Продвинутая аналитика — это хорошо, но что если начать с простой аналитики?

Перевод статьи Advanced analytics is nice, but how about we start with simple analytics? проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. 

Продвинутая аналитика! Все её хотят, но лишь немногим она действительно нужна. Предлагаю начать со здоровой дозы простой аналитики.

Я знаю, я понял! Вы воодушевлены своими данными и хотите нанять аналитика, чтобы скорее приступить ко всей расширенной аналитике, которую можно с ними проделать.

Однако, в действительности я не уверен, что эта фраза означает то, что вы думаете, она значит. Остановитесь на секунду и подумайте – есть ли у вас люди, делающие простой анализ ваших данных? Начинаете ли вы реально погружаться в простые метрики, чтобы понять, как функционирует ваш бизнес? Как аналитик, я бы сказал, что более чем в 90% случаев люди, которые слышат термин «продвинутая аналитика» думают, что они должны включиться в это движение. К сожалению, пока вам это действительно не понадобится, для вашей компании это может оказаться потерей времени или ресурсов.

Правило 80/20 продвинутой аналитики

Большинство людей знакомы с правилом 80/20 или Принципом Парето. По сути, вы получаете 80% результата только от 20% усилий. Это относится и к аналитике. Когда вы в первую очередь начинаете с понимания своего бизнеса и работаете над разработкой метода управления на основе данных, вы можете получить 80% необходимой аналитической информации, приложив 20% усилий. Эти 20% усилий могут быть базовыми сводными статистическими данными о количестве пользователей, количестве продаж или валовой прибыли за определенный период времени.

Продвинутая аналитика – это 80% УСИЛИЙ, которые дадут вам 20% РЕЗУЛЬТАТА. Вот почему в самом начале вам определенно не нужна продвинутая аналитика. После того, как вы расширите свои возможности понимания бизнеса и заказчиков с помощью базовых инструментов, только тогда можно перейти к расширенной аналитике.

Почему вам пока не нужна продвинутая аналитика

Мир говорит только о таких сексуальных штуках, как наука о данных и искусственный интеллект. Вы редко прочитаете в Forbes или Business Insider о скучных вещах, таких как простой анализ данных или управление данными. В реальности, пока вам нужно углубиться в сегментирование клиентов, чтобы получить немного больше прибыли, продвинутая аналитика вам не нужна.

Я огромный фанат концепции бережливого производства и главной идеи минимального жизнеспособного продукта - minimum viable products (MVP). MVP в случае аналитики для вашего бизнеса - это простая аналитика. После того, как вы начнёте понимать, что вам необходимо с точки зрения данных, людей и ресурсов, тогда вы можете переходить к расширенной аналитике.

Работа по анализу данных без данных

Если вы еще не уверены, позвольте мне рассказать вам небольшую историю. Я был привлечен в качестве консультанта по анализу данных, чтобы помочь организации устранить некоторые проблемы с бизнесом. Как вы знаете, нанять специалиста по анализу данных – не дешевое удовольствие.

Итак, я захожу в здание, на свое первое совещание по планированию, и спрашиваю, когда я могу получить доступ к данным…удивленные взгляды.

"Мы думали, вы это сделаете. Мы понятия не имеем, как работать с нашими данными."

Именно в этом и заключается моя точка зрения. Перед тем, как нанимать крутого специалиста с учеными степенями и дорогим резюме, вам нужно задать себе и своей компании простые вопросы, например, можем ли мы получить доступ к данным, чтобы работать с продвинутой аналитикой?

В конце концов вы будете работать с профессионалами, работающими с расширенной аналитикой, но, прошу вас, сэкономьте свое время и деньги, начав сперва с простой!

Об авторе: Меня зовут Александр Титус, и я болею путешествиями. Я часто погружаюсь в раздумья, блуждаю в лесах и часто делаю и то и другое одновременно. Моя жизненная миссия – переосмысление карьерного успеха, включая как личные, так и профессиональные стремления.  Вы можете найти меня в LinkedIn, Twitter, и я делюсь некоторыми мыслями в блоге и в Medium.