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:
Если собирать всю необходимую информацию для принятия решений, вы никогда не ошибетесь, но всегда будете отставать.
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:
АНАЛИЗ – ЛОГИЧЕСКИЙ ПРИЕМ, С ПОМОЩЬЮ КОТОРОГО МЫ МЫСЛЕННО РАЗБИРАЕМ ПРЕДМЕТЫ И ЯВЛЕНИЯ, ВЫДЕЛЯЯ ИХ ОТДЕЛЬНЫЕ ЧАСТИ, СВОЙСТВА.
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.