Когда я пришла в компанию, аналитический отдел в основном делал отчёты. Каждый сотрудник собирал свой кусок: какую-то цифру, таблицу, локальный расчёт. При этом исполнитель не всегда понимал, зачем этот показатель нужен, какое решение на его основании принимают и как он связан с соседними расчётами. Это не значит, что компания не умела управлять собой. К тому моменту она уже около двадцати лет работала на рынке, пережила несколько тяжёлых кризисов и продолжала расти. Просто управленческие решения принимались где-то выше, а аналитический отдел скорее поставлял для них отдельные цифры.

В какой-то момент запрос изменился. Для выбора дальнейших направлений развития понадобилось лучше понимать текущую прибыль, ликвидность и структуру капитала. Появились расчёты, которые уже нельзя было просто выполнить по готовой инструкции. Сначала это были разовые задачи, которые постепенно формировали управленческую отчётность. А отчётность начала задавать новые вопросы. Стало видно, что значительная часть денег заморожена в товарных запасах, склады занимают огромные площади, а хранение организовано не оптимально. Нужно было определить, сколько товара действительно должно лежать на складе. Появилась математическая модель оптимального запаса: попозиционный расчет со множеством факторов и переменных. Задача уже звучала не как «посчитай по формуле», а скорее как «вот управленческая идея – нужно превратить её в работающую расчётную модель».

Но посчитать оптимальный запас оказалось проще, чем физически перестроить под него реальность. Начали переоборудование складов. А это уже работа на стыке нескольких подразделений: склад, бухгалтерия, внутренние операторы, аналитики, ИТ. Параллельно внедрялась WMS. Для неё требовался переход на новую версию 1С:УТ.

Проекты начали накладываться друг на друга, зависеть друг от друга и конкурировать за одни и те же ресурсы. А аналитиков продолжали подключать, но уже не только как исполнителей на локальный кусок. Требовалось уже не просто что-то посчитать. Нужно было понять, как должен работать новый процесс, кто в нём участвует, какие данные передаются между этапами, где возникают риски, что произойдёт при отклонении, как синхронизировать несколько подразделений и как вообще запустить всё это без остановки текущей работы. Запрос на такую функцию в компании уже появился. Самой функции – ещё нет. Именно здесь произошёл качественный переход. Ошибки и задержки в этих проектах стоили уже не лишнего часа аналитика. Они могли означать простой склада, несостоявшиеся продажи, искажённые остатки, зависшие деньги, сорванные сроки или необходимость переделывать уже внедрённое решение.

Пришлось искать способ удерживать задачу целиком. Тут пригодились методологические схемы как способ структурировать мышление и информацию. Постепенно из практики начала складываться вполне узнаваемая последовательность: проблема → исследование → причины → целевое состояние → требования → реализация → тестирование → внедрение → контроль результата. Компания при этом тоже менялась. Проектных и процессных задач становилось больше, аналитический отдел пришлось перестраивать, разделять функции, формировать новые роли и требования к специалистам.

Забавно то, что понятия SIPOC, RACI, 5 Why и часть другой профессиональной терминологии появились в моём словаре совсем недавно, уже при выходе на внешний рынок труда. Значительная часть заложенной в этих подходах логики уже много лет использовалась на практике, но без английских аббревиатур. Сначала появился рабочий способ решать задачу, а потом выяснилось, что у него давно есть название, и изобрели его не мы...

Такой путь тоже возможен. Но учебная программа получается довольно дорогой: около десяти лет проб, ошибок, рефлексии и корректировки подхода. Плюс стоимость самих ошибок: время людей, лишние разработки, сбои процессов, замороженные ресурсы и упущенная прибыль. Самостоятельно изобретать бизнес-анализ с нуля – занятие увлекательное, но не самое экономичное. Если нужная компетенция уже существует на рынке, обычно дешевле взять готовый подход и адаптировать его под свою реальность.