Мне кажется, верный способ интерпретации — подумать о том, что максимальный уровень развития аналитики в компании положительно коррелирует с уровнем инвестиций в аналитику, использованием данных и прочими составляющими аналитической конкурентоспособности, о которой говорят Дэвенпорт и Харрис. Например, если аналитическая команда состоит из кандидатов и докторов наук, перед которыми поставлена задача оптимизировать глобальную цепочку сбыта, очевидно, что компания серьезно инвестирует в направление работы с данными. Если в компании принято работать только с оповещениями и специальными отчетами, значит, она в меньшей степени инвестирует в аналитическое направление и для нее в меньшей степени характерно управление на основе данных.
Можно предположить, что более сложная аналитика по умолчанию лучше и что она способна сделать компанию более конкурентоспособной. Так ли это на самом деле? В интереснейшем исследовании[19], проведенном MIT Sloan Management Review совместно с IBM Institute for Business Value, были опрошены 3 тыс. руководителей и специалистов по работе с данными в 30 отраслях: как они используют аналитическую работу и что думают о ее ценности?
Один из вопросов касался конкурентного положения компании на рынке, и для него были предложены четыре ответа:
1) значительно лучше, чем у других компаний отрасли;
2) несколько лучше, чем у других компаний отрасли;
3) наравне с другими компаниями;
4) несколько или значительно хуже, чем у других компаний отрасли.
Компании, выбравшие первый и четвертый варианты ответов, считались лидерами и аутсайдерами отрасли соответственно. Что интересно, от аутсайдеров компании-лидеры отличались следующим:
• в пять раз чаще использовали аналитику;
• в три раза чаще использовали продвинутую аналитику;
• в два раза чаще использовали аналитику для управления своей операционной деятельностью;
• в два раза чаще использовали аналитику для составления стратегий будущего развития.
Несомненно, есть факторы, осложняющие эту методологию. Во-первых, так называемая ошибка выжившего[20]. Во-вторых, корреляция между успешностью компании и ее размером (насколько известно, выручка компаний, участвовавших в опросе, была в диапазоне от менее 500 млн до более чем 10 млрд долл.). Возможно, только у более крупных и более успешных организаций имелось достаточно ресурсов на создание и обеспечение функций аналитических отделов, способных на разработку моделей для имитационного моделирования цепочки поставок. Тем не менее все пришли к единому мнению, что более качественная и глубокая аналитика повышает ценность бизнеса.
Авторы исследования выделили три уровня аналитических возможностей: желательный, опытный, преобразованный. Их краткие характеристики приведены в табл. 1.3.
Таблица 1.3. Уровни аналитических возможностей: желательный, опытный, преобразованный
Источник: взято и изменено: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/
От организаций, находящихся на желательном уровне, организации, находящиеся на преобразованном уровне, отличаются тем, что в них: