(Kiemelt kép: Unsplash)
A globális digitális átalakulás korában az adatelemzés szerepe a döntéshozatalban nagymértékben megnőtt. Mégis, ma a Deloitte kutatása szerint a adatok általi belátás-vezérelt vállalatok száma kevesebb, mint azoké, melyek nem alkalmaznak analitikus megközelítést a döntéshozatalban, annak ellenére, hogy a többség egyetért annak fontosságában. Ráadásul a MicroStrategy szerint az adatokhoz való hozzáférés rendkívül korlátozott, az alkalmazottak 60 százalékának órákba vagy akár napokba telik, mire hozzájut a szükséges információkhoz. Mi az az analitikai érettségi modell? Az olyan lépések vagy szakaszok sorozata, melyek a vállalat azon képességének fejlődését mutatják, hogy hogyan képes kezelni belső és külső adatait, és ezeket az adatokat üzleti döntésekhez felhasználni. Ezek a modellek értékelik és leírják, hogy a vállalatok milyen hatékonyan használják fel erőforrásaikat az adatok értékének kinyerésére. Sőt az analitika átalakítási folyamatában is útmutatóként szolgál(hat)nak.
Az analitikai érettség megértése
Bármely szervezet (csapat, termék, vállalat) egy adott időpontban az analitikai érettség egy bizonyos szakaszában létezik. Akárcsak az emberek, akik „kúsznak, járnak, majd futnak”, a szervezetek is ugyanezeken a szakaszokon mennek keresztül. Ez a természet egyik megváltoztathatatlan törvénye: minden átmegy a létrehozás, a fejlődés és az érettség fázisain. Egy szervezetet a következő négy összetevőn keresztül vizsgálva találhatjuk a leghasznosabbnak és a leghatékonyabbnak:
Igények: Robert D. Peng és Elizabeth Matsui „Az adatok művészete” című könyvében azt írta, hogy 6 fő kérdéstípus létezik: leíró, feltáró, következtető, előrejelző, ok-okozati és mechanisztikus. A feltett kérdések típusa általában jól jelzi a szervezet érettségi szintjét: egy alacsony érettségű szervezetet leginkább a leíró és feltáró adattanulmányok érdekelnek, szemben egy fejlett érettségű szervvel, mely több prediktív és oksági kérdést tesz fel.
Emberek: az analitikai érettség másik kulcsfontosságú összetevője az emberek, mind a képességek, mind a kapacitások tekintetében. Attól függően, hogy a szervezet hány adatforrással rendelkezik, és mennyire jók a képességeik.
Eszközök és folyamatok: vannak-e szabványosított eszközök az adatszakemberek számára? Vannak-e szabványosított folyamatok (priorizálás, sablonok stb.) az adatcsapat számára?
Kultúra: milyen a megosztottság az intuíció és az adatok között a döntéshozatalban? Attól függően, hogy az Ön szervezete hogyan teljesít ezen összetevők mindegyikében, a 3 szakasz valamelyikébe fog esni.
Indítási szakasz: ebben a szakaszban a szervezetnek alapvető jelentéstételre van szüksége ahhoz, hogy tudja, mi történt már („utólagosan”). Nincs központi adatcsapat, lehet, hogy még adatelemzői sincsenek: az adattanulmányokat néhány adathoz értő operátor végzi a 9-5 órás munkája mellett. Nincs eszközrendszer, nincs folyamat, és nincs egyértelmű megállapodás arról, hogy egy adott jelenség vizsgálatakor milyen lencsét kell használni. Ez rengeteg zajhoz vezet (pl. több csapat, különböző elvándorlás-definíciókkal, ami később nézeteltérésekhez vezet(het)). A kulturális oldalról, bár mindenki egyetért abban, hogy az adatoknak kell tájékoztatniuk a döntéshozatali folyamatot, az adatok hiánya (vagy az adatokkal szembeni bizalmatlanság) miatt sok döntést a „megérzés” alapján hoznak meg.
Fejlesztési szakasz: a szervezetnek jó rálátása van a piacára és néhány kulcsfontosságú mérőszámra, melyeket nyomon kellene követnie. Most meg kell értenie, hogy miért alakulnak a dolgok egy bizonyos módon („belátás”). A csapatokat adatszakértők kezdik támogatni (akár a csapatokon belül, akár egy központosított adatcsapaton belül). Az adatinfrastruktúra lassan átáll a Google Táblázatokról a robusztusabb eszközökre. Az összes adatkérés triázsához és rangsorolásához, az első néhány adatszakember alapvető rangsorolási elveket és egy jegyrendszert (pl. Google Form) hoz létre. A csapatokban közös lencséket alkalmaznak, és ennek eredményeképpen az adatokra egyre inkább támaszkodnak a döntéshozatalban. A nem adatszakemberek okosabbá válnak abban, hogy milyen adatkérdéseket tegyenek fel. Sőt az eszközökkel nem rendelkező nem adatszakemberek maguk is megnézhetik ezeket az adatokat.
Érettségi szakasz: A szervezet megérti, hogy a dolgok miért mozognak egy bizonyos módon, és már képes megjósolni és befolyásolni a jövőbeli változásokat („előrelátás”). Központosított adatcsapatok kezdenek kialakulni, melyek proaktív gondolkodó partnerként működnek (szemben az előző szakasz „reaktív támogatásával”). Az eszközöket, folyamatokat és mérőszámokat szabványosítják. Az adatokat minden döntéshozatali folyamatban elvárják.
A fenti kép a valós vállalati élet leegyszerűsítése. A valóságban a szervezetek nagyon eltérő pontszámokat érhetnek el az egyes összetevőkben: de a lényeget értik. Ennek a keretrendszernek az a szépsége, hogy: strukturált módot ad a szervezet analitikus növekedését akadályozó kritikus tényezők feltárására. Lehetővé teszi, hogy pontosan meghatározzák, hol tart a szervezete az úton és mi a következő lépés a számára. Valójában akkor van erős előnyünk, ha tudjuk, hogyan kell használni ezt a keretrendszert: ez módot ad arra, hogy megértsük, hol tartunk és hol tarthatnánk, és diagnosztizálhatjuk, miért nem tartunk még ott, ahol tartanunk kellene valójában. A mi feladatunk ezután „csak” annyi, hogy stratégiát határozzunk meg az útakadályok elhárítására.
Mozgási szakaszok
Richard Rumlet a „Jó stratégia, rossz stratégia” című könyvében írta: A stratégiai munka lényege mindig ugyanaz: egy helyzet kritikus tényezőinek feltárása és a cselekvések összehangolásának és összpontosításának módjának megtervezése e tényezők kezelése érdekében. Ez akkor is igaz, amikor a szervezet analitikai érettségét szeretnénk elmozdítani: meg kell határoznia azokat a kritikus tényezőket, melyek segítenek a következő lépésekhez, és meg kell tervezni egy tervet, hogy el is jussunk odáig. A fentebb látott keretrendszer: mely az analitikai érettséget 4 összetevőre bontotta (a szervezet szükségletei, adatforrásai, folyamatai és eszközei, valamint adatkultúrája) segíthet a szervezetünkben lévő hiányosságok pontos meghatározásában, de a pontos meghatározás csak a munka 20%-a. Beszéljünk a fennmaradó 80%-ról.
Jó stratégia, rossz stratégiai keretrendszer
Rumlet könyve kiváló keretet ad a gondolkodáshoz. Kifejti, hogy a jó stratégiának 3 eleme van:
Diagnosztika: a keretrendszer legfontosabb része a diagnosztika, ez az alapja az egész logikai megközelítésnek. A diagnosztikának lehetővé kell tennie, hogy megértsük a jelenlegi helyzetet, de azt is, hogy mi az oka és „miért” van a jelenlegi helyzetben a szervezet.
