Чтобы выявить риски, инвестируйте
в аналитику

Вы наверняка слышали, как руководители компаний оправдывают свои неуклюжие действия во время кризиса тем, что каждая организация в трудные времена движется вслепую. И все же некоторые лидеры точно знают, куда двигаться. Они понимают, что нужно для того, чтобы наметить курс в условиях рыночной турбулентности, а их компании хорошо владеют ситуацией.

В том, что касается развития способности прогнозировать будущее и вовремя реагировать на меняющиеся условия, нет ничего важнее аналитики. Увы, в последние годы аналитика (также известная как интеллектуальный анализ данных) стала нелюбимой падчерицей наук о данных: ее затмили машинное обучение и статистика. В двух последних дисциплинах математические построения возвышаются на фундаменте человеческой интуиции — тем самым создается привлекательная иллюзия объективности и искусного владения ситуацией. Однако из всех трех наук именно аналитика наиболее важна для преодоления кризиса.

Решения на основе ИИ и машинного обучения хорошо работают в стабильные времена, но становятся бесполезными, когда приходит беда. Технологии позволяют автоматизировать выполнение задач за счет выявления закономерностей в данных и превращения их в инструкции. Но такие модели быстро устаревают, когда входные данные меняются. Аналитика же, напротив, предупреждает об изменениях правил игры. Без подобных предупреждений автоматизированные решения быстро начинают трещать по швам и делают вас уязвимыми к экзогенным шокам.

Во время кризиса подобные недостатки проявляются и у статистики. Специалисты по статистике помогают тем, кто принимает решения, получить точные ответы. Но что, если сами вопросы поставлены неверно? Если статистические навыки помогают проверять догадки, то аналитики обладают способностью выдвигать правильные гипотезы. Чтобы использовать статистику без аналитики, нужно обладать огромной уверенностью в исходных посылках — но такая уверенность безрассудна, когда кризис выбивает почву из-под ног.

Аналитики отлично работают в условиях неопределенности. Они особенно хороши в исследованиях, что позволяет им успешно прогнозировать кризисные ситуации и находить из них выход. Разыскивая важную информацию во внешних и внутренних источниках, аналитики держат руку на пульсе происходящего. Они сканируют горизонт в поисках трендов и задаются вопросами, что за ними стоит. Их работа — указывать топ-менеджерам на любопытные и перспективные возможности. Когда руководство выбирает самые интересные гипотезы, приходит время обратиться к статистике, чтобы проверить их и отделить верные посылки от ложных.

В стабильные времена лучшие организации развивают потенциал аналитики, чтобы расширить возможности для инноваций. Аналитики умеют находить ответы на вопросы, связанные, например, с изменением вкусов потребителей, и это помогает компаниям воспользоваться новыми возможностями раньше, чем это сделают конкуренты. Но когда тучи сгущаются, то, что раньше казалось интересной инновацией, которую неплохо было бы внедрить, может стать необходимой подушкой безопасности. Конечно, некоторые события невозможно предвидеть — это настоящие черные лебеди. Но разбираться с их последствиями лучше с открытыми глазами.

К сожалению, очень сложно в короткие сроки создать первоклассный отдел аналитики. Технические навыки, позволяющие аналитикам молниеносно собирать данные, просто увеличивают объем обрабатываемой ими информации. Для того чтобы найти в данных жемчужину, нужно нечто большее. Без знаний в предметной области, деловой хватки и умения видеть практическую ценность находок, а также без коммуникативных навыков, которые позволят убедительно представить идеи, аналитики не принесут особой пользы. Им нужно время, чтобы научиться выявлять не только интересные, но и важные закономерности. Не стоит ожидать, что аналитики выдадут мгновенное решение для преодоления кризиса. Лучше относитесь к ним как к инвестиции в вашу будущую гибкость.

На получение доступа к перспективным источникам данных, которые требуются аналитикам, тоже уйдет какое-то время. Руководителям компаний лучше не ждать серьезных сбоев, чтобы начать налаживать связи с поставщиками информации, отраслевыми партнерами и специалистами по сбору данных. Но не забывайте, что в экстремальных условиях традиционные источники данных могут устареть. Не важно, насколько качественными данными вы располагали вчера, если ваши знания о прошлом не дают вам представления о завтрашнем дне (например, из-за того, что пандемия все изменила). Вам нужны новые данные. После финансового кризиса 2008 года банки по всему миру поняли, что имеет смысл анализировать нетрадиционные показатели кредитоспособности (например, данные с дисконтных карт супермаркетов), но такая информация не была одинаково доступна всем участникам рынка.

Кроме того, ваши внутренние массивы данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем аналитики смогут с ними работать. Поэтому стоит подумать о том, чтобы нанять специалистов по инженерии данных. Если аналитика позволяет извлечь из данных пользу, то инженерия данных нужна для подготовки их к использованию. Дата-инженеры создают незримую инфраструктуру, которая обеспечивает совместимость машинных записей и огромных хранилищ данных с аналитическими инструментами.

Когда я начала рассказывать на конференциях о важности аналитики, то поняла, что убедить людей в ее ценности легче всего. Однако настроение аудитории менялось, когда я объясняла, что аналитика требует временных затрат. Нельзя рассчитывать на то, что пользу удастся извлечь из каждого набора данных.

Чтобы добиться успеха в этой сфере, нужна культура «аналитики без обязательств». Лидер должен задать диапазон (какие источники данных использовать) и временные рамки («У вас есть две недели на изучение этой базы данных»). Затем нужно гарантировать аналитикам, что они не будут наказаны, если вернутся с пустыми руками.

Как только лидеры осознают, что аналитика — это инвестиция, которая может окупиться не сразу, я перехожу к следующему камню преткновения. Существует мнение, будто аналитику могут позволить себе только крупные и технологически подкованные компании вроде Alphabet (которая владеет Google). Это не так. По моим наблюдениям, аналитика чаще процветает в стартапах, чем в зрелых компаниях-гигантах.

Стартапы инвестируют в аналитику, поскольку хотят ориентироваться на новом рынке. Поначалу несколько универсальных специалистов занимаются анализом рынка. Затем предприятие растет, а его культура меняется. Сотрудникам доверяют все меньше, при этом возлагая на них больше ответственности за результат; а не в меру ретивые менеджеры душат возможности для развития аналитики. В компаниях с подобной культурой аналитики редко занимаются самым интересным — исследованиями — и вместо этого служат поисковыми системами в человеческом обличье, швейцарами при панели инструментов. Многие разочаровываются в такой работе и уходят, так и не реализовав свой потенциал.

Создание культуры, поощряющей аналитику, требует вдумчивого руководства. Пока большинство организаций не стремятся расширять штат, только самые дальновидные отваживаются создавать сильные аналитические отделы, к мнению которых прислушивается руководство. Отрасли, пострадавшие во время предыдущего кризиса (например, банковская сфера), более склонны инвестировать в аналитику и применять ее в управлении рисками.

Чтобы преуспеть в аналитике, нужно полностью доверять специалистам по анализу данных и дать им свободно работать. Рано или поздно они укажут вам на угрозы, о которых вы сами никогда бы не догадались. Такая работа не может выполняться с секундомером и чек-листом.

Кризисы, во время которых ни у кого нет четких ответов, а неопределенность очень велика, напоминают о том, как важно задавать правильные вопросы. Аналитика дает компаниям фундамент для обучения и адаптации. Когда мир вдруг переворачивается с ног на голову, преуспеть в нем могут лишь те, кто умеет быстро учиться. Разумные компании инвестируют в аналитику сегодня, чтобы предвосхитить то, что придет завтра.