О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Карл Кемпф и его аналитическая команда из Intel на личном опыте убедились в правильности многих изложенных в этом разделе уроков. Группа интенсивно работает над формированием конструктивных взаимоотношений между менеджерами и аналитиками. Первоочередная задача – добиться взаимного уважения: чтобы, с одной стороны, те, кто принимает решения, проявляли хотя бы минимальный интерес и уважительное отношение к навыкам и опыту количественных аналитиков, а с другой – аналитики интересовались проблемами менеджеров и серьезно относились к ним. Такая асимметрия в отношениях допускается преднамеренно. В то время как для менеджеров достаточно иметь некоторый вкус к математике, для количественных аналитиков Кемпф и его группа считают абсолютно необходимым как можно глубже понимать механизм интуиции менеджеров. Это означает, что менеджеру не обязательно становиться специалистом в математическом анализе, но аналитику можно и нужно стать экспертом по проблемам бизнеса.

Хотя количественный аналитик вряд ли сможет понять происхождение и природу деловой интуиции, но он должен понимать, что это такое, и уметь говорить на языке предпринимателя. Подход компании Intel состоит в том, чтобы периодически направлять кого-то из аналитиков в коммерческие подразделения, по крайней мере для того, чтобы слушать, наблюдать, учиться, а через некоторое время задавать вопросы. В большинстве случаев этот человек проходит такое же обучение, как и только что принятый в это подразделение сотрудник. В обоих случаях главная цель обучения – добиться, чтобы человек понимал формальный и неформальный механизм функционирования организации, модели мотивации персонала, материального и морального поощрения и т. п.

Кемпф считает, что если количественный аналитик уверен в том, что разбирается в деловых проблемах, то это еще ничего не гарантирует. Шансы на успех повышаются, если менеджер уверен в том, что количественный аналитик разбирается в деловых проблемах. В этом случае тот завоевывает авторитет в глазах менеджеров и сотрудников компании («впервые кто-то пришел и потратил время, чтобы разобраться в наших проблемах, – этот парень, кажется, действительно заинтересован в том, чтобы помочь»). Менеджеры, в свою очередь, завоевывают авторитет в среде квантов своими математическими познаниями («это не так легко, как я думал, – должно быть, этот парень действительно умен»).

Можно предположить, что наглядно преимущества использования аналитики на практике видны количественному аналитику при непосредственном наблюдении или во время работы в составе коммерческого подразделения; это же помогает попутно достичь еще одной цели – выявить и привлечь к работе самых больших скептиков в группе. В худшем случае они окажутся правы и задачу решить невозможно; но в лучшем случае вы заранее будете знать, кто из наиболее влиятельных членов группы будет в первую очередь критиковать форму подачи результатов или принятые на их основе решения.

Энн Робинсон, ранее возглавлявшая группу аналитиков в Cisco Systems, а сейчас занимающая аналогичную должность в Verizon Wireless, также подчеркивает важность «перевербовки» скептиков в сторонников: «Они не дают вам соврать и стимулируют высокоэффективную работу всей команды. И если вы сумеете убедить их, значит, сумеете убедить кого угодно». (Об опыте работы Энн в Cisco Systems мы поговорим в конце этой главы.)

В Intel следующий этап на пути формирования отношений между квантами и менеджерами – это сотрудничество на этапе разработки базовой модели анализа. Ведущий аналитик проводит мозговые штурмы для принятия решения о необходимых вводных условиях (исходных данных, источниках их получения, методах выявления и исключения недоброкачественных данных), результатах (предпочтительные критерии классификации данных, какие методы демонстрации результатов будут наиболее убедительны для предполагаемой деловой аудитории), а также выборе ключевых переменных и определении базовых взаимосвязей между ними.

Повторим еще раз, что в таких ситуациях менеджеру не обязательно знать методы решения, скажем, гиперболических дифференциальных уравнений в частных производных, но по крайней мере на доске в зале совещаний должна быть представлена диаграмма с результатами и решениями, отвечающими на вопросы вроде следующих:

• Поскольку А и Х взаимосвязаны, то какова будет динамика Х в случае роста А?

• Каковы максимальные и минимальные значения, которые может принимать переменная В?

• Если между причиной (фактор Y) и наступлением следствия (фактор Q) существует временной лаг, то какова его возможная продолжительность?

Как и в случае с любым другим типом моделей, несколько конкретных примеров (из жизни или теоретических) будут очень полезны для объяснения принципов построения базовой модели. В этом случае квант должен внимательно слушать, задавать уточняющие вопросы и стараться усвоить как можно больше деловой информации, имеющей отношение к принимаемому решению. Налаживание взаимоотношений между людьми тут так же важно, как и построение самой модели.