Профессия «бизнес-аналитик». Краткое пособие для начинающих - читать онлайн

1.1. Суть аналитики, или Зачем аналитик в бейсбольной команде?

Рассказ об аналитике как сфере деятельности начнем с примера из кино. В 2011 году вышел фильм «Moneyball» с Брэдом Питтом в главной роли. В российском прокате фильм известен под названием «Человек, который изменил всё».

Это история о спортивном менеджере, который пытается добиться больших высот с заурядной бейсбольной командой. Билли Бин (герой Питта) разочаровывается в классическом подходе к подбору игроков – на основе наблюдений скаутов и их экспертных оценок. Так, при обсуждении кандидатур Бин слышит от коллег аргументы в духе: «У этого игрока кривые ноги», «Он не нравится моей жене» – и прочие «профессиональные» суждения. В команде полностью отсутствует системный подход.

Однажды в офисе у знакомого Бин встречает молодого специалиста по статистике и анализу данных. Вместе они начинают анализировать большие объемы информации о технических действиях сотен игроков. По результатам статистического анализа Бин собирает команду из спортсменов, которые хороши только в одном или двух игровых действиях: броске, приеме, перемещениях между базами и т. д. Как менеджер команды Билли Бин использует игроков лишь в наиболее выгодных для них ситуациях. Таким образом, он становится первым, кто отказывается от субъективного поиска игроков, опирающегося на личный опыт и впечатления. Взяв в союзники аналитику и статистику, менеджер за значительно меньшие деньги формирует боеспособный коллектив. Впоследствии такой подход перенимают и другие команды.

Как видно из этого примера, суть аналитики – помощь в принятии решений на основе данных. Данные, используемые аналитиком в работе, могут представлять собой всё что угодно: статистические таблицы, карты бизнес-процессов, техническую документацию и т. д.

Соответственно, задача аналитика состоит в том, чтобы собрать необходимые данные, проанализировать их и представить руководителю для принятия взвешенного, а главное – обоснованного управленческого решения. Обратите внимание на два ключевых действия: «собрать» и «проанализировать». Остановимся на них чуть подробнее.

Говоря о сборе данных для анализа, важно помнить о принципе разумной достаточности. Джефф Безос, один из богатейших людей мира и основатель сайта Amazon.com, говорил:

В условиях современных технологий и жесткой конкуренции счет часто идет на минуты. В бизнес-сообществе даже появилось выражение «Быстрый съедает крупного». Это значит, что аналитику важно искать золотую середину между обстоятельным сбором данных и скоростью подготовки аналитических материалов. Об источниках данных для анализа мы поговорим в следующих разделах.

Что же означает «проанализировать»? Для начала вспомним, что «анализ» – термин из науки логики. Так называется один из логических приемов. Его классическое определение звучит следующим образом:

Обратный анализу логический прием называется «синтез».

Маленький ребенок, разбирая машинку, чтобы посмотреть, как она устроена, занимается анализом. А его родители, собирающие машинку обратно, – синтезом.

Таким образом, аналитик стремится разложить на составные части сложный предмет или явление, чтобы понять, как они устроены. Если аналитик работает в компании, занимающейся производством программного обеспечения или автоматизацией деятельности, то объектом его анализа будут бизнес-процессы заказчика. Подробнее мы поговорим об этом в следующих главах.

1.2. Важность причинно-следственного контекста

Важный аспект работы аналитика – причинно-следственный контекст. В разных условиях одни и те же данные могут приводить к принятию совершенно разных решений. Отсюда два главных вопроса аналитика – «почему это произошло?» и «что с этим делать?».

Рассмотрим пример из книги Карла Андерсона «Аналитическая культура»[7].

Во время дежурства системный администратор интернет-магазина видит на мониторе предупреждение: «Внимание! Нагрузка на сервере приложений за последние пять минут выросла на 95 %». Казалось бы, подобное сообщение – причина для серьезного беспокойства. Что это? Проблемы с сетью? Атака хакеров? Внезапный наплыв пользователей? Первое, что нужно сделать администратору, – понять причинно-следственный контекст. Администратор изучает информацию в системе мониторинга, анализирует log-файлы, где фиксируются все действия на сервере, смотрит на дату и время и понимает, что ситуация абсолютно штатная – на часах два часа ночи, среда. В это время на сервере по расписанию запустилась автоматическая процедура резервного копирования информации. Через десять минут копирование завершится – и нагрузка нормализуется. Таким образом, никаких действий системному администратору предпринимать не нужно. В этом и состоит важность понимания причинно-следственного контекста. Случись та же ситуация в понедельник в три часа дня – вполне возможно, что и причина нагрузки, и действия администратора были бы совсем иными.

1.3. Виды аналитики

Видов аналитики великое множество, и каждый заслуживает отдельной книги. В этом разделе представлена краткая характеристика наиболее распространенных из них на сегодняшний день. Раздел не претендует на всесторонний охват аналитики как сферы деятельности. Его задача – дать читателю общее представление о том, чем может заниматься аналитик в современной организации.

Бизнес-анализу посвящена бóльшая часть данной книги. Трактовок этого термина, пожалуй, не меньше, чем разновидностей аналитики в целом.

Классическое определение из Business Analysis Body of Knowledge[8] звучит так:

Это очень общая формулировка. Раскроем ее чуть подробнее.

С точки зрения бизнес-анализа у организации есть два состояния.

1. Текущее состояние. Это положение дел, которое по тем или иным причинам не устраивает руководство организации. Проблемы могут касаться длительности выполнения процессов, высоких затрат, неясных зон ответственности в организации и т. д. Для анализа подобных проблем и привлекается бизнес-аналитик.

2. Целевое состояние. Состояние, при котором организация проанализировала свои слабые места и оптимизировала бизнес-процессы: повысила их прозрачность и эффективность.

Роль бизнес-аналитика – помочь организации определить проблемные зоны в ее текущем состоянии и предложить варианты перехода к состоянию целевому.

В условиях стремительной цифровизации всех отраслей экономики в большинстве случаев переход из текущего состояния в целевое связан с реализацией ИТ-проекта по автоматизации процессов. Таким образом, на практике бизнес-аналитик становится посредником между бизнес-заказчиком и блоком ИТ-разработки.

В задачи бизнес-аналитика входит:

• изучение предметной области бизнес-заказчика и выявление проблемных зон в бизнес-процессах;

• формулирование требований к ИТ-решению, призванному обеспечить переход организации из текущего состояния в целевое.

Таким образом, бизнес-аналитик объясняет ИТ-инженерам на понятном им языке, что необходимо сделать для решения задачи бизнес-заказчика.

Подробнее о задачах бизнес-аналитика и способах их решения мы поговорим в главе 2.

Если бизнес-аналитик отвечает на вопрос «что нужно сделать?», то системный аналитик определяет, «как сделать то, что нужно заказчику, используя информационную систему». Задача системного аналитика – предложить варианты реализации требований, полученных от бизнес-аналитика, с использованием той или иной информационной системы.

Как правило, системный аналитик – эксперт по работе конкретного программного продукта или информационной системы. Он знает основные технологические процессы системы, принципы хранения информации в ней, нюансы интеграции с другими системами и т. д.

Системный аналитик формирует техническое задание, в котором на более детальном, техническом уровне, нежели бизнес-аналитик, описывает требования к будущему ИТ-решению. Если бизнес-аналитик говорит о том, что должно произойти при нажатии на определенную кнопку, то системный аналитик фиксирует, за счет чего достигается необходимый результат: как происходит обращение к серверу, как обрабатывается ответ, как хранится информация в базе данных и т. д.

В некоторых организациях роль системного и бизнес-аналитика выполняет один человек. Но чем сложнее и масштабнее ИТ-решения, тем выше необходимость в разделении функций системного и бизнес-анализа между разными специалистами.

Как следует из названия, продуктовая аналитика посвящена разработке и развитию какого-либо продукта.

Продукт – понятие многогранное. Например, в банковской сфере это может быть кредит или пластиковая карта с кешбэком. В промышленности продуктом будет автомобиль, станок или слиток металла.

Говоря о продуктовой аналитике, мы будем рассматривать термин «продукт» с точки зрения ИТ. Иными словами, продукт для нас – это мобильное приложение, информационная система или онлайн-сервис. Например, продуктовый аналитик может заниматься созданием и развитием интернет-магазина.

Поскольку бизнес всё больше переходит в онлайн, продуктовый аналитик может работать в любой организации с цифровыми продуктами. Например, в банке он может развивать банковское мобильное приложение.

При работе с цифровыми продуктами главным инструментом продуктового аналитика становится A/B-тестирование. Чтобы лучше понять его суть, рассмотрим упрощенный жизненный цикл нового продукта или сервиса.

Стадия 1. «А может, не надо?»

Задумав новый сервис, «который перевернет мир», важно спросить себя: действительно ли существует необходимость в подобном сервисе? Аналитик отвечает на десятки вопросов типа:

• Каковы перспективы сервиса с учетом тенденций развития отрасли?

• Почему мы считаем, что сервис понравится потребителям?

• Нет ли похожих сервисов у конкурентов? Если есть, то каковы их успехи? Если сервис «не взлетел», то по какой причине?

Если ответы на эти вопросы даны и энтузиазм не испарился, можно переходить к этапу 2.

Стадия 2. Пилотный проект На втором этапе аналитик должен определиться: как дешево проверить, что от внедрения нового сервиса или продукта будет польза? На этом этапе проектируются и запускаются примитивные прототипы – простые приложения, сайты и т. п.

Стадия 3. А/B-тестирование и вилка решений Суть А/B-тестирования лучше пояснить на примере.

Допустим, у вас есть интернет-магазин. Вы хотите добавить ему пару новых функций – например, красивую кнопку оформления заказа и 3D-обзор товара. Для удобства назовем их «Функция 1» и «Функция 2» соответственно. Текущее состояние магазина без новых функций будет служить контрольным показателем. Итак, вы создаете несколько версий магазина: только с «Функцией 1», только с «Функцией 2» и с обеими «Функциями» сразу, а потом демонстрируете новые версии сайта фокус-группам пользователей.

Ваша цель – понять, как новые изменения и их комбинации повлияли на работу магазина по сравнению с контрольным показателем. Возможно, смена цвета кнопки с синего на красный приведет к оттоку пользователей. Или, наоборот, заказов станет больше. Подобные тесты позволяют сформировать набор данных, на основе которых и принимается решение: добавлять новую функцию в сервис или нет.

На данном этапе возникает так называемая вилка решений. Перед началом работ вы должны однозначно определиться с критериями принятия решения. Иными словами, организаторы тестирования «на берегу» договариваются: если новая функция приведет к увеличению интересующего показателя на X % – значит, работы по внедрению продолжаются. А если функция понизит интересующую метрику на Y% – значит, от функции отказываемся и придумываем что-то еще.

Стадия 4. Запуск в промышленную эксплуатацию Если А/B-тестирование показало приемлемые результаты, то новая функция внедряется в полном объеме.

Стадия 5. Сопровождение На последнем этапе анализируется востребованность новых функций со стороны пользователя, работа обновленного сервиса, подводятся итоги проведенной работы. Кроме того, аналитик в течение определенного времени сопровождает обновленный сервис во избежание непредвиденных инцидентов.

Аналитик данных решает следующие задачи:

• построение прогнозных моделей на основе больших массивов данных – например, прогноз оттока клиентов на основе анализа данных об их активности с момента появления в клиентской базе;

• разработка механизмов персональных рекомендаций на основе анализа больших объемов данных;

• выявление скрытых аномалий и закономерностей в данных;

• проверка гипотез, выдвинутых бизнес-подразделениями.

Для решения подобных задач аналитику данных нужны хорошие, глубокие знания в области математики и статистики. Эффект «большого брата», следящего за вами, – заслуга аналитика данных. Речь о ситуации, когда сервис формирует персональные рекомендации буквально через минуту после возникновения потребности у клиента. Вы послушали всего несколько песен на «Яндекс. Музыке», а вам уже предлагают индивидуальные плейлисты, которые с высокой вероятностью соответствуют вашим предпочтениям.

Задача аналитика, работающего над привлечением пользователей, – привести на сервис как можно больше людей и обеспечить максимальную коммуникацию с каждым из них.

В данном направлении аналитик работает с:

• инструментами поисковой оптимизации;

• сегментацией клиентов и точечными предложениями;

• инструментами управления взаимоотношениями с клиентами (CRM – от англ. Customer Relationship Management);

• программами лояльности;

• скорингом пользователей: как часто клиент посещает сервис, какие действия предпринимает, сколько товаров заказывает и т. п.

После привлечения нового пользователя аналитик ищет варианты стимуляции потребительской активности. Цель этой работы – окупить затраты компании на привлечение клиента.

В ходе маркетинговых исследований аналитик проводит глубинные интервью с клиентами и старается «залезть» им в голову. Главное в таких исследованиях – коммуникации и искусство правильно задавать вопросы. Суть маркетинговой аналитики станет яснее из примера.

UX – от англ. user experience – пользовательский опыт.

UI – от англ. user interface – пользовательский интерфейс.

UX/UI – дизайн взаимодействия с пользователем. Цель данного направления – повышение удовлетворенности пользователя за счет удобства, доступности и эффективности решения стоящих перед ним задач.

В ходе UX/UI-тестирования проверяются гипотезы, связанные с удобством использования программного продукта или онлайн-сервиса. Для подобных тестов характерны короткие итерации и создание примитивных прототипов. Кроме того, анализируются пользовательские сценарии и истинные потребности клиента. В ходе тестирования в интерфейсе перемещаются элементы, меняются их форма, размер, цвет и десятки других параметров. Всё для того, чтобы пользователь получил максимальное удовлетворение от взаимодействия с продуктом или сервисом.

Вы наверняка не раз сталкивались с тем, что некоторыми мобильными приложениями очень приятно пользоваться: все элементы на своих местах, интерфейс интуитивно понятен, а от вас требуется минимум действий для решения своей задачи. Это и есть результат работы UX/UI-аналитиков.

Рассмотрим простейший пример задачи, стоящей перед UX/UI-аналитиком: выбор элемента интерфейса.

Представим себе, что аналитик работает над сервисом заказа справки из отдела кадров. Количество копий одной справки варьируется от одной до пяти. Аналитику необходимо выбрать, с помощью какого элемента пользователь будет указывать нужное количество копий. Вариантов два: радиокнопка и двунаправленный список (см. рис. 1). Что же выбрать?

Рисунок 1. Радиокнопки и двунаправленный список

На самом деле оба ответа допустимы, но при определенных обстоятельствах. В первом варианте пользователю нужно совершить всего один клик мышкой, чтобы заказать пять копий справки. Удобно! Во втором же варианте придется кликнуть мышкой целых четыре раза. Но!

Что если речь идет об интерфейсе мобильного приложения? В этом случае каждый квадратный сантиметр экрана на вес золота. Очевидно, что первый вариант займет на экране больше места. Это означает, что при определенных условиях и второй вариант имеет право на существование. Выбор – на усмотрение аналитика.

Финансовый анализ связан с изучением финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Финансовый аналитик постоянно сталкивается в своей работе с:

• планами развития компании;

• разработкой и контролем ключевых показателей эффективности деятельности;

• управлением запасами;

• ассортиментной и ценовой политикой;

• подготовкой отчетов для контролирующих органов;

• формированием бюджета организации.