Vezérelvek: A diagnosztikából levezethetünk néhány vezérelvet. Melyek, ha már elindultunk az analitikai érettség növekedése felé vezető úton, segítenek megkönnyíteni a döntéshozatali folyamatot, és segítenek abban is, hogy idővel a helyes úton maradjunk.
A fentieket követő koherens cselekvési terv: A diagnosztikával és az irányadó elvekkel felfegyverkezve a fő feladatunk, hogy eldöntsük, hova szeretnénk eljutni, milyen időzítéssel, és hogyan fogunk eljutni oda.
A diagnosztikával kezdve
Egy jól megfogalmazott probléma már félig szinte megoldott. A lényeg az, hogy megértsük a jelenlegi helyzetet és a mögötte álló valódi „miérteket”. Nem a tünetekkel akarunk foglalkozni: a célunk az, hogy egészen a kiváltó okig menjünk, és javítsuk ki, amit ki kell javítani. Íme néhány tipp a jó diagnosztika elvégzéséhez:
Induljunk ki a korábban látott 4 dimenzióból: szükségletek, emberek, eszközök és folyamatok és kultúra, és értékeljük a szervezetünket ennek a lencsének a segítségével, és jussunk el a kiváltó okokig minden egyes területen.
Szerezzünk adatokat: a jelenlegi „fájdalmas pontokról” és megoldásokról.
Interjúk készítése: ismerjük meg az embereket, a munkájukat, a döntéshozatali folyamatukat és azt, hogy hogyan használják az adatokat a mindennapi munkájuk során.
Ismerjük meg a munkatársainkat: remek módja lehet ez annak, hogy mélyebben megismerjük a mindennapi munkájukat, és olyan meglátásokat tárhat fel, melyekre nem lenne lehetőségünk, ha csak interjút készítenénk velük.
Küldjünk ki felméréseket: a szervezet méretétől függően hasznos lehet egy-egy felmérés kiküldése, hogy több mennyiségi adatot kapjunk. Bónusz: lehetővé teheti ez azt is, hogy elkezdjük nyomon követni a szervezetünk „analitikával” kapcsolatos érzéseit, és egy olyan viszonyítási alapot ad, melyhez képest később jelentést is készíthetünk.
Végezzünk „irodalmi áttekintést”: mind belsőleg (tekintsük át a korábbi munkákat, és értsük meg, hogyan próbálták megoldani a korábbi „fájdalmas pontokat”, sikeresek voltak-e vagy sem, és miért), mind külsőleg (sok tartalom ingyenesen elérhető az interneten, és valószínűleg az Ön által fontolgatott problémákat már korábban dokumentálták és megvitatták. Mindig rendkívül hasznos, ha mások nézőpontját is megismerhetjük a különböző problémák megoldására vonatkozóan).
Gyakoroljuk az 5 „miértet”: kérdezzük meg magunktól, hogy miért, valahányszor új felismerést fedeztünk fel. Madártávlatból akarjuk szemlélni a dolgokat, és megérteni a szervezetünk helyzetének fő okait. Vegyük figyelembe, hogy ez nem lesz feltétlenül könnyű feladat, különösen akkor, ha már régóta a vállalaton belül vagyunk, és megszoktuk a dolgokat úgy, ahogy azok vannak.
Mérvadó irányelvek levezetése
A diagnosztika fel fog tárni néhány mintát, melyek lehetővé teszik az irányadó elvek levezetését. Ezek az irányelvek több különböző helyzetben is jól jönnek majd. A cselekvési terv meghatározásakor: gondoljunk ezekre úgy, mint „védőkorlátokra” az autópályán: lehetővé teszik, hogy mindig a helyes úton maradjunk, és biztosítsuk, hogy a diagnosztizált probléma megoldásra kerüljön. Amikor olyan helyzettel szembesülünk, amire nem számítottunk: a különböző alapelveket használhatjuk a döntéshozatal megkönnyítésére és irányítására (ez hihetetlenül megnyugtatja majd minket a legtöbb esetben). Amikor kompromisszumokat kötünk vagy nemet mondunk az érdekelt feleknek: nemet mondani mindig bonyolult (de a jó stratégiához ez elengedhetetlen). Ha világossá tesszük az elveinket, és az érdekeltek egyetértenek vele, a kéréseink visszautasítása könnyebben lenyelhető pirulává válik számukra. Az irányadó elvek legnehezebb része a betartásuk (akárcsak az életben).
