Книга: Аналитическая культура

Организация работы аналитиков в компании

Организация работы аналитиков в компании

Теперь, когда мы рассмотрели типы специалистов по аналитике и их навыки, можно перейти к вопросу организации их работы в контексте компании. Сначала давайте остановимся на двух крайних ситуациях.

Есть центральная команда аналитиков, и все аналитики подотчетны ей. В этом варианте есть много преимуществ. Во-первых, команда может стандартизировать навыки, процесс обучения и применяемый инструментарий, кроме того, аналитики совместно используют ресурсы, что ведет к снижению расходов на приобретение лицензий на ПО. Во-вторых, команде аналитиков бывает легче продвигать результаты аналитической работы в компании. В-третьих, аналитики имеют возможность профессионального и личного общения, они могут чему-то научиться у коллег и поделиться с ними своим опытом. К тому же они ощущают себя частью команды единомышленников. В-четвертых, у них есть или может возникнуть ощущение большей объективности, поскольку успех их работы, как правило, не соотносится с успехом проектов, анализом которых они занимаются. Наконец, они способны продвигать основные источники данных в качестве единственных источников верных данных. Из недостатков этого способа организации работы аналитиков можно выделить то, что они оказываются в некоторой степени удалены от руководителей бизнеса и их целей, в результате чего стиль их работы может стать более бюрократическим[65]. Как отмечает Пиянка Джейн, «все должно подчиняться единому процессу, должны быть расставлены приоритеты и распределены ресурсы»[66].

При децентрализованной организации работы специалисты по анализу данных работают в отдельных подразделениях. Эти аналитики готовят отчеты для своих команд и разделяют их цели и задачи. Иными словами, их цели, отчеты и показатели — это цели, отчеты и показатели подразделения, в котором работает аналитик. Минус этого подхода в том, что аналитик оказывается оторванным от других аналитиков компании. Это приводит к риску избыточных усилий, несовпадения инструментария, навыков, определений показателей и реализации. У аналитиков из разных команд меньше возможность общения и обмена профессиональным опытом. Децентрализованная модель наиболее распространена, ее придерживаются 42 % респондентов нашего опроса. По Дэвенпорту и др. (с. 108), это фактор, отражающий «незрелость аналитики». Авторы не поясняют свою позицию, но моя интерпретация заключается в том, что довольно сложно демонстрировать качественные результаты на более высоком уровне аналитической работы, например как в отделе исследования операций, где занимаются оптимизацией или проблемами прогнозирования, без централизованной координации усилий, практического опыта и контроля.

У каждой из этих моделей есть свои плюсы и минусы (они перечислены в табл. 4.2). В первом случае аналитик в большей мере ощущает поддержку, имеет возможность профессионального общения и обмена опытом, у него более четкий карьерный путь. Во втором случае распределение ресурсов зависит от политики руководителя, но предположительно уменьшается срок выполнения работы.

Таблица 4.2. Преимущества централизованной модели организации работы аналитиков над децентрализованной моделью. (Недостатки выступают оборотной стороной преимуществ в любом из столбцов.) Повышение уровня профессионализма может происходить в обоих случаях (см. объяснение в тексте)

Организации, находящиеся на преобразованном уровне, на 63 % чаще, чем организации на желательном уровне (см. главу 1), «используют централизованное подразделение как основной источник аналитики». Однако здесь в действие вступают искажающие факторы (в частности, величина компании и общее количество специалистов по анализу), так как в компаниях на преобразованном уровне аналитики также работают в бизнес-подразделениях[67].

Логично предположить, что при децентрализованной модели у аналитиков сильнее повышается уровень профессиональных знаний, например, у них формируется более глубокое понимание данных по клиентам, аналитических процессов и показателей. К сожалению, при таком уровне экспертных знаний повышается риск для компании в целом, если эти несколько высококлассных специалистов ее покинут. (При централизованной модели более высока вероятность избыточности знаний, так как аналитики переключаются между разными направлениями бизнеса.) Это может означать, что уровень профессиональных знаний в среднем фактически ниже при децентрализованной модели, если аналитики часто увольняются, а на их место приходят новички, на обучение которых требуются годы.

Джеб Стоун[68] считает, что при централизованной модели с несколькими стандартными технологиями:

В попытках создать структуру, максимально сохраняющую преимущества и минимизирующую недостатки, возникла так называемая смешанная модель — подобная используется в компании Facebook. В ее рамках присутствует центральная команда аналитиков, и таким образом стандартизированы инструментарий, процесс обучения и другие профессиональные аспекты. При этом физически специалисты по работе с данными находятся в разных бизнес-подразделениях и разделяют их цели. Таким образом компании удается извлекать преимущества из тесного взаимодействия разных сотрудников и наличия аналитических стандартов. К недостаткам этой модели можно отнести то, что возникает ситуация, когда аналитикам может быть необходимо отчитываться перед несколькими руководителями: по линии аналитической работы и конкретного бизнес-направления. Это может вести к риску возникновения конфликтов или получения противоречивых посылов.

При децентрализованной модели организации аналитической работы могут потребоваться способы объединения аналитиков, чтобы они могли обмениваться опытом и профессиональными навыками, посещать обучающие мероприятия, обсуждать источники данных, показатели, результаты проведенного анализа. Один из подходов — и именно его мы применяем в компании Warby Parker — заключается в создании гильдии аналитиков, «организованной группы людей, объединенных общим профессиональным или иным интересом». Это позволяет аналитикам из разных подразделений, а в нашем случае из разных зданий, общаться и обсуждать разные вопросы. Кроме того, моя команда специалистов по работе с данными получает возможность проводить обучение инструментам бизнес-аналитики и статистики.

Подобная гильдия напоминает матричную структуру, и для ее создания и функционирования требуется серьезная поддержка со стороны руководителей или начальников подразделений, которым подчиняются эти аналитики, а также со стороны руководителей более высокого уровня. Аналитики должны заручиться согласием своих руководителей на то, что им будут выделять время на участие в гильдии.

Другие виды организационных структур[69], более характерные для крупных компаний, перечислены ниже.

Консалтинговая структура

В некоторых компаниях централизованная модель модифицирована таким образом, что аналитиков нанимают в подразделения в формате консалтинговой структуры. При слабой исполнительной власти есть риск, что аналитик соблазнится на деньги или поддержит более убедительного руководителя, но при этом для компании его работа не будет иметь большой ценности.

Функциональная структура

Форма централизованной модели, при которой команда аналитиков включена в функциональное бизнес-подразделение и в основном «работает» на него. При этом при необходимости она может решать задачи других подразделений компании. В некоторых случаях вся команда аналитиков может даже перейти в другое подразделение.

Центр передового опыта

Несколько напоминает смешанную структуру, но в большем масштабе, кроме того, ряд аналитических специалистов, таких как специалисты по статистике, остается в «центральном узле». Таким образом, аналитическая работа проводится как в отдельных подразделениях, так и центральной командой специалистов.

В табл. 4.3 перечислены разные организационные структуры и приведены примеры компаний каждого типа. Тем не менее стоит подчеркнуть, что это идеализированные структуры: на практике границы между ними часто размыты, и образуются разные смешанные типы. Например, в компании Warby Parker применяется децентрализованная модель, в которой аналитики отчитываются только перед руководителем по конкретному бизнес-направлению, при этом присутствуют элементы модели центра передового опыта, так как в компании есть центральная команда специалистов по аналитической работе, которые обеспечивают поддержку с точки зрения углубленной аналитики (а также наличие инструментов бизнес-аналитики, обучение специалистов и стандарты деятельности). Однако ожидается, что эта структура будет меняться по мере «взросления» аналитики в организации.

Таблица 4.3. Примеры разных структур организации аналитической работы

Нет единого ответа на вопрос, какая структура лучше всех. Все зависит от размера компании и области, в которой она действует. Например, не имеет смысла внедрять модель центра передового опыта, если в компании всего пять аналитиков. Она будет эффективна в организациях с числом сотрудников больше 25 тыс. человек. Определенная структура может адекватно отвечать задачам компании на данном этапе ее развития, но по мере роста компании может потребоваться реорганизация этой структуры.

Тем не менее, опираясь на результаты ежегодного технологического исследования Accenture и анализ более 700 специалистов[70], Дэвенпорт и др. (с. 106) утверждают:

В главе 11 мы обсудим, какое место занимают эти команды в разрезе всей структуры компании в целом и кому из топ-менеджеров компании подчиняются. Однако до этого давайте подробнее изучим то, чем занимаются аналитики, — процесс анализа.

Оглавление книги