Фрагмент книги «Менеджмент на основе данных. Как сменить интуитивный подход к управлению на аналитический»
Одна из главных причин, почему руководителям сегодня следует чаще использовать анализ, — нарастающая неопределенность внешней среды, исчезновение предсказуемости. Шаблоны прошлого опыта, когда-то приводившие организацию к успеху, перестают работать. Например, персонал, которого в прежние времена было в избытке, «вдруг» стал наиболее дефицитным ресурсом, ключевым ограничителем роста. Но готова ли ваша компания быть привлекательной для талантов? Понимает ли она, что в действительности хотят люди и почему они приходят и уходят? Что конкретно ей нужно изменить? Простой ответ на этот вопрос — хорошо платите и люди у вас будут. Но если хорошо (и даже очень хорошо) начинают платить все вокруг, эта формула перестает работать. Нужна аналитика. Иначе в попытках привлечь нужных людей организация обречена на перебор вариантов, дорогостоящий метод проб и ошибок, и решение, подходящее для одной организации, может оказаться вредным для другой.
Другой пример — стратегия. Прошло время, когда стратегия существовала в виде единого подробного плана действий на длительный период. Сейчас новые угрозы и возможности возникают постоянно. Ответом на них является сценарный подход, «стратегическая гибкость». Что будет, если мы купим новый актив, но объем рынка при этом сократится на 3%? А если выберем стратегию фокусировки только на массмаркете и не будем идти в «премиум»? Такие вопросы ставят руководители бизнеса, переходящие «от стратегии к стратегированию». Но всерьез стратегировать без опоры на анализ данных у них вряд ли получится.
Если говорить о доступности данных для принятия решений, руководители сегодня работают в двух крайних ситуациях: данных либо нет совсем, либо, напротив, их так много, что выделить главное (на что будешь опираться в принятии решений) очень трудно. Ситуация «есть достаточно данных высокого качества, позволяющих принять решение» — роскошь, увы, редкая. Подходы и методы, описанные в этой книге, помогут преодолеть обе проблемы — найти нужные данные или отобрать из большого массива те, на основе которых действительно стоит принимать решение.
