Собственники малых и средних предприятий, руководители и просто специалисты ежедневно работают с десятками цифровых систем: CMS, CRM, ERP, BPM. Но одно дело использовать их ради экономии бумаги и уменьшения числа Excel-файлов, и совершенно другое – выявлять невидимые на первый взгляд закономерности, тренды, недостатки во внутренних процессах и вовремя организовывать изменения.
Бизнес-аналитика помогает извлекать наиболее ценную информацию из гигантских массивов сырых данных, сконцентрированных в разных системах компаний. Например, без нее не получится качественно оценить конверсию маркетинговых и рекламных кампаний в разных каналах, эффективность каждого из этапов продаж, изменениях в поведении клиентов, определить перспективные направления для развития. При этом аналитика данных помогает быстро разобраться не только в конкретной задаче, но и в бизнесе в целом, в социальных процессах, в политике и макроэкономике. Она позволяет видеть шире и лучше.
Бизнес-аналитика включает в себя набор инструментов и методов сбора, обработки и накопления наиболее полезной для предприятия информации. Использование современных подходов позволяет делать аналитику быстро и недорого. Понимание этого факта постепенно приходит к российскому бизнесу. Собственники открыто говорят, что не хотят много инвестировать, но они готовы пробовать и тестировать отдельные элементы аналитики, чтобы понять ее эффективность, управлять данными и познавать окружающую среду.
Можно выделить девять этапов, которые способны вывести собственника и его предприятие на новый уровень.
Этап 1. Процессный подход: нет смысла что-то измерять без процессов
Прежде всего, управленцам и предпринимателям необходимо познакомиться с процессным подходом. Он является базой, фундаментом для организации эффективной деятельности предприятия. Важно понимать, что никакие цифры сами по себе не имеют смысла без логики, методов и подходов, которые используются для работы с данными.
Поэтому вся аналитика, так или иначе, основана на модели процессов. И если собственник не понимает, что такое процесс: какие у него есть характеристики, сущности, каков его результат, эффективность, из каких шагов он состоит, что такое роль в каждом шаге, что такое ресурс на каждом шаге, что такое время на каждом шаге, что такое время ожидания в очереди; он будет видеть лишь красивую картинку, которую невозможно применить к реальным действиям внутри компании. А принятие управленческих решений будет происходить на интуитивном уровне. Беда в том, что это будут супер неэффективные решения, оторванные от реальности.
Для знакомства с процессным подходом я рекомендую изучить Стандарт ISO 9001. Этот документ в чистом виде понимать достаточно сложно, поскольку в нем используется очень много узкоспециализированных терминов, а сам текст очень сухой. Причем это касается, как английского, так и русского языка. Но есть большое количество статей с развернутыми комментариями, которые позволяют разобраться во всех тонкостях и хитросплетениях стандарта, а также на примерах понять, как использовать процессный подход.
Этап 2. Изучение теории ограничений
Второй шаг – знакомство с теорией ограничений. Без нее интерпретация состояния процессов будет неполной. Теория описывает подход к выявлению разного рода ограничений: где узкое горлышко, где происходит торможение процесса, какое действие необходимо предпринять, чтобы улучшить его работу. К слову, как раз на эти вопросы, в том числе, должна давать ответы аналитика и отчетность.
На практике знания по теории ограничений у малого и среднего бизнеса встречается крайне редко. По этой причине я бы рекомендовал прочитать книгу автора этой теории – Элияху Голдратта «Цель». Это очень увлекательный бизнес-роман, который можно с интересом освоить за выходные. В нем основные принципы теории ограничений проиллюстрированы на практике.
Этап 3. Привязка результатов процессов и бизнес-результатов к метрикам
После того, как предпринимателю-управленцу станет понятно, какие процессы есть в компании и каковы их границы, ему захочется измерить результаты этих процессов. И это очень правильный шаг. Например, у процесса работы с клиентской заявкой есть продажа. У процесса производства есть готовое изделие. У процесса поставки есть результат – изделие доставлено на склад заказчику (подписан акт-приемки).
