Мы живем в мире информации, объем которой нарастает с поразительной скоростью – все больше и больше данных сваливается на наши головы, причем б

о

льшую их часть собирают, чтобы улучшить качество принимаемых решений в бизнесе, государственном управлении или общественной деятельности. Если нам не удается это сделать методами количественного анализа, тогда данные пропадают впустую, а уровень эффективности нашей деятельности далек от желаемого. Цель этой книги в том, чтобы показать читателю, как работает количественный анализ (даже если у читателя нет математической подготовки) и как использовать его для улучшения принимаемых решений.

Рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. Если вы занимаетесь спортом, то наверняка знаете о

бейсбольной статистике Moneyball

[1]

и революции в профессиональном бейсболе, которую позволил совершить анализ данных об эффективности действий отдельных игроков. Сейчас такая статистика внедрена практически во всех популярных видах спорта. Если вы увлекаетесь сетевыми компьютерными играми, то наверняка знаете, что разнообразные сведения о вашем игровом поведении накапливают и анализируют компании Zynga и Electronic Arts. Любите кино? Возможно, слышали о методике, применяемой компанией Netflix для прогнозирования предпочтений в области кино. Может быть, вы не знаете, что некоторые голливудские киностудии (например, Relativity Media) используют похожие методики, принимая решение о том, какие кинопроекты финансировать.

Важно, что существуют различные типы данных. Некоторые используют для бухгалтерского учета. Например, ваша компания наверняка сохраняет информацию о том, с какого числа вы зачислены в штат или сколько дней ежегодного отпуска использовали. Но по мере накопления все большего объема данных того или иного типа у компаний возникает понятное желание найти им полезное применение, в частности использовать для принятия решений. Обычно активно пользуются базой данных о персонале. На основе этих данных руководство может задать вопрос: какое количество сотрудников, возможно, уволится в следующем году? Есть ли взаимосвязь между полным использованием отпуска за текущий год и результатами работы сотрудника за тот же период?

Но сбор данных и аналитика не просто способствуют принятию оптимальных управленческих решений. Многие интернет-компании – Google, Facebook, Amazon, eBay и прочие – используют так называемые большие данные о текущих онлайновых операциях не только когда нужно обосновать принимаемое решение, но и при разработке новых продуктов и их свойств. Стремитесь ли вы создать дополнительную ценность для потребителей или оптимизировать принимаемые решения – все это задачи для аналитиков. Они обобщают данные, ищут в них внутреннюю логику и на ее основе разрабатывают модели. Найти в данных логику и эффективно их использовать можно лишь с помощью методов математического или статистического анализа, обобщенно называемых

Учетные данные, помогающие принимать решения по персоналу (мы уже говорили о них), являются структурированными (легко представляются в виде таблицы), количественными и относительно небольшими по объему (не более терабайта или двух даже в очень крупных компаниях). Такие данные традиционно использовались в аналитике, поэтому назовем их

У нас, авторов, по этому вопросу разные мнения, но общая цель: расширить применение аналитического мышления в бизнесе и обществе, в первую очередь помогая

не-квантам

извлекать больше пользы из массивов данных. Том вообще не очень-то серьезно относится к квантам, будучи социологом по образованию и не слишком хорошо разбираясь в статистике, но ему приходится заниматься аналитикой и определять направления ее применения в бизнесе. В течение двадцати лет Том вел исследования, писал книги, обучал студентов и консультировал компании по вопросам формирования аналитического потенциала. Его опыт работы с менеджерами и обучения их аналитическим исследованиям лег в основу этой книги. Кроме того, Том – автор и соавтор бестселлеров Competing on Analytics («Аналитика как конкурентное преимущество»)

[7]

и Analytics at Work («Аналитика в работе»), в которых рассказывается о том, какую роль аналитика играет в разработке стратегии больших компаний. В предлагаемой вниманию читателей книге основное внимание уделено тому, как помочь сотрудникам развить аналитические навыки и способности.

Джин Хо в университете учился именно деловому администрированию и статистике и, естественно, стал убежденным квантом. Он исследовал применение аналитических методов для решения разнообразных проблем в бизнесе и общественной деятельности. Кроме того, он разработал и вел образовательный курс по развитию аналитических способностей сотрудников. Джин Хо получил в Корее звание профессора делового администрирования и статистики, написал шесть книг, в том числе 100 Common Senses in Statistics («100 здравых смыслов в статистике») и Freak Statistics («Причудливая статистика»). Главная их цель – помочь людям без статистической или математической подготовки лучше понимать и интерпретировать статистические данные и результаты.

Мы надеемся, что эта книга поможет вам разобраться в аналитике и уверенно использовать статистическую информацию. Она облегчит сотрудничество с квантами и научит на равных дискутировать с ними об аналитических процедурах и методиках. Вы заговорите языком количественного анализа и сможете задавать правильные вопросы. Может быть, она даже вдохновит вас на то, чтобы стать квантом!

У менеджеров, тесно сотрудничающих с аналитиками, множество вариантов того, как можно использовать количественно-аналитические данные для обоснования своих действий. Вот, например, какие решения недавно приняла Дженнифер Джой, вице-президент отделения клинических исследований и управляющая колл-центром компании Cigna, ведущей в отрасли здравоохранения. Колл-центр активно работает с клиентами, стремясь улучшить их состояние, особенно если у них хроническое заболевание (например, диабет или болезни сердца), требующее постоянного лечения и контроля. Это способствует повышению качества медицинских услуг. Джен в свое время работала медицинской сестрой и не занималась аналитикой. Но она получила степень магистра делового администрирования и считает, что аналитика очень важна для компании. На ее примере легко убедиться в том, что два ключевых аспекта аналитического мышления – умение определять проблему и задавать правильные вопросы – помогают сберечь деньги для компании и ее клиентов.

Ключевой вопрос в работе Джой – сколько времени следует уделять консультированию клиентов Cigna через колл-центр по поводу того, как предотвратить хроническое заболевание или замедлить его развитие. Она стремится доказать, что можно одновременно создавать дополнительную ценность для потребителей и контролировать издержки компании. Ключевая итоговая переменная для Джой – это частота первоначальной и повторной госпитализации пациентов. С одной стороны, она просматривает десятки страниц ежемесячных отчетов, где отражена динамика этого показателя. Процент повторной госпитализации то повышается, то понижается, и Джой не уверена, что понимает, почему так происходит: «Мне приходится изучать множество разных показателей, но это всего лишь цифры, они не отвечают на вопрос, что из этого следует». Но ей действительно хотелось бы выяснить, помогают ли пациентам звонки в колл-центр компании и влияют ли они на частоту повторных госпитализаций.

Чтобы лучше понять причинно-следственную связь между этими показателями, Джой обратилась к экспертам по аналитике в Cigna. Группу аналитиков в компании возглавляет Майкл Казинс. Он и его коллеги решили помочь Джой разобраться в возникшей проблеме. По словам Майкла, «хотя Джен и не специалист по методике анализа причинно-следственных связей, у нее блестящая логика, пытливый ум и она умеет задавать правильные вопросы. У нее нет математической подготовки, но она придает огромное значение аналитике». Джен относится именно к тому типу лиц, принимающих решения, с которым аналитики особенно любят работать.

Группа Казинса специализируется на применении аналитики для нужд бизнеса Cigna. Майкл и его коллеги целиком разделяют мнение Дженнифер о том, что показатель частоты госпитализаций не слишком полезен сам по себе, вне связи с вопросом о влиянии консультаций ее врачей на здоровье пациентов. Иными словами, предшествующие отчеты, показывавшие то повышение, то понижение частоты госпитализаций, были основаны на методике, которая не искала решения проблемы. В частности, не проводилось обоснованное сравнение с контрольной группой, результаты которого можно было бы использовать при принятии решения. В прошлом, например, отчеты не учитывали степень тяжести заболевания тех или иных пациентов. Группа Казинса разработала методику

Полученные результаты свидетельствовали: консультации врачей колл-центра по поводу некоторых болезней оказались вовсе не столь эффективны, как ожидалось; зато по другим заболеваниям картина была обратной. Джой решила сократить время телефонных консультаций для пациентов из целевой группы с определенными заболеваниями на тот период, пока не удается выяснить, как сделать их более эффективными. Для контрольной группы предполагалось внедрить консультации, способные принести реальную дополнительную ценность.

Решения в коммерческих и некоммерческих организациях принимают исходя из целого ряда факторов: опыта, интуиции, результатов экспериментов, аналитических исследований и накопленных данных. В книге Moneyball, посвященной применению аналитических процедур в профессиональном бейсболе, говорится, что одно это отнюдь не гарантирует неизменно положительного результата. Команда Oakland Athletics выигрывала далеко не каждую игру описанного в книге сезона, да и всех последующих тоже. Тем не менее аналитика способна обеспечить некоторое конкурентное преимущество тем, кто в ней разбирается. Oakland Athletics добивается гораздо лучших результатов, чем можно было бы ожидать с учетом ее более чем скромного бюджета.

Конечно, ответственный менеджер вполне способен принять удачное решение, руководствуясь лишь интуицией и опытом, особенно когда решение лежит в сфере его непосредственной компетенции. Но почти в каждой области деятельности можно найти доказательства того, что решения, принятые на основе анализа данных, более точны и эффективны, обеспечивают больший выигрыш для организации

[11]

. В настоящее время в профессиональном бейсболе практически каждая команда применяет аналитические подходы, разработанные в Oakland Athletics. Даже команда New York Yankees, некогда чуть ли не гордившаяся отказом от аналитики в вопросах подбора игроков и определения стратегии игры, сейчас пригласила на работу 21 специалиста по спортивной статистике.

В коммерческих организациях традиционная аналитика чаще всего применяется для поддержки внутренних решений компании: «Сколько должен стоить этот продукт?» или «Как стимулировать покупателей совершать у нас покупки?» Аналитика в среде больших данных часто используется для разработки новых видов продуктов или дополнительных потребительских свойств. Например, Google создала PageRank – алгоритм ранжирования для поиска, социальная сеть LinkedIn – функцию «Люди, которых вы можете знать» или «С кем я могу связаться в сети», а компания Zynga – новые игры. Все эти продукты и свойства стали результатом управленческих решений или компаний, или их потребителей. (На рис. 1.1 «Типы управленческих решений, которые требуют аналитической поддержки» приведены еще некоторые примеры.)

Рис. 1.1.