Cselekvési terv felállítása
Ennek a cselekvési tervnek koherensnek és összefüggőnek kell lennie, és le kell fednie az analitikai érettség különböző összetevőit. Hogyan állítsunk össze egy cselekvési tervet? Keressük meg a támogatott szervezetben a szakterület szakértőit, és dolgozzunk velük együtt a terven: ismertessük velük a diagnózist és az irányadó elveket, és folytassunk velük brainstormingot arról, hogy melyek legyenek a következő lépések, és milyen időkeretben. Ha egy gyors tempójú szervezetben dolgozunk, fontoljuk meg az opcionalitás optimalizálását: időt adva a szervezet érettségének elmozdítására, de arra is, hogy képesek legyünk válaszolni a „tűzoltó gyakorlatokra” vagy az időérzékeny kérdésekre. Gondoljunk a szervezetünkön kívülre: ha egy nagyobb vállalat egy részét támogatjuk, gondoljuk át azt is, hogyan fogunk együttműködni a többi analitikai funkcióval, és ezt is vegyük hozzá a tervünkhöz.
Állítsunk fel sikerkritériumokat: amikor minőségi munkát végeznénk, ne feledkezzünk meg a sikerkritériumok felállításáról. Mint minden más munkáról, erről is meg kell tudni mondani, hogy sikeres volt-e, ha végeztünk vele. Állítsunk be tehát egy bináris sikerkritériumot, melyből meg tudjuk mondani, hogyan teljesítettünk. Gondolkodjuk el rajta: győződjünk meg róla, hogy a kritériumok megfelelően reprezentálják azt, amit meg akarunk oldani.
Állítsunk fel jelentési folyamatokat és idővonalat: a munka elvégzése fontos, de ha senki nem tud róla, vagy nem használja azt, amit felépítettünk, akkor valóban értéket teremt? A megfelelő jelentési folyamatok felállítása lehetővé teszi, hogy egyszerre több célt is elérjenünk: nagyobb közönség számára láthatóvá teszi a munkánkat, és megkönnyíti az együttműködési lehetőségeket. Elősegíti az új elemzési termékének piacra lépési stratégiáját (mivel van egy hely, ahol reklámozhatjuk új műszerfalainkat és jelentéseinket). Biztosítsuk a vezetők részvételét: nem építhetünk ki adatok köré épülő kultúrát a vezetők támogatása nélkül. Mutassuk be nekik a tervet, és szerezzük meg a támogatásukat, hogy zökkenőmentesen haladhassunk a cél felé.
A siker képlete
A siker receptje: a bátorság a kezdéshez. A fegyelem, hogy összpontosítani tudjunk. Az önbizalom, hogy kitaláljuk. A türelem, hogy tudjuk, a fejlődés nem mindig látható. A kitartás, hogy folytassuk, még a rossz napokon is. Végső soron erre fut ki az egész. Kell a bátorság, hogy elkezdjük a beszélgetést a szervezet analitikai érettségéről és arról, hogy hol kellene tartanunk, a fegyelem, hogy kidolgozzuk a cselekvési tervét (miközben foglalkozunk az azonnali tűzoltásokkal), a bizalom, hogy megtaláljuk a megfelelő megoldást az esetleges ellenzők ellenére, a türelem és a kitartás, hogy haladjunk előre. És remélhetőleg elérjük a végcélt: egy analitikailag érett szervezet kiépítését.
