У стрімкому світі бізнесу інформація змінюється кожної миті. Щоб отримати вигоду з цього постійного потоку даних, вам потрібен гнучкий підхід до аналітики.
Сьогодні компанії швидко приймають рішення щодо своєї діяльності, маркетингу, збуту та розробки продуктів, щоб оперативно реагувати на динамічні зміни ринку.
Гнучка аналітика пропонує перевірену структуру для отримання корисної інформації з даних, зібраних у реальному часі та проаналізованих у коротких ітераціях, подібно до гнучкої розробки програмного забезпечення.
Якщо ви ще не знайомі з основами гнучкої бізнес-аналітики та її розширеними концепціями, читайте далі.
Гнучка аналітика: основні принципи
Гнучка бізнес-аналітика – це ітеративний підхід, який передбачає аналіз даних за допомогою швидких циклів. Зворотний зв’язок від клієнтів та постійна робота над аналізом дозволяють приймати більш обґрунтовані рішення щодо розробки проєктів або продуктів.
Команда розробки гнучкого продукту не чекає місяцями, щоб отримати цінні висновки від аналітиків. Натомість, вона отримує регулярну інформацію, щоб кінцевий продукт відповідав ринковим трендам.
Процес аналогічний життєвому циклу розробки програмного забезпечення Agile або Scrum. Аналітики повинні виконувати всі етапи аналізу даних – від джерела до візуалізації та звітування – у коротких спринтах.
Головна мета – використовувати дані в реальному часі. Таким чином, команди розробки продуктів і бізнес-операцій отримують доступ до актуальної інформації, а не до застарілих аналітичних звітів, як це відбувається у традиційному процесі аналізу.
Переваги гнучкої аналітики
Прозорість та ефективність
Застосовуючи гнучку бізнес-аналітику, ви можете регулярно виявляти недоліки та помилки. Це дозволяє оптимізувати робочий процес та підвищувати продуктивність у наступних спринтах.
Полегшена звітність
Гнучка структура дозволяє створювати більше звітів за менший час. Команда аналізу даних може розбивати великі набори даних на менші фрагменти та аналізувати їх окремо, але в тісній співпраці.
Після цього окремі результати об’єднуються в один звіт, що дає загальну картину чи прогноз.
Співпраця
Гнучка аналітика базується на активній співпраці. Це гарантує, що команди працюють у правильному напрямку та не створюють ізольовані сховища даних.
Прийняття кращих бізнес-рішень
Ви та ваші клієнти можете приймати своєчасні та ефективні рішення, використовуючи аналітику, отриману з даних у реальному часі, замість застарілих звітів.
Своєчасне надання аналітичної інформації
Аналітичні дані про динаміку бізнесу доступні саме тоді, коли вони