Владельцу бизнеса важно считать результаты того, сколько предприятие производит в штуках, продает и зарабатывает в деньгах. Это относится к базовому уровню детализации и понимаю работы всей компании. Без этого заниматься предпринимательством нет смысла.
Этап 4. Три ценных набора данных для измерения
Если говорить о наиболее ценных наборах данных в бизнесе, которые стоит измерять (оцифровывать) в первую очередь, то в топ-3 входят:
- продажи;
- производство (если есть);
- закупки (если есть).
Эти данные укладываются в горизонтальную цепочку процессов, которые наиболее тесно связаны с появлением денег в компании. Все вторичные процессы, будь то рекрутинг, эффективность труда и KPI, учет и ИТ, можно оцифровывать в последнюю очередь.
Этап 5. Первичный расчет метрик
На следующем этапе необходимо посчитать ключевые метрики вручную или по данным из существующих корпоративных систем (например, из CRM). Сделать это можно в таблице в Excel. После этого у собственника бизнеса появится понимание: какие данные есть в его распоряжении, в каком виде он хочет их просматривать, какие метрики нужно собирать в будущем.
Далее потребуется сделать несколько циклов ручного обновления этих данных в таблице. С одной стороны, это позволят оценить, насколько вообще затратно ручное обновление. Вполне возможно, что данных мало, а ручное обновление выйдет дешевле автоматизации. С другой стороны, появляется понимание, как этот отчет должен изменяться вслед за данными систем.
Например, в некоторых случаях может оказаться, что менеджеры, которые работают с клиентскими заявками, задним числом вносят изменения в сумму затрат на доставку. При этом новые данные отличаются от тех, что они заводили в момент создания заявки. Приходит понимание, как и когда нужно обновлять отчет, чтобы он содержал не виртуальные (планируемые), а фактические (реальные) данные. Кроме того, собственник видит, что его менеджеры, оказывается, меняют цифры постфактум. В этом проявляется первичная польза отчетов и аналитики для бизнеса.
Этап 6. Знакомство с терминологией OLAP
Одним из факторов успешного внедрения бизнес-аналитики для собственников, руководителей и управленцев является живой интерес, любопытство по отношению к данным. У людей должно быть искреннее желание копаться в данных, используя различные инструменты аналитики. К слову, такой интерес есть у всех топ-менеджеров успешных компаний. И очень хорошо, если на вашем предприятии есть такие люди. Если их нет, то нужно погружать специалистов в тему аналитики, знакомить с инструментами и не забывать познавать их самому.
Собственник, руководитель должен уметь поддержать диалог со своими аналитиками и управленцами, которые показывают ему отчеты. Важно быть компетентным, вместе анализировать данные и говорить на одном языке. По этой причине владельцу бизнеса нужно познакомиться с терминологией OLAP – это де-факто стандарт аналитики. Важно разобраться, что такое многомерный анализ и многомерная модель данных, понять термины «разрез», «показатель», «измерение». Научиться агрегировать и детализировать.
После этого следует попробовать самому воспользоваться каким-либо инструментом, чтобы понять механику и практику. Для этого подходят разнообразные программные продукты: Triafly, Power BI, Tableau. Их можно установить на компьютер и поупражняться в настройках.
Этап 7. Построение отчетов
На следующем шаге потребуется загрузить сформированную базу с ключевыми метриками или отчет в Excel в выбранную программу автоматизации и посмотреть, какие возможности для работы с данными в ней имеются, что это вообще дает управленцу. Также необходимо настроить автоматическое обновление.
Если на этапе тестирования процесса обновления отчетов появляется понимание, что на это уходит много времени, то стоит автоматизировать эту работу. Благо, что сейчас существуют инструменты, не требующие построения сложной системы, единого хранилища данных и сборщиков метрик. Современные инструменты помогают быстро и точечно адаптировать данные из корпоративных систем в аналитические, например, из 1C в Power BI без какого-либо промежуточного хранилища.
Этап 8. Разработка стратегии управления данными
Еще одна рекомендация для собственников и руководителей – подумать над стратегией управления данными на перспективу. Лучше всего это делать вместе со знакомым айтишником с опытом из смежной отрасли или дата-сайентистом. А вот разговоров со своим системным администратором или ИТ-директором на эту тему лучше не заводить, потому что перед ними стоят задачи совсем другого плана: они будут заниматься реализацией принятой стратегии. А вот для ее формирования обязательно нужна экспертиза людей со стороны, чтобы исключить какие-либо внутренние ограничения.
Этап 9. Оценка будущих потребностей
С течением времени аналитическая информация и отчетность становится нужна уже не только управленцу, но и другим пользователям (директорам филиалов, начальникам отделов и т. д.). В связи с этим уже на начальном этапе необходимо закладывать технический фундамент для будущих потребностей. Такой подход позволит наращивать количество систем, по которым строится аналитика, наращивать количество самих отчетов и наборов данных.
Примечательно, что некоторое время назад все компании сразу шли по пути создания единого корпоративного хранилища данных, а сейчас такой подход неактуален из-за роста динамичности бизнеса и резкого изменения внешней среды. Фокус сместился с «иметь все в одном месте в единой модели, готовой к отчетности» на «иметь возможность быстро сделать новый отчет по новым данным». По этой причине на рынке встречается все меньше внедрений единого корпоративного хранилища и больше проектов, похожих на Data Lake. Плюс такого подхода в том, что заранее создается инфраструктура, готовятся инструменты сбора, хранения, визуализации для будущей аналитики, но сами данные туда не загружаются. Это фундамент для развития аналитических возможностей.
По мере необходимости и роста запросов к этой готовой инфраструктуре быстро подключаются новые источники данных, быстро формируются выгрузки, быстро готовятся дата-сеты, быстро создаются финальные отчеты. Я считаю, что гибкое управление проектами, Айджайл-подходы, быстрое развертывание, архитектуры типа Data Lake, Data Mesh – за этим будущее.
Заключение
Пройдя по этим этапам, компании и собственники существенно расширять свои возможности в области бизнес-аналитики. У них будет понимание, с какими данными они имеют дело, что с ними делать в первую очередь, будут базовые навыки по структурированию, измерению, срезам, визуализации. Кроме того, будут апробированы базовые технические инструменты, которые позволят делать дальнейшие шаги: выделять новые системы, подключать новые источники данных.
В настоящее время представленной схеме следуют все молодые и быстрорастущие компании. У них освоение этой модели происходит очень быстро – буквально за пару недель. В компаниях постарше этот путь занимает больше времени, но он также идет в позитивном ключе.
Читайте также:
Основное это Формула продаж, а что бы продажи были - нужны лиды, ну и продукт/услуга конечно. А что бы собственники поняли зачем это нужно - приведите примеры заблуждений в вашей компании, основываясь на данных. Наиболее типичный пример это - Эффект кнута - это феномен канала распределения, при котором прогнозы спроса приводят к неэффективности цепочки поставок. А формула продаж ниже:
ПЯТЬ КОЭФФИЦИЕНТОВ:
П - это прибыль предприятия за определенный период, измеряется в рублях;
Leads (L)- это количество потенциальных, т.е. заинтересованных клиентов.
В случае розничного магазина: это все, кто зашел в течение определенного периода в магазин, независимо от того, купили они или нет.
В случае опта: это все, кто позвонил, оставил заявку на сайте или пришел в торговый зал;
Сv - конверсия, то есть это коэффициент соотношения количества зашедших людей к количеству купивших.
Например, Вам за месяц позвонило 300 человек, из них 100 совершили покупки. Коэффициент Cv = 100/300 = 0,33
$ - средний чек, измеряется в рублях. Считаем средний чек: сумму денег в кассе делим на количество покупателей, которые ее обеспечили;
Например, за день в кассу легло 30 000 руб., и количество купивших - 10 чел. Значит $ = 30 000/ 10 = 3 000 руб.
Причём, если у Вас есть продукты в очень разных ценовых сегментах, то лучше считать средний чек на каждый продукт отдельно.
# - коэффициент количества покупателей, совершивших повторные покупки.
Например, за один месяц 12 из 100 покупателей вернулись и сделали еще покупки. Таким образом, # = (12/100)+1 = 1,12.
Возможно за выбранный период у Вас этот показатель будет равен единице, то есть люди не делают повторные покупки.
M - коэффициент маржинальности, т.е. наценка на товар.
Например, если наценка на товар составляет 150%, то М = 1,5, а если наценка составляет 300%, то М = 3.
На какие категории читателей рассчитана эта статья?
Компании какого размера обсуждаются? В каких отраслях они работают? Какие проблемы решают?
С какой целью автор предлагает взаимоисключающие подходы?
То есть в рамках продуктового и проектного опдхода измерять что-либо не нужно?
А по сути - перед использования подхода управления основанного на данных, стоит понять чем управляешь и для чего управляешь. Впрочем это первые шаги любого управления...
это не цифровые, это информационные системы.
Это не бизнес-аналитика, это ДатаДрайвен подход.
А нужно ли это собственнику? Скорее это нужно больше манагерам... (в смысли использования инструмента управления, принятия решений)
Резануло отсутствие проектного метода, а он также нуждается в управлении. Из статьи понимается что надо понять что все есть процесс и это точка начала анализа. Но не это главное.
Мне не понятен сам подход - набрать данных и что то мерить. Цель какая?
Я понимаю что целями сбора данных являются:
- принятие оптимальных оперативных решений;
- удержание фирмы в каких то коридорах параметров что бы ее не грохнуть или элементы не растерять;
- сбор сигнатур от меняющейся внешней отраслевой обстановки для построения оптимальной структуры под внешний мир;
- сбор сигнатур об новых тредах, что бы иметь возможность вскочить на паровоз новых продуктов.
Что вы хотите конкретно ковырять? От этого зависит путь - как конкретно собирать, чо анализировать и какие сигнатуры ловить. В статье какая то куча всего. Непонятно что вообще вы делаете и предлагаете. О чем говорите.
Я понимаю, что автору больше нравится процессный подход, но... Нужен ли для бизнес-аналитики процессный подход в управлении организацией? Почему бизнес-аналитику нельзя использовать в организации со структурным, функциональным подходом в управлении?
Очередное словоблудие. Любая система управления включает в себя: учет, анализ, регулирование. И состоит из несколько уровней управления: оперативный, перспективный и стратегический. На каждом уровне рассчитываются свои показатели, на основе построенной модели, исходя из значений которых, принимаются те или иные решения. При разработке каждого из блоков, как и системы в целом, используются различные технические и технологические платформы и решения. В том числе, возможно, и программные прикладные средства. Рассматривать каждый отдельный этап управления, как сам по себе, и тем более, как некую обязательную и законченную систему, это принципиально неверно. Бизнес процессы и их оптимизация, это немного из другой оперы.
На практике знания по теории ограничений у малого и среднего бизнеса встречается крайне редко. По этой причине я бы рекомендовал прочитать книгу автора этой теории – Элияху Голдратта «Цель». Это очень увлекательный бизнес-роман, который можно с интересом освоить за выходные. В нем основные принципы теории ограничений проиллюстрированы на практике.
Всегда настоятельно рекомендую новому управленческому персоналу прочесть,там кстати,есть продолжение.
Антон, совершенно верно отметили. Бизнес-процессы уже существуют в компании, и Аналитик в своей работе может обойтись без процессного подхода - это только название в прошлом очень известной методы :)).
Для большей части компаний процессный подход не нужен. И может быть нужен там, где очень большой масштаб операций. В нашей стране таких компаний совсем немного. Есть ещё один вариант, где катит процессный подход - это служба "Одного окна".
:)
С точки зрения бизнес - аналитика статья правильная и хорошая. Но она не отвечает на вопрос зачем тратить время на измерения каких-то показателей? Должна быть цель, понятная сотрудникам и руководству. А измерение процессов и других KPI нужно проводить чтобы проверять не отклонились ли мы от цели. Чтобы сформулировать цель для бизнеса, а потом разработать и реализовать стратегию по достижению этой цели, требуется опыт управления подобным бизнесом. Опыта работы с данными недостаточно.
Пока автор статьи не ответил ни на один вопрос. Жаль.