Végcél: az analitikailag érett szervezet
Az AMO (Analytically Mature Organizaton) olyan szervezet, mely megérti a piacának összetett dinamikáját, és azt, hogy milyen tevékenységek befolyásolhatják azt. Az analitikailag érett szervezeteknek világos rálátásuk van arra, hogy tevékenységeik („bemeneti mérőszámok”) hogyan vezetnek rövid távú eredményekhez („kimeneti mérőszámok”), melyek viszont hosszú távú eredményekhez („kimeneti mérőszámok”) vezetnek. Egy analitikailag érett marketingszervezet tudja, hogy a promóciós e-mailek küldése (input: elküldött e-mailek száma) milyen hatással van az új regisztrációk ösztönzésére (output: regisztrációk száma), és hogy ezek a regisztrációk milyen mértékben alakulnak át fizető felhasználókká a későbbiekben (eredmény: fizető felhasználók száma). A különböző arányokat (feliratkozás vs. elküldött) felhasználják, és összehasonlító értékelést végeznek a különböző kampányaik között, ami segít nekik a „mesterségük” tökéletesítésében.
Az érett szervezetek tisztában vannak a topline mérőszámaikat befolyásoló kulcstényezőkkel is. Zökkenőmentesen végezhetnek ok-okozati elemzést, hogy megértsék e top-mérőszámok alakulását, és korrekciós intézkedéseket hozhassanak. Egy értékesítési szervezet képes lesz meghatározni, hogy mely csatornákat és ügyfélszegmenseket kell prioritásként kezelni az alapján, hogy hol lehetnek „ellenszelek” vagy jövedelmező lehetőségek. Ha tökéletesítették a vizsgálati folyamatukat képesek voltak automatizálni azt, és ebben a szakaszban egy algoritmus közvetlenül a megfelelő embereknek juttatja el a megfelelő felismeréseket. Az adatigények eltolódtak az „összetettebb” kérdések felé: mint például a lehetőségek méretezése, az ok-okozati hatások nyomon követése stb. Természetesen vannak nehezebb kérdések, melyek mély szakterületi szakértelmet, valamint fejlett statisztikai módszereket igényelnek. Egy analitikailag érett HR-szervezet például el akarja kezdeni annak vizsgálatát, hogy mi mozgathatja az alkalmazottak megtartását és sikerességét és ehhez oksági hatáselemzéseket fog futtatni, hogy kivonja a sikert előrejelző kulcstényezőket. Az analitikailag érett szervezet olyan szervezet, ahol néhány specializált adatcsapat működik együtt.
Egy analitikailag érett szervezet egész gerince a tiszta adatokra támaszkodik: ez az oka annak, hogy egy ilyen szervezetben vannak adatmérnökök, akik csővezetékeket, adatkészleteket és adatbázisokat hoznak létre, és melyek nagyon szigorú szabályok és „szolgáltatási szintű megállapodások” (SLA) mellett kötelezik el magukat, hogy a különböző downstream csapatok (például az adattudomány vagy az üzleti intelligencia) könnyen fogyaszthassák azokat. Vannak termékmenedzserek is, akik ezekkel az adatmérnökökkel együtt dolgoznak, hogy biztosítsák, hogy a megfelelő adatbázisok épüljenek a szervezet legsürgetőbb fájdalmasabb pontjainak megoldására, és eszközöket építenek az adatok felkutathatóságának javítására (ami még egy nagyon érett szervezetben is mindig bonyolult téma).
Vannak adattudósaik, akik mindezeket az adatokat felhasználják, és mélyebb betekintést nyújtanak a termék- és üzleti felhasználók számára: lehetővé téve a szervezet számára, hogy jobb döntéseket hozzon. Ők általában egy központi csapat, munkájuk befolyásolja mind a feljebb és lejjebb lévő csapatok útitervét (azaz az ő igényeik befolyásolják az adatmérnöki csapat útitervét, és eredményeik általában befolyásolják a többi elemzői csapat munkáját). Végül vannak az üzleti és adat, valamint pénzügyi elemzők, akik a stratégiai döntéseket és a napi működést egyaránt támogatják.
Hogy konkrét példát is mondjunk egy kereskedőre: az adatmérnökök építik ki a megfelelő csővezetéket, hogy napi adatbázisaink legyenek, az üzlet nevével, elhelyezkedésével, készletével, az árucikkenkénti eladások számával. Az adattudósok ezeket az adatbázisokat használják majd a „piaci kosárelemzés” lefuttatására: annak feltárására, hogy mely árucikkeket vásárolják a legtöbbször együtt. Az üzleti elemzők ezeket a megállapításokat felhasználják, és megvizsgálják, hogyan lehet ezeket a különböző üzletekben operacionalizálni. Mérőszámokat készítenek a „működésbe léptetés” nyomon követésére (és esetleg OKR-eket (Objectives and Key Results avagy „célok és kulcseredmények” ) állítanak fel a különböző üzletek számára ezek alapján).
Az analitikailag érett szervezet olyan szervezet, mely robusztus eszközökkel és szabványosított folyamatokkal rendelkezik: lehetővé téve a különböző csapatok számára, hogy gyorsabban és jobb minőségben nyerjenek meglátásokat. Egy AMO-ban robusztus adatkezelési folyamatokat vezettek be, ami megkönnyíti az emberek számára az adatok fogyasztását. Az elemzőknek nem kell órákat tölteniük az egyes adatforrások kettős ellenőrzésével, hanem megbízhatnak néhány hitelesített adatbázisban és mérőszámban, ami nagymértékben megtakarítja értékes idejüket. Több eszközt építettek (vagy vezettek be) a tipikus adattanulmányok szabványosítására: ami kevesebb hibalehetőséget hagy az egyes közreműködőknek, és több ember számára teszi lehetővé, hogy megkapják a szükséges betekintést.
Ahelyett, hogy az A/B-tesztekhez szükséges statisztikai teszteket kellene elkészíteni, van egy eszköz, melybe csak be kell vinni az adatokat, és ez automatikusan megteszi ezt. Hasonlóképpen, a projektmenedzsment szempontjából a tanulmányok szokásos „lépéseit” előre feltérképezték, formalizálták és szabványosították (a prioritási döntéshozatali folyamattól kezdve a tanulmány belső piacra jutásáig mindent). Ezeknek a formalizált folyamatoknak köszönhetően a szervezet számára könnyebb megérteni, hogy ki mit csinál, és hogyan kell együttműködni a különböző adatcsapatokkal.
Végül pedig az analitikailag érett szervezet olyan szervezet, ahol mindenki ért az adatokhoz. Mivel a tudásmenedzsment prioritást élvez (és nem csak utólagos gondolat), az emberek könnyen találnak erőforrásokat és támogatást az adatkéréseik megválaszolásához. Van néhány inspiráló és elkötelezett „adatvezető” is, akik elkezdték egy belső „adatrajongó” ökoszisztéma megszervezését. Belső képzések állnak rendelkezésre, és az emberek képzettségének javítása (függetlenül attól, hogy hol tartanak az adatutazáson.) Az adatfórumok „menők”, mert itt folynak a nagyszerű beszélgetések és nagy döntések. Az adatcsapatokat „gondolkodó partnereknek” tekintik, és bevonják őket a kulcsfontosságú döntések meghozatalakor. Minden döntést az adatok tájékoztatnak, ha nem is vezérelnek. Összefoglalva, egy nagyon jól működő gépezetről van szó. Minden úgy van beállítva, hogy az adatcsapatok a minőségi meglátások létrehozására összpontosíthatnak, és az adatfelhasználás belépési korlátja megszűnt, lehetővé téve az érdeklődő egyének számára, hogy elkezdjenek meglátásokat levonni és javítsák mindennapi munkájukat. Ez így egy majdnem tökéletes utópia.
