Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Гостиничные тарифы

Рядом с офисом, куда я часто ездил в командировки, находился популярный отель. Мой тогдашний работодатель платил за номер по тарифу $109 в сутки, включая завтрак и услуги Интернета. Это было выгодно, поскольку завтрак и Интернет по отдельности стоили $10. Таким образом, тариф в $109 фактически равнялся $129.

На следующий год последовало значительное снижение среднесуточной суммы командировочных, выделяемых нам на оплату отеля. Отдел организации поездок начал бронировать для нас номера по цене $99 в сутки, но уже без включения завтрака и Интернета. Когда же завтрак и Интернет добавлялись, почти все командированные стали платить по $119 в сутки. Цель компании состояла в снижении среднесуточных командировочных, и кто-то наверняка получил награду за «экономию» $10 в сутки. Другие предписания, вероятно, ударили еще по разным позициям, но в конечном счете компании пришлось заплатить больше по совокупности.

Один клиент рассказал мне о том, как он боролся за инвестиции в компьютерное оборудование. Но единственное, что интересовало его руководство, так это цена сервера. Производительность более дорогих серверов была по крайней мере в три раза выше, чем более дешевых, тогда как по цене они различались всего на 25 %. И компания клиента собиралась потратить почти в три раза меньше только лишь потому, что для ее руководства в первую очередь была важна низкая цена сервера. Клиенту так и не удалось убедить ответственных за покупку взглянуть на ситуацию пошире, поскольку они прицепились к одной-единственной метрике. Я не знаю, чем все закончилось, но надеюсь, что здравый смысл возобладал. Упереться только в цену сервера и не принимать во внимание его производительность – проигрышная формула.

В детстве моей любимой телеигрой была «Цена правильна» (Price Is Right)[2]. Многие победители этой игры были шокированы, узнав, что выигранный ими «бесплатный» жилой автофургон облагается огромным налогом и требует дорогостоящего техобслуживания{37}. Если сегодня участники хотят выиграть жилой автофургон стоимостью $60 000, они должны быть готовы к тому, что им придется заплатить примерно $20 000 подоходного налога и налога с продаж, а также нести большие расходы на бензин и техобслуживание. Если такие расходы участнику не по карману, то бесплатный дом на колесах становится совсем не бесплатным, верно? Участникам телеигры следовало бы узнать цену его перепродажи, чтобы убедиться в том, что, продав автофургон, формально считающийся бывшим в употреблении, по достаточно высокой цене и уплатив налоги и сборы, они получат в итоге реальный доход. Это большая ошибка – рассматривать только возможные доходы и игнорировать расходы. В качестве ремарки: вы же не думаете, что олимпийские медали в США не облагаются налогом? Американские участники Олимпийских игр налоги платят, поскольку за завоеванные медали Олимпийский комитет США выделяет им денежные премии{38}.

Одним из чаще всего недооцениваемых или вообще игнорируемых компонентов бизнес-кейса, подготовленного для инвестирования в инструменты и системы, поддерживающие аналитику, являются затраты на оплату труда. А учитывать их крайне важно. Все аспекты разработки, тестирования, внедрения и обслуживания операционно-аналитических процессов требуют вполне реальных затрат человеческого труда. Кроме того, таких же реальных трудозатрат требует внедрение и обслуживание аналитических платформ или набора аналитических инструментов.

Затраты на рабочую силу могут значительно вырасти, если у сотрудников организации не имеется нужных навыков и они демонстрируют низкую эффективность при разработке и внедрении необходимых процессов. Очень часто затраты на рабочую силу могут в несколько раз превысить затраты на оборудование и лицензирование. Это может быть особенно верно применительно к аналитическим процессам, которые еще не достигли зрелости и требуют повышенной заботы и подпитки. Многие операционно-аналитические процессы сегодня как раз попадают в эту категорию.

Сотрудник правительственного агентства (его имя я оставляю в тайне по понятным причинам!) признался мне, что его организация значительно сократила расходы на лицензионное ПО, распорядившись использовать технологии с открытым исходным кодом везде, где это возможно. Однако его команда в итоге потратила дополнительно миллионы долларов в связи с увеличением трудозатрат и по некоторым проектам отстала от сроков на несколько кварталов. Дело в том, что бесплатные инструменты, к которым прибегло агентство, оказались не способны заменить ранее использовавшиеся коммерческие инструменты. Мало того, что организация в итоге ничего не сэкономила, но она еще и потеряла миллионы долларов и массу времени. Нацеленность только на линейку инструментов с бесплатной лицензией завела агентство в тупик, что дорого обошлось ему с точки зрения затрат на оплату труда, хотя и позволило резко сократить затраты на покупку лицензий.

Затраты на оплату труда часто недооцениваются при оценке затрат на инвестиции в аналитику. Проще простого упустить из виду неэффективность, порожденную отсутствием навыков или удобства пользования ПО. В зависимости от проблемы один вариант может потребовать значительно больше трудозатрат, чем другой, при построении одного и того же аналитического процесса.

Наконец, есть еще одна область, где в игру вступает фактор трудозатрат, хотя подсчитать их в количественном выражении очень трудно, но они вполне реальны. Если для выполнения задачи на имеющейся платформе или при помощи имеющегося инструмента требуется больше времени в сравнении с другим вариантом, тогда это дополнительное время необходимо учесть при выборе объекта инвестиций. Помимо затрат на оплату труда, важны затраты на внедрение и текущее обслуживание, которые легко определить. Если же организация снизит свою эффективность в избранном ею варианте, то нехватка эффективности может быстро сказаться на ограничении других расходов.

Когда вы оцениваете потенциальные инвестиции, необходимо объективно оценить все расходы и все навыки, которых они потребуют (см. рис. 4.5). Исходя только из имеющегося у нее набора навыков, организация может выбрать совершенно иной путь развития, в отличие от других организаций. Как и везде, правильным ответом зачастую будет: «В зависимости от…» А без изучения сложившейся ситуации вам не сделать правильного выбора.

Разумеется, реалии бизнеса могут не позволить организации реализовать даже самый дешевый вариант. Например, если бюджет капиталовложений на текущий год полностью израсходован, и всем было сказано, что никакие капитальные затраты больше не будут утверждены, и точка. В этом случае придется поискать альтернативу, например использовать облачное решение или лизинг вместо покупки оборудования. Конечно, с течением времени такие варианты могут и подорожать, но повышенная долгосрочная стоимость – это та цена, которую приходится платить за жесткую экономию сегодня.

Важно понимать, что оправдан и выбор более дорогого варианта при условии полного осознания организацией того, за что она платит и с какой целью. Одно дело, когда организация сознательно решает заплатить повышенную цену, руководствуясь практическими соображениями. И совсем другое, когда организация пропускает исследование грядущих затрат и, возможно, даже сама себя дурачит, полагая, что не переплачивает, когда в реальности именно это и делает.

Во второй главе мы уже говорили о том, что операционная аналитика и большие данные требуют масштаба во многих измерениях – не только в хранении и обработке данных, но и касательно количества пользователей, параллелизма, безопасности, управления рабочей нагрузкой и интеграции с другими инструментами. Учитывая, что при превращении традиционной аналитики в операционную миллионы и потенциально десятки миллионов решений будут приниматься на постоянной основе, важно гарантировать, что необходимый масштаб будет применен ко всем вышеперечисленным измерениям.

Если выбранный вариант инвестирования окажется не способен поддерживать все виды масштаба, требуемые для операционной аналитики, то организация дорого заплатит за преодоление ограничений масштаба в конечной стадии проекта. Цена за придумывание обходных решений может аккумулироваться, и в худшем случае преодолеть эти ограничения окажется невозможным, так что организации придется начинать все сначала.