Большой шум вокруг использования передовых инструментов прогнозирования для анализа больших данных в конкретных сферах бизнеса вполне оправдан. В сфере здравоохранения эти инструменты помогают врачам определить, у каких пациентов существует повышенный риск развития определенных заболеваний, а у каких нет. В индустрии моды они обрабатывают логистические данные и информацию по покупкам для выведения будущих тенденций. Эксперты по продажам и маркетингу используют их для четкого выстраивания рекламных кампаний. Сеть ресторанов Olive Garden использует прогностический анализ как основу для своих решений в области закупок свежих продуктов, а также управления персоналом ресторанов.
Но, возможно, что головокружение от успехов в этих нишах отвлекает внимание высшего руководства от другой, еще более важной возможности. Современные цифровые технологии также быстро революционизируют способы сбора и доступа к информации, необходимой управленцам для выработки и реализации стратегии. Теперь она может создаваться в режиме реального времени. Стратегия как организационный процесс будет самообучающейся системой.
Традиционно в стратегическом планировании делался акцент на глубоком понимании рынка и потенциальных угроз, эволюции спроса и ожиданий клиентуры, сильных сторон организации, а также разумного распоряжения кадровыми и производственными ресурсами. Следовательно, преобладающие в течение многих лет методы, например «пять сил Портера» или SWOT-анализ, были основаны на фундаментальном, часто статичном или относительно долгосрочном наборе характеристик рынка и предприятия.
Но сегодня многие параметры, которые раньше закладывались в тот же SWOT-анализ, находятся в постоянном движении. И поэтому мощь занимаемой позиции, сильные стороны компании и рыночная доля уступают место способности сотрудничать с другими организациями и отраслями рынка, внедрять инновации, своевременно доставлять товары и индивидуализировать сам процесс покупки.
Само определение рынка, потребителя, партнера и даже конкурента постоянно меняется. Возьмем, например, совместную деятельность корпорации Apple и компании Epic (поставщик электронной базы медицинских данных для больниц и крупных организаций в сфере здравоохранения). Вместе они соединяют персональные данные о здоровье пациента, собранные в клинике, с информацией, полученной от него самого. С помощью платформы HealthKit от Apple пациенты не только собирают более полную картину о своем состоянии, но в перспективе смогут отправить эти данные (при наличии разрешения) своим врачам через электронную систему Epic. Неужели Apple внезапно стала медицинской компанией? И если да, то до какой степени? Ни Apple, ни Epic не являются звеном в линейной цепочке создания стоимости (как, например, компания, которая поставляет свои компоненты фирмам из разных отраслей, например, полупроводники для самолетов, микросхем или автомобилей). Вместо этого они вместе осваивают новые рыночные рубежи.
В подобной ситуации рынки могут создаваться партнерскими экосистемами, а инновации могут рождаться где угодно внутри нее и расти с огромной скоростью. Таким образом, способность бизнес-лидеров предсказывать и влиять на то, что встретится за поворотом, оказывается главной для выбора направления и распределения имеющихся ресурсов.
В то же время все более доступными становятся новые мощные инструменты для принятия стратегических решений в режиме реального времени. Теперь у нас есть возможность просчитать необходимое количество профессионалов, информационного капитала и технологий из нескольких внутренних и внешних источников по мере поступления запросов. Мы можем соединить планы и их внедрение с немыслимой ранее скоростью. Стратегия происходит здесь и сейчас — или, еще точнее, стратегия опережает и адаптируется к сложившимся условиям. Используя новейшие методы обучения, можно, например, соединить существующие данные из разных внутренних и внешних систем (производство, цепочка сбыта, рынок, потребительские тенденции, финансовая и экономическая информация) с целью выявить закономерности и определить рыночные ниши. Этот анализ может определить потенциал для нетрадиционных бизнес-партнерств, быстро и эффективно свести на нет предвзятость суждений отдельных директоров, принимающих «разумные» решения.
Это не новый облик научного менеджмента, а также не новый вариант моделирования ситуаций. Это что-то совершенно другое. Назвать это новой версией вышеупомянутых двух вещей значит полностью игнорировать тот огромный массив информации, который большие данные могут нам предоставить, а прогностический анализ — обработать. И все это — в режиме реального времени для динамического стратегического планирования на уровне всей организации. Научный менеджмент и моделирование ситуаций, хотя и пытались предсказать будущее, но основывались на информации, полученной от «зеркала заднего вида».
Пока еще нет такой образцово-показательной компании, которая бы осуществляла и внедряла стратегию так, как мы себе это представляем в идеале. Во многих фирмах разработка и имплементация стратегии все еще периодический рутинный процесс, происходящий стабильно раз в год. Но некоторые организации используют больше наработок в этой сфере, чем другие. Например, Amazon анализирует огромный массив данных, чтобы предсказать, какой будет следующая покупка ее клиентов.
Корпорация использует эту информацию для разработки (и адаптации) стратегических планов для новых предложений по устройствам и услугам (например, Fire TV или Amazon Prime) и для поставки нужного количества товаров на свои склады.
Легко представить себе, как Amazon и другие похожие компании внедрят в свою работу все больше и больше технологических новшеств, повышающих стратегические и операционные возможности и собирающих множество деталей в одну картину.
Многообещающее начало положено финансовыми компаниями, также мы видим первые признаки пробуждения в других секторах экономики — здравоохранении, естественных науках, в сферах медиа и развлечений. Неприятность заключается в том, что подобное использование прогностического анализа будет сложным для транснациональных корпораций с традиционной бюрократией и системой отчетов, которые бизнес-аналитики тоннами производят для своих боссов. Строгие, зарегулированные структуры, установленные в большинстве компаний 15 или 20 лет назад, не так-то легко перестроить для интегрирования больших данных и разведывания различных закономерностей. Текущие технологии и поддерживаемые ими бизнес-процессы в львиной доле фирм настолько закостенели, что переход к более гибким и быстрым способам работы будет настоящей революцией для них.
Топ-менеджеры должны иметь «упреждающую информацию» во время заседаний и совещаний по выработке стратегии. И чтобы она все-таки появилась у них на столах, надо сделать следующее:
- Инвестировать в новейшую инфраструктуру, позволяющую качественно анализировать большие данные. Причем в тех же объемах, что вкладываются сейчас в развитие кадров, разработку новой продукции или стратегические процессы.
- Внедрить прогностический анализ во всей организации — от производственного цеха до директорских кабинетов. Читайте материал по теме: Не путайте стратегию с планированием
- Агитировать за его использование как формально (в качестве обязательного требования), так и на личном примере, дабы сместить акцент с планирования и координации на аналитические и упреждающие операции.
- Поддерживать эти аналитические процедуры на одном и том же уровне с точки зрения точности, качества и устойчивости роста.
Прогностический анализ привносит в принятие решений кардинально иные темпы, конкретику и точность. Прогноз как способ взаимодействия будет становится все более обязательным с точки зрения выработки стратегии. В будущем пальма первенства будет явно принадлежать компаниям и командам руководителей, освоившим и внедрившим прогнозирование в качестве основы своей стратегии и менеджмента.
Материал подготовлен при участии Саймона Аркелла, соучредителя и гендиректора Predixion Software.
Читайте по теме:
