Следовательно, необходимо разработать модель поддержки для того, чтобы определить, кто будет контролировать процесс, а кто поддерживать его программу. Также необходимо определить, что делать в тех случаях, когда люди будут обращаться с вопросами, например, о том, как интерпретировать основанные на аналитике решения, или о других возможных способах использования в бизнесе результатов аналитического процесса. Кто-то должен быть доступен для ответа на такие вопросы. Если заранее со всем этим не разобраться, впоследствии может не хватить ресурсов.

Третья область, требующая проверки исполнения, – это планирование и контроль за внедрением аналитического процесса. После того как была выявлена перспективная возможность, требуется проделать массу работы, чтобы довести эту возможность до практической реализации. Аналитическая команда должна помочь в разработке плана реализации проекта, в исполнении этого плана и в тестировании и валидации, призванных убедить в правильной работе процесса, прежде чем он будет запущен в операционном режиме.

Внедрение процессов не относится к числу любимых занятий специалистов-аналитиков, однако им придется этим заниматься, если они хотят добиться успеха в операционной аналитике. Может оказаться полезным поставить во главе профессионального менеджера проектов с хорошими навыками в области внедрения. Однако даже в этом случае аналитической команде придется поддерживать его действия с начала и до конца.

Последняя область, требующая внимания, это управление изменениями и подстройка под корпоративную культуру, обусловленные операционной аналитикой. Эта тема подробно рассматривается в девятой главе. А из данного раздела вытекает следующий важный вывод: без проверки, призванной удостоверить, что аналитическое открытие будет реализовано, это открытие окажется бесполезным.

Эффективное управление ожиданиями – важный навык, которым должна обладать аналитическая команда. Разумеется, он требуется и во многих других областях, но для аналитики имеет особое значение. Как-то клиент пожаловался мне на то, что его команда подверглась серьезным нападкам после реализации проекта. Причина была не в плохих результатах. На самом деле они были очень хорошими. Проблема заключалась в том, что команда пообещала потрясающие результаты, а получила… всего лишь очень хорошие. Руководство компании было разочаровано.

Эта ситуация очень похожа на то, как сегодня работает фондовый рынок. Если рынок ожидает от компании удвоения прибыли на акцию, но прибыль увеличивается «всего» на 80 %, то акции компании могут значительно рухнуть в цене. Все дело в ожиданиях. Раздавать щедрые обещания особенно рискованно при поиске с помощью аналитики новых инновационных открытий. Поскольку успех вовсе не гарантирован, необходимо убедиться в том, что заказчики проекта полностью осознают все риски, а также вероятность успеха.

Когда аналитическую команду просят начать процесс обнаружения, чтобы исследовать новую идею, не нужно обещать, что работоспособность идеи будет успешно доказана. Надо пообещать, что идея подвергнется тщательному исследованию и будет вынесено обоснованное заключение о ее работоспособности. Да и как можно гарантировать работоспособность идеи, если она еще не была изучена, однако можно гарантировать подготовку заключения. Хорошо документированное резюме с выводами о том, почему идея оказалась неработоспособной (в тех случаях, когда это так), пополнит растущий массив знаний касательно аналитики, которую могут или не могут поддерживать собираемые организацией данные.

Самое же лучшее: всегда обещать меньше, а делать больше. Следование этому правилу чрезвычайно помогает мне на протяжении всей карьеры. Я стараюсь быть предельно реалистичным с самого начала и в то же время оставлять задел, чтобы порадовать заказчиков проектов. Если заказчик ожидает 100 %-ной рентабельности, а получает всего 90 %, он будет разочарован. Если же я нацелю его на планку рентабельности в 80 %, а обеспечу 90 %, он будет счастлив. Когда заказчики согласны на реализацию проекта только при условии грандиозных гарантий, вы должны быть либо полностью уверены в том, что сможете обеспечить такие грандиозные гарантии, либо вообще не браться за проект. В этом случае риск не оправдать ожидания слишком велик, а вероятность превысить их слишком мала. Поскольку никто не любит, когда его ожидания не оправдываются, всегда оставляйте задел для того, чтобы порадовать заказчиков проекта.

Позвольте мне привести пример из реальной жизни. Несколько лет назад мою команду наняла крупная компания, чтобы создать модель сегментации покупателей. Когда я представил заказчику техническое задание, он сказал мне, что хотел бы договориться о фиксированной сумме оплаты за реализацию проекта вместо почасовой. Из-за бюджетных ограничений он хотел точно знать, каковы будут затраты на проект, поскольку не мог позволить себе перерасход. Я сказал, что мы можем установить фиксированную плату, однако добавим к нашим сметным оценкам еще 20 % для покрытия дополнительных рисков, с которыми столкнется моя компания. Заказчик согласился, и мы запустили проект.

Мы завершили проект в рамках первоначального бюджета, поскольку тщательно его изучили, и получили дополнительные 20 % прибыли. После чего захотели порадовать заказчика дополнительно выполненной работой. Посовещавшись, решили потратить половину надбавки за риск на дополнительную аналитику, которая не была включена в техническое задание и, следовательно, не ожидалась заказчиком. Нам все равно досталось 10 % дополнительной прибыли, а заказчик пришел в полный восторг – и привлек нас к новым проектам. Мы оставили задел для того, чтобы порадовать заказчика, и это окупилось. В итоге все оказались в выигрыше.

Для того чтобы аналитическая команда играла в компании значимую стратегическую роль, ей необходим соответствующий образ мышления. Когда я начинал свою карьеру, на меня порой оказывали сильное давление, с тем чтобы я выполнял функции приемщика заказов. Я был всего лишь «ботаником», сидевшим в стеклянном отсеке на цокольном этаже, и заказчики время от времени считали возможным указывать мне, что нужно делать и притом делать немедленно. Причем в аналитике они совершенно не разбирались. И меня угнетало, когда посторонние люди говорили мне, что и как нужно делать.

Эффективная аналитическая команда должна рассматривать себя как команду консультантов, наставников и инструкторов, а не приемщиков заказов. Когда бизнес-партнер просит ее выполнить конкретные действия, команда должна задуматься над тем, что именно она должна сделать и с какой целью. Как этот запрос соответствует реальным потребностям бизнеса? Как он соотносится с доступными данными и инструментами? Является ли запрос в той форме, в которой он представлен, лучшим способом оценить лежащую в его основе проблему? В общем, вам надо посмотреть на запрос как бы со стороны. Возможно, придется объясниться с заказчиком: «Я понимаю, что вы просите сделать A, B и C. Но для того чтобы решить интересующую вас проблему, мы рекомендуем вам сделать D, E и F, поскольку это верный путь к успеху. Позвольте нам объяснить почему».

Специалисты-аналитики должны взять на себя ответственность за разработку решений, которые помогут компании в достижении ее бизнес-целей. Консультируйте членов бизнес-команды, чтобы понять их потребности и объяснить им предлагаемые решения. В качестве наставников помогите руководителям понять, как надо применять аналитику. Инструктируйте их на предмет того, какие детали необходимо указывать в запросах, чтобы получать более эффективные ответы. Такой подход приведет к тому, что бизнес-команда начнет доверять аналитической команде, ценить ее вклад и со временем перестанет отдавать приказы. В итоге члены бизнес-команды будут приходить к аналитической команде, излагать свою проблему, а поиск ее решения оставлять на усмотрение специалистов.