РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно
РБК Pro
— сервис для вашего бизнеса. Зарегистрируйтесь и получите доступ ко всем материалам. Первые 30 дней бесплатно.

Как компании создать идеальный отдел по работе с big data

Менеджмент HR Статьи Институт бизнес-аналитики
Никакие современные программы, системы сбора данных и «умные» устройства не помогут вашему бизнесу выйти на новый уровень, если с ними не работают грамотные аналитики. Рассмотрим, каких людей стоит набрать в свою команду и что они должны делать

Управлять бизнесом по KPI, принимать решения на основе оперативных данных и прогнозов, находить бизнес-инсайты с помощью искусственного интеллекта — мечта каждого управленца и собственника бизнеса. Но выстроить такую систему непросто: должно быть много ИТ-сервисов, и каждый из них требует сопровождения. В конечном счете все упирается в людей, тех самых дата-аналитиков, которые умеют «общаться с машинами» и переводить результаты их работы на бизнес-язык. Процесс превращения больших данных в бизнес-решения состоит из нескольких этапов и требует командной работы.

Data-driven-культура

Data-driven-организация — это компания, в которой менеджмент принимает решения на основе аналитики, а не просто опыта, мнения или интуиции.

Чтобы стать дата-ориентированной компанией, недостаточно нанять команду программистов или купить CRM-систему. Необходимо менять культуру корпоративных коммуникаций, понимать психологию участников этих процессов. Аналитик — это человек, который участвует в подготовке управленческих отчетов.

В современном российском бизнесе руководители часто получают от аналитиков много таблиц и слайдов, а не информацию для принятия решений. За десять лет внедрения систем корпоративной отчетности я наблюдал много случаев неоправданных ожиданий и описал их в этой статье. Это поможет понять, где в вашей компании работает «глухой телефон» и как убрать барьеры на пути к data-driven-культуре.

Какими бывают аналитики

Сотрудников, работающих с данными и отчетами, можно разделить на три группы: аналитики, визуалы и технари. У них разные роли, задачи, требования к данным, их обработке и результатам. Они делают одну совместную работу, но используя разные подходы. Здесь и возникают парадоксы их отношения к своей работе.