Share |

вторник, 23 января 2018 г.

86% руководителей не видят пользы в Аналитике – почему так?

Перевод статьи 86% of Executives Can’t Find Value in Analytics - Why not? в рамках нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Эта статья входит в том 40 статей по HR аналитике 2017 года по версии David Green. Автор статьи Tracey Smith, у нас уже два перевода автора в блоге:

  1. Успех в аналитике требует правильного мышления
  2. 13 идей для начала работы с аналитикой больших данных в сфере работы с персоналом

Перевод выполнила Ольга Хайдарова - HR project-manager компании "Этажи", г. Тюмень. Это четвертый перевод Ольги, см. также
  1. Успех в аналитике требует правильного мышления
  2. Улучшаем командную производительность с Анализом организационных сетей (ONA)
  3. Перегруженная организация


Но главное, Ольга выполняет самостоятельные проекты по аналитике, см. пост Ольги
Анализ дожития специалистов по продаже недвижимости - работодатели, обращаю ваше внимание, рекомендую специалиста.
Итак,


86% руководителей не видят пользы в Аналитике – почему так?

86% руководителей не видят пользы в Аналитике – почему так?

В апреле 2016 года исследование компании МакКинси  показало:
86 % руководителей говорят, что их организации достигли, в лучшем случае, лишь незначительной эффективности, столкнувшись с первоочередной задачей в области данных и аналитических программ, включая более чем четверть тех, которые заявили, что они были неэффективными.
Внесу ясность, мы говорим обо всех аналитических программах, не в какой-то одной функциональной области. Что могло пойти не так? Согласно исследованию МакКинси, причина номер один, которую выдвинули лидеры, это необходимость создать структуру, поддерживающую аналитику. Вот несколько мыслей по поводу их организационных замечаний.
Когда люди приходят ко мне и спрашивают совета по поводу принятия новой лидерской роли в аналитике, я всегда рекомендую им внимательно посмотреть на оргструктуру. Кому будут идти аналитические отчеты? Команда аналитиков находится внизу оргструктуры или гораздо выше? Чем выше она находится, тем серьезней, вероятнее всего, компания относится к использованию аналитики в принятии решений.  Когда функция занимает высокие позиции, лидер аналитической команды обладает достаточным влиянием и доступом к руководителям, которые могут “поднажать”, чтобы подтолкнуть проекты. Имея лидерскую поддержку и поддержку сотрудников, подчиняющихся этим руководителям,  которые вероятнее всего будут участвовать в ваших проектах, это намного легче.
Тем не менее, вы все еще можете потерпеть неудачу даже на этом высоком уровне, по множеству причин. Эти пути провала не зависят от того, из какой сферы аналитические отчеты. Вот некоторые из них:
  • У вас нет системы расстановки приоритетов, основанной на бизнес-ценности. Ваша аналитическая команда выбирает проекты исходя из “аналитического удовольствия”, скорее это из них и выйдет, нежели бизнес - ценность. “Ценность” должна определяться вне аналитической команды, тогда как аналитическая команда лучше всего подходит, чтобы оценить требуемые усилия.
  • У вас нет формального документа, описывающего ваши данные и системы. Вы обнаружите, что завалены постоянной поддержкой пользователей, которые продолжают уточнять термины. Включает ли штатное расписание стажеров? Экспатов? Как считался годовой оборот?
  • и еще 51 причина (для красивой общей цифры 53), которые я не заставлю вас читать, потому что это не имеет отношения к цели этой статьи...
Если аналитическая функция расположена внизу оргструктуры, провал не неизбежен, но более вероятен. Тем не менее, я крайне рекомендую назначать на должность лидера в аналитике толстокожего человека, ориентированного исключительно на достижения, который даже не рассматривает провал как возможный вариант. Этот сотрудник будет вынужден сражаться за поддержку, которая ему/ей будет необходима, чтобы продвинуть проекты. Он должен будет вести за собой своим примером и доказывать ценность аналитики, чтобы получить эту поддержку. 
Под доказательством я не имею в виду “воздушный замок” -  презентацию, украшенную  теоретическими постулатами о преимуществе аналитики, которую каждый может скачать из интернета. Я имею в виду крутое доказательство преимуществ аналитики, основанное на данных самой компании. Да, это потребует усилий, но у нас есть наш победитель/лидер “без права на ошибку”, верно?
Этому лидеру нужно будет погрузиться в бизнес и взаимодействовать с большим числом уровней организационной структуры, чем аналитическому лидеру, который только отчитывается перед руководством. Ему будет нужно “собрать войска” даже если эти войска будут состоять исключительно из  добровольцев. Это может быть сделано.
Независимо от уровней, один главный способ провала остается, как я вижу, наиболее распространенным...

Нет плана, нет стратегии.

Аналитика проводится по принципу “все, что упало к нам на стол”. Команда работает в режиме пожаротушения, не имея времени на планирование. Это не относится ко всем аналитическим командам, но встречается достаточно часто, чтобы об этом упомянуть.
Без плана, некоторые команды застревают в затяжной попытке “собрать ВСЕ данные в одном месте” или пытаются быть как Walmart и Amazon. Ценность пройдет мимо.
Если вы поместите стратегию на свое место, это будет совсем другой подход. Мы не зациклены на ВСЕХ данных. Как 99% компаний, мы не пытаемся стать Walmart и Amazon. Мы озабочены точным определением того, что нам нужно знать и только связанными с этим данными. Я много раз говорила, что “успех в аналитике - это расстановка приоритетов и фокус”. Это похоже на то, о чём говорит Бернард Марр в своих книгах ( "Большие данные: используем УМНЫЕ  Большие Данные, аналитику и метрики для принятия лучших решений и повышения производительности" ), а именно:
“Для того, чтобы извлечь пользу из Больших Данных, вам не нужно собирать все и создавать самую большую комплексную базу данных в мире. Как я буду объяснять в этой главе, ваша цель фактически противоположна - получить очень четкое представление о том, какие данные вам нужны, какие вы можете получить и будете использовать, и построить самую маленькую, но самую целенаправленную базу данных в мире!”
Итак, если вы чувствуете, что тонете в вашем подходе к аналитике, время сделать шаг назад и подумать о том, что действительно важно. Только тогда вы получите необходимые приоритизацию и фокус.

До следующего раза, 
Трейси
Трейси Смит страстно увлечена использованием данных для решения проблем бизнеса… всех типов бизнес-проблем.  Специализируясь во множестве сфер бизнес-аналитики, Трейси помогла многим известным компаниям Соединенных Штатов Америки. Канады, Великобритании  и Европы принимать решения, которые подняли их уровень.




__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме




Комментариев нет:

Отправить комментарий

Популярные сообщения

п