• Не знают что спрашивать с аналитиков и как понимать язык, на котором они отвечают, чтобы превратить графики и таблицы в готовые бизнес-решения.
• Ошибочно берут сильно больше людей в штат или нагружают одного человека – не потому, что они плохие управленцы. Просто не имеют представления, что вообще делает аналитик: сколько времени и ресурса ему требуется, чтобы получить нужные данные под конкретно ваш запрос.
• Попадаются на удочку шарлатанов, когда новички выдают себя за опытных аналитиков, а управленец не понимает особенности их работы, поэтому тратит свое время, деньги компании и репутацию внутри организации.
Поэтому предлагаю решение не просто как практикующий аналитик, а как предприниматель, который не понаслышке знаком с задачами и вызовами руководителя. Я старался не углубляться в сложные технические детали, но рассказал, как с помощью различных инструментов построить систему, чтобы упростить процессы, сделать их эффективными для бизнеса и оптимизировать финансовые затраты. Любое решение без них – движение вслепую.
Если вы CEO компании, коммерческий директор, маркетолог, продакт-менеджер, вам и не нужно детально разбираться в аналитике – для этого есть команда. Но чтобы успешно выстроить рабочие процессы и взаимодействие между отделами, надо в общих чертах понимать:
• зачем работать с данными;
• что для этого нужно – как аналитика может помочь росту прибыли и масштабированию бизнеса;
• кто есть кто в аналитике: для решения каких задач вам понадобится дата-саентист, а для чего – дата-инженер, а также – что каждый из них должен уметь, чтобы считаться хорошим специалистом;
• какими понятиями, программами и данными мыслят аналитики и на каком «языке» они говорят.
Зная все это, вы поймете, какой специалист вам нужен, какие задачи вы можете ему ставить и каких результатов ожидать. Это поможет при взаимодействии со штатными сотрудниками и подрядчиками.
В первой части книги я расскажу зачем вообще бизнесу данные и какие ключевые этапы на пути цифровой трансформации проходят компании.
Во второй части уделю внимание основным инструментам хранения данных: базам и их разновидностям, хранилищам и тем самым озерам. Это поможет корректно ставить задачи аналитикам и понимать в каком формате данные вам нужны в итоге – это поможет принять верное бизнес-решение.