Инициатива "снизу": как объяснить руководству, что компании необходимо переходить от "ручной" аналитики к автоматизированной?
В Wiiisdom рассказали, что в 2023 году глобальный уровень внедрения автоматизированной аналитики составил 26%, а согласно опросу Dresner, почти 90% отделов исследований и разработок считают, что BI-системы критически важны для их будущих проектов.
Вместе с этим, ряд предпринимателей избегают автоматизации отчетности и делают ставку исключительно на ручной анализ. Как убедить руководство автоматизировать отчетность расскажем в этой статье.
Почему руководители не видят необходимости в автоматизации аналитики
Обычно скепсис к автоматизации вызван стабильностью «ручной» аналитики — отчеты готовы, данные обработаны, а аналитические задачи выполнены. Это создает иллюзию, что ручной процесс работает безупречно. При этом, руководители часто не осознают, сколько усилий и времени работников уходит на сбор, очистку и сверку информации — особенно если она поступает из множества разных источников.
Но даже если команда выполняет все аналитические KPI, у нее не всегда есть время на углубленный анализ и формулирование стратегических выводов, т.к. вся энергия уходит на технические задачи. В итоге, компания упускает возможность для оптимизации бизнес-процессов.
Как правило от автоматизации аналитики отказываются представители малого и среднего бизнеса. Это происходит из-за работы с небольшими потоками данных, которые легко обрабатываются в «ручном» режиме, а дополнительные расходы на внедрение новых технологий просто себя не оправдают. Такой подход работает в краткосрочной перспективе, но мешает масштабированию бизнеса.
Со временем компания может расшириться и тогда объем ее данных неизбежно увеличится — вырастет объем продаж, усложнится ассортимент или структура заказов, появятся новые каналы продвижения. Все это потребует обработки данных из разных источников — например из CRM, соцсетей или интернет-магазина. Уже на этом этапе бизнес может столкнуться с недостатками ручного труда — например, с необходимостью расширения штата для обработки большего числа операций.
Эти и другие причины отказа от автоматизации аналитики лишь ограничивают возможности бизнеса.
Почему «ручной» аналитики недостаточно
Когда компании используют только «ручную» аналитику, с большой вероятностью могут возникнуть следующие проблемы:
Зависимость от отдельных сотрудников. Если хотя бы один из аналитиков уйдет в отпуск, возьмет больничный или просто уволится — скорость анализа упадет. Даже если работнику сразу найдут замену, новому специалисту придется вникать в тонкости всех бизнес-процессов, а это негативно повлияет на качество отчетов.
Автоматизированная аналитика мало зависит от кадровых факторов, так как ее системы могут формировать и анализировать данные при минимальном участии человека. Специалистам достаточно задать базовые настройки программы, а затем просто следить за корректностью их исполнения.
Ошибки из-за человеческого фактора. Ошибаться могут даже опытные аналитики — из-за усталости, невнимательности или плохого самочувствия. Простая опечатка может существенно исказить отчетность — особенно, если она возникла в начале аналитической цепочки или ключевых формулах. Например, если в отчете специалист случайно занизит конверсию лендинга, руководство может отказаться использовать вполне эффективный сайт.
Автоматизация заметно снижает вероятность таких проблем благодаря унификации форматов и устранению ручного ввода данных. Это не только повышает точность анализа, но и освобождает сотрудников от рутины, позволяя им сосредоточиться на стратегических задачах.
Риск рассогласования данных между отделами. Обычно в больших компаниях отчетность передается отделам по цепочке. К примеру, сначала формируются первичные показатели, затем данные проходят сверку и, наконец, поступают для итоговой сводки. На каждом из этих этапов возможны задержки, неточности и нестыковки — все это приводит к искажению итоговых результатов. В результате приходится тратить время и ресурсы на поиск источника проблемы и повторное согласование сводного отчета.
Автоматизация создает единое пространство данных, в котором каждый отдел может оперативно вносить и обновлять информацию. Это не только сокращает количество этапов передачи данных, но и позволяет отделам видеть актуальную картину в режиме реального времени, минимизируя риски рассогласований и неточностей.
Подобные случаи не только замедляют аналитику, но и создают риск искажения отчетности, что может негативно отразиться на эффективности бизнеса.
Как убедить руководителя в необходимости автоматизации аналитики
Одна из главных задач любого руководителя — повышение эффективности бизнеса: увеличение точности отчетов, улучшение производительности команды или экономия ресурсов. Поэтому доводы в пользу автоматизации аналитики должны четко отвечать интересам компании.
Так, можно рассказать, что автоматизация обеспечит бизнесу более глубокий и межфункциональный анализ данных. Это улучшит понимание поведения клиентов, повысит точность прогнозов и позволит формировать персонализированные предложения. Вместе с этим, бизнес сможет быстрее выявлять возможности для роста и тестировать новые инициативы, а также использовать полученные инсайты для разработки уникальных стратегий развития компании. Все это укрепит позиции бизнеса на рынке и позволит выделиться среди конкурентов.
Второй важный момент — подтверждение аргументов реальными примерами. В этом могут помочь:
Данные об аналитических процессах компании. В первую очередь нужно показать сколько времени сотрудники тратят на сбор и обработку данных, как часто возникают ошибки и сколько усилий требуется для их исправления. При этом, важно продемонстрировать реальные случаи задержек или ошибок, вызванных ручной обработкой данных — например, нестыковок в сводных отчетах или задержкам рекламных кампаний.
Негативное влияние этих проблем на эффективность бизнеса лучше показывать наглядно — например, через графики и таблицы, которые отражают рост временных и трудовых затрат по мере увеличения объема данных.
Положительная практика других компаний. Здесь лучше выбирать схожие по отрасли или масштабу бренды, которые внедрили автоматизированные решения и добились заметных улучшений — например, ускорения скорости подготовки отчетов, снижения числа ошибок и повышения общей эффективности бизнеса.
В первую очередь нужно ссылаться на конкретные цифры или успешные кейсы, которые есть на сайтах компаний или в других открытых источниках. При этом, важно детально описывать приведенные примеры — какие именно инструменты применялись, сколько времени заняла автоматизация и как это отразилось на бюджете компании. Так руководитель лучше поймет применимость результата к своему бизнесу.
Оценки и прогнозы экспертов. Исследования международных компаний и признанных экспертов помогут убедить руководителя, что автоматизация не только повышает эффективность анализа, но и становится выбором лидеров рынка в качестве инструмента для роста бизнеса.
Например, в Fortune Business Insights рассказали, что в 2023 году рынок BI составил 29,42 млрд долларов, а в 2030 эта цифра должна вырасти до 54,27 млрд долларов — т.е. больше, чем на 85%. Для сравнения, даже экономика самого развивающегося Азиатско-Тихоокеанского региона по прогнозам за 2023-2030 годы не сможет подняться выше 7%.
Также важно подготовиться к возможным возражениям, которые будут зависеть от множества факторов — начиная от осведомленности руководителя о процессе автоматизации и заканчивая финансовыми и ресурсными возможностями самой компании. Вот несколько примеров распространенных возражений:
- Нехватка бюджета
Отсутствие квалифицированных специалистов для работы с автоматизацией — например, архитекторов данных, дата-инженеров, BI-аналитиков
Риск утечки данных
Непонимание технической части автоматизации
Отказ от удобной и «сделанной под себя» системы
Зависимость от сторонних поставщиков
Отсутствие времени на внедрение
Руководство может найти еще много причин остановиться на «ручном» анализе, поэтому чтобы быстрее обосновать ценность автоматизации аналитики, нужно выстроить следующую логику убеждения:
Озвучивание проблемы. Здесь необходимо показать какие сложности возникают при работе исключительно с «ручной» аналитикой.
Демонстрация преимуществ автоматизации. Руководителю нужно объяснить, как автоматизированные решения помогут решить проблему и оптимизировать бизнес-процессы. Важно, как в предыдущем пункте подкреплять свои тезисы цифрами, это лучший аргумент.
Отработка возражений. Если после предыдущих этапов руководитель сомневается в необходимости автоматизации, придется усилить аргументацию и ответить на все волнующие его моменты.
Вот так подобный диалог может выглядеть в деталях:
Проблема. Количество производственных цехов компании выросло с 6 до 8 — это увеличило поток информации по таким направлениям, как аренда, активы и услуги, а также привело к подключению дополнительных систем обработки данных. В итоге, эффективность «ручного» анализа упала — чаще возникали ошибки в отчетности и замедлялась скорость анализа.
Доказательство проблемы. Здесь можно показать диаграммы с временными затратами на каждый этап анализа, а также подробный отчет о количестве и причинах аналитических ошибок. В докладе нужно отразить периоды до и после масштабирования бизнеса, где во втором случае негативных прецедентов намного больше.
Решение. Автоматизация аналитики через подключение ETL и BI-систем. Так компания смогла бы быстрее собирать информацию из различных источников, объединять их в единый аналитический инструмент, а также визуализировать отчетность через системы дашбордов для более удобного контроля и управления бизнес-процессами.
Подтверждение эффективности решения. Аналогичную практику применило предприятие с общей площадью производственных площадок в 1 млн кв.м. После расширения арендных объектов, у компании повысился объем обрабатываемых данных и прежняя «ручная» аналитика стала давать сбой.
В итоге, руководство подключило комплексную автоматизированную систему из Modus ETL и Modus BI — это сократило время для обработки рутинных операций с 3 часов до нескольких минут, а также ускорило обработку данных с 40 до 5 секунд. Также существенно снизилось количество ошибок и улучшился мониторинг информации за счет подключения около 35 дашбордов.
Возражение. Внедрение сторонних систем создает угрозу для безопасности данных.
Ответ на возражение. Современные ETL и BI-инструменты предлагают шифрование данных как в процессе их передачи, так и в состоянии покоя. Это означает, что даже если данные будут перехвачены, они останутся недоступными без соответствующих ключей. Кроме того, эти системы позволяют настраивать уровни доступа к данным на основе ролей пользователей, поэтому к конфиденциальной информации могут получить доступ только авторизованные сотрудники.
В этом примере руководителю не просто продемонстрирована ценность и преимущества автоматизированного подхода к отчетности, но наглядно доказано, что это решение успешно работает в аналогичном бизнесе.
Заключение
Автоматизированная аналитика только набирает популярность — поэтому не удивительно, что некоторые предприниматели с опасением смотрят на этот инструмент.
Чтобы убедить руководителя подключить автоматизацию отчетности, в первую очередь нужно доказать ее пользу для бизнеса — но этот процесс требует тщательной подготовки. Специалисту необходимо подробно раскрыть все проблемы «ручного» анализа, убедительно обосновать эффективность автоматизированного метода, а также подготовиться к закрытию любых потенциальных возражений руководителя.