрите следующие вопросы:

• Насколько быстрее и эффективнее специалисты-аналитики смогут выполнять свои профессиональные обязанности при каждом варианте инвестирования?

• Насколько эффективно организация сможет разрабатывать, тестировать и внедрять новые операционно-аналитические процессы при каждом из вариантов?

• Насколько легко будет экспериментировать с новыми аналитическими техниками?

• Сможет ли оборудование быстро усваивать новые данные и поддерживать стремительные изменения?

• Потребуются ли новые и, возможно, дорогостоящие наборы навыков?

Все эти соображения имеют значение для принятия решений об инвестициях в операционную аналитику и должны применяться для каждого из рассматриваемых вариантов.

Чем быстрее команда аналитиков сможет создать для организации новые аналитические наработки и внедрить их в операционный контекст, тем выше будут доходы. Повышенную цену за терабайт можно оправдать, если команда сумеет выполнять аналитику намного быстрее по сравнению с более дешевым вариантом. Можно заплатить побольше и за лицензию на аналитическое приложение, если оно является более надежным и удобным в использовании. Все это позволит получить результаты наиболее эффективным образом.

Не так уж и сильно отличается это от того, как вы принимаете решение о покупке вещей для личного пользования. Например, многие готовы заплатить подороже за компьютер с бóльшим объемом памяти или диска либо другими важными для пользователя характеристиками. А вот самый дешевый компьютер способен значительно затруднить выполнение важных для вас задач. Например, если у него недостаточно места на диске для хранения всех ваших видеоматериалов, его будет трудно использовать как платформу для архивирования и редактирования видео. В этом случае покупка более дорогого компьютера вполне себя оправдает.

Многие организации в качестве первого шага осуществляют целевую проверку концепции (proof of concept, POC), или, проще говоря, запускают пилотный проект. Это отличная идея, однако важно не ограничиваться рамками пилотного проекта. Частичное решение проблемы вряд ли станет решающим аргументом в пользу выделения инвестиций, особенно если речь идет о значительных капиталовложениях и затратах труда. Другими словами, пилотный проект может сосредоточиться на одном типе анализа в отношении одного набора продуктов. Если же в завершающей фазе планируется инвестиционная поддержка множества типов анализа для всех наборов продуктов, то об этом нужно заявить со всей определенностью. Если же рассматривается только отдача от ограниченного пилотного проекта, то вряд ли достигнутые показатели будут очень впечатляющими. Кроме того, масштаб пилотного проекта вряд ли позволит увидеть всю ценность заложенного в проект потенциала. Вот почему необходимо ясно изложить свой план.

Любой пилотный проект следует позиционировать как всего лишь пример возможного, а не как окончательный результат. Составьте список других бизнес-проблем, как схожих, так и несхожих между собой, которые также могут быть решены в случае одобрения вашего плана. Обязательно подчеркните, что, хотя пилотный проект и не способствует конкретно решению других проблем, есть резон предположить, что примененная к ним аналитика добавит ценности выводам относительно POC. Если же пилотный проект сам по себе принес весомую финансовую отдачу, то наличие дополнительных преимуществ, которые можно включить в общую структуру, только поможет вам получить зеленый свет.

Подтвердите концепцию, не ограничивайтесь частным случаем

Постарайтесь разработать пилотный проект таким образом, чтобы продемонстрировать потенциал более широкого подхода. Используйте искусство возможного, а не стремитесь просто доказывать ценность ограниченного масштаба пилотного проекта. Несмотря на то что за пределами проекта вы не будете располагать объективной статистикой, выявленный вами потенциал добавит достаточно глазури на пирог, чтобы ваше инвестиционное предложение было одобрено.

Мой клиент из крупной медиакомпании рассказал мне о том, как он добился выделения инвестиций под свою инициативу касательно аналитики. (Я не буду называть эту компанию, чтобы защитить его конфиденциальность.) Его команда осуществила ряд успешных пилотных проектов, однако руководство отказывалось выделять более крупные инвестиции, необходимые для масштабирования полученных результатов. Он предположил, что проблема может заключаться в том, что их инвестиционные предложения фокусировались исключительно на масштабе проведенных пилотных проектов. Это было фатальной ошибкой. Сосредоточенность только на отдаче от аналитики, протестированной в рамках ограниченного пилотного проекта, не обеспечивала достаточно большую доходность. Что не менее важно, при таком подходе мой клиент не мог создать более полную картину, способную впечатлить руководителей, принимающих решения. На рис. 4.1 показано, в чем состоит разница между подходами.

Мой клиент решил, что при следующей попытке он представит POC как всего лишь пример, иллюстрирующий возможности инвестиций. При этом четко укажет, что пилотный проект предназначен показать, как в нескольких относящихся к делу сценариях можно иначе использовать новый источник данных в нестандартных аналитических процессах. Многие другие сценарии не могли быть протестированы в рамках пилотного проекта, но логично предположить, что они также будут успешно реализованы, учитывая их сходство со сценариями, уже доказавшими свою работоспособность. Такой подход, который некоторые называют демонстрацией «искусства возможного», является гораздо более действенным.

При инвестировании в аналитический процесс обнаружения данных я рекомендую учитывать критерий «времени инсайта» – времени, которое проходит с момента появления нового вопроса до того момента, когда будет схвачена суть проблемной ситуации (произойдет инсайт). Этот критерий отчетливо отличается от критериев, применяемых при операционализации инсайта, полученного в процессе обнаружения данных. При операционализации инсайта важны традиционные ИТ-метрики, например, насколько можно увеличить скорость процесса, создающего инсайт, для поддержки операционных решений.

Различные потребности процессов обнаружения и операционализации более глубоко рассматриваются в шестой главе. Сейчас же просто обратите внимание на то, что бизнес-кейс, нацеленный на обнаружение данных, и бизнес-кейс, нацеленный на операционализацию сбора данных, будут отличаться друг от друга. Эту разницу важно осознать, поскольку в каждом случае присутствуют совершенно разные цели и приоритеты. Кроме того, в современном мире более неприемлемы аналитические циклы, измеряемые многими неделями или месяцами. Время инсайта должно составлять от нескольких дней до нескольких недель.