Как бизнес использует данные и принимает решения

Принимая те или иные решения, владелец или руководитель может опираться на своё чутьё, советы коллег, опыт, данные или всё сразу.

Если немного классифицировать здравый смысл, то получатся несколько подходов.

Data Driven Данные — главное основание для принятия решения. Есть измеримый результат, и дальнейшие действия определяются исходя из него. Такой подход хорошо работает там, где процесс можно достаточно точно измерить, а связь между показателем и необходимым действием понятна. Если судно начинает сбиваться с курса и лоцман видит это по приборам, он корректирует курс и смотрит на показания до тех пор, пока судно не вернётся на заданную траекторию. В бизнесе похожим образом могут работать автоматические системы управления ставками в рекламе, ценообразование, антифрод или управление запасами: получили данные => рассчитали состояние => выполнили действие => измерили результат.

Data Informed Здесь данные — важный источник информации, но не единственное основание для решения. Не обязательно, что при определённых показателях будет принято самое очевидное решение, которое следует из аналитики. Помимо данных играют роль опыт, контекст, интуиция и информация, которой просто нет в информационной системе. Например, модели и аналитика показывают вероятный рост стоимости актива. Но у принимающего решение есть дополнительная информация о событии, которое модель не учитывает и которое способно изменить тренд. Данные говорят одно, дополнительный контекст — другое. Решение принимается с учётом обоих факторов. Наверное, именно так принимается значительная часть управленческих решений.

Data Inspired Здесь данные не столько дают ответ, сколько становятся отправной точкой для дальнейшего исследования. Например, компания замечает, что клиенты, купившие один определённый товар, почему-то значительно чаще возвращаются за повторной покупкой. Сами данные ещё не объясняют почему. Но наблюдение рождает вопросы: что особенного в этих клиентах? Как они используют продукт? Что ещё они покупают? Можно ли воспроизвести этот эффект для других категорий? В результате один странный показатель может привести к новой гипотезе, продукту, сегменту или даже бизнес-модели.

А можно вообще не использовать данные И это тоже иногда вполне рациональный подход. Например, компания принципиально отказывается продавать данные своих клиентов, хотя расчёты показывают, что это могло бы стать дополнительным источником выручки. Здесь не требуется дополнительная аналитика: решение определяется политикой компании, а не потенциальной экономической эффективностью.

Руководителю не обязательно жить внутри одной парадигмы: быть исключительно Data Driven, Data Informed или Data Inspired. Для разных задач подходят разные способы принятия решений. Где-то нужно практически целиком опираться на данные. Где-то принять их во внимание вместе с опытом и дополнительной информацией. Где-то данные нужны только для поиска гипотез. А для некоторых решений собирать и анализировать их вообще не имеет экономического смысла.

Поэтому, возможно, признак зрелой работы с данными — не стремление принимать все решения на их основе, а возможность использовать данные там и тогда, где они действительно помогают принять лучшее решение.