`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Александр Кучерук

Как оценить эффект от внедрения аналитического приложения?

+55
голосов

Одним из основных вопросов при принятии решения: покупать аналитическую систему (приложение) или еще поборемся врукопашную с верным Excel, встает вопрос: а как оценить эффект о потраченных денег?

Именно потраченных... редко когда слышал слово «инвестиция» по отношению к ИТ проектам вообще и по отношению к аналитике в частности.

Понятно, что за годы работы и в ходе реализованных проектов удалось создать методологию количественной оценки эффекта для многих аналитических задач для банков:

  • прогнозирование ликвидности
  • автоматизация маркетинга
  • клиентская сегментация
  • оценка взыскания просроченной задолженности
  • и др.

И в ходе анализа стоящих задач почти всегда приходится сделать и анализ ROI для таких проектов, НО:

1. Почти всегда слышу: «Ваша методология хороша для развитых рынков, а у нас в Украине/России, свои особенности....», или « Для того чтобы собрать данные, необходимые для предлагаемой оценки, нам потребуется так много времени и сил, что мы это точно не сможем сделать в условиях постоянного недостатка ресурсов...». или «Вы предполагаете, что после внедрения приложения результирующие цифры будут такие то..., а что нам делать, если мы не сможем достичь этих результатов даже с таким приложением, это значит, что мы не окупим затраты?» и прочие предположения подобного пессимистического содержания.

2. Когда же цифры не вызывают сомнения и концептуально принимаются, то встает другой аргумент: «ну получим мы эти данные в 10 раз быстрее и в 10 раз точнее с затратами в 10 раз меньшими, а что нам дальше делать? Где найти таких аналитиков/исполнителей/менеджеров/... которые смогли бы воспользоваться этими преимуществами и осуществить прорыв в нашем бизнесе с помощью полученных новых знаний?

3. Когда же и потенциальная достижимость результатов не вызывает сомнения, и молодой, задорный, активный персонал имеется, у потенциального заказчика возникает вопрос: «а где нам найти ресурсы для того чтобы реализовать те возможности, которые дает это новой знание?» Видимо опасаясь, что руководство так просто в расчеты не поверит и заставит принять личную ответственность за потраченные деньги. А кому оно надо?

И начинаешь задумываться, а нужна ли аналитика? Нужны ли новые знания? Нужны ли новые возможности?

Или может быть нужны другие способы предварительной оценки эффективности?

Или нужны другие, не только финансовые расчеты и доводы?

+55
голосов

Напечатать Отправить другу

Читайте также

Одни вопросы в статье :)
Можно опубликовать ответы или нам их ждать от автора в следующем посте?

Одни вопросы в жизни... :-).
я их только ретранслировал.
Несмотря на то, что такие методики имеются и используются при оценке проектов, реальное их использование Заказчиками при оценке эффективности проекта очень ограничено.
Вроде и нет ни у кого сомнений в том, что все ЭТО надо делать. Но когда дело доходит до принятия решения КУПИТЬ или НЕ КУПИТЬ, то все эти вопросы и поднимаются и часто становятся непреодолимым препятствием.
Вполне понятное опасение, стоит ли полагаться на методику оценки эффективности консультанта или вендора, часто приводит к мысли, а смогу ли потом показать такие результаты, как прогнозировалось?

Поэтому здесь готовых ответов и не привожу. Буду рад дискуссии, с теми коллегами или потенциальными потребителями систем бизнес-анализа, кто сталкивался с такими вопросами.

Моё мнение, что эффект внедрения бизнес-аналитики должен быть не только количественным, но и качественным: хорошая аналитика должна выдавать результат, который без нее попросту скрыт, т.е. придавать потоку цифр "смысл". Следовательно, для того, чтобы оценить эффективность, нужно вначале описать этот самый смысл. А вот как это сделать грамотно, с минимумом субъективности?

смысл в аналитике субъективен настолько, насколько субъективна цель ее использования. одному субъекту аналитика нужна, чтобы найти новые возможности для развития бизнеса, а другому она нужна, чтобы подтвердить правильность сделанного решения, третьему - чтобы подтвердить неправильность действий соперника. дальше можно предположить и другие субъективные цели. Соответсвенно и критерии будут разными, и методики оценки достижимости целей будут разными. И субъективными по своей сути. Но этот факт не должен смущать или отрицать возможность качественной и количественной оценки эффекта. по крайней мере в той ее части, в которой критерий оценки может быть формализован. В качестве примера, как посчитать эффект от покупки страхового полиса? тот кто постоянно попадает в аварии (рискует) тот доказывает, что это выгодно, тот кто никогда не попадал, доказывает обратное, но никто не может с уверенностью сказать, что случиться в будущем, а также оценить как это возможное событие повлияет на судьбу. в таких случаях покупая страховку, покупают спокойствие. Может быть и аналитику надо так оценивать?

Так вот, как только перечень субъективных критериев сформирован в виде измеримых целей, происходит волшебство и они превращаются в тыкву объективные. Аналитика, как и страховка может быть выгодной и невыгодной для разных людей, на своем опыте могу только сказать, что попытка описать цели и "образмерить" их зачастую как раз и даёт понимание того, нужно или ненужно её внедрять.

абсолютно согласен. На практике сначала цель, потом критерий, потом метод оценки, потом способ оценки, потом результат оценки.
И если так сделать много раз, то можно найти закономерности и попытаться их использовать в последующих оценках. Так консультанты и поступают. Но ведь заказчик делает такой проект в лучшем случае раз или два. откуда ему взять предыдущий опыт? Вот и возникает тот перечень вопросов, что я привел выше. Но, к счастью не все так грустно. Встречаются люди предприимчивые по сути, которые не хотят делать так "как все". Не хотят повторять, не хотят догонять. Хотят стать первыми и не боятся быть первыми. Во всем.... В том числе и в принятии решений на основе углубленного анализ информации.

В итоге выбор методов и средств, своего рода "инфраструктура" (она же - "дороги", в терминах двух наших извечных проблем) плавно сменился другой, не менее важной, но гораздо хуже управляемой и в итоге решаемой проблемой - "менеджментом" (то бишь "дураками").
Но это - уже совсем другая история ;)

я бы все таки не был таким категоричным в отношении характеристик менеджмента. Успешный менеджмент это не только умение управлять, но и умение принимать решения и принимать ответственность на себя за эти решения. А вот эти умения вырастают из знаний и опыта. И если знания можно получить относительно быстро (МВА за 2-3 года), то опыт приходит только в процессе практики. В рассматриваемой области еще совсем недавно никакой практики вообще не было. Рынок рос экстенсивно и анализировать ничего и не надо было (так они считали в 2007-2008). Знай вкидывай ресурсы. А сейчас рынок сужается. Надо постоянно анализировать рынок, свое место на рынке и резервы, но цена ошибки так высока, что многие уже не решаются на принятие решения, базирующегося на никому не понятных скрытых факторах, выявленных в результате глубокого анализа информации. Да и ресурсов стало заметно меньше, что также сокращает менеджменту поле для маневра.
Откуда же этому опыту взяться при таком подходе.
Но ведь этот опыт есть у тех, кто постоянно занимается аналитикой не только как ИТ инструментом для создания отчетности, но и как инструментом решения конкретных бизнес-задач:
- как повысить эффект от маркетинговых кампаний в 4 раза?
- как повысить доходность продукта?
- чем удержать доходного клиента и не потерять доходность?
- и др.
Это вопрос доверия и выстраивания взаимно ответственных отношений между заказчиком и консультантом.
Об этом хотел сказать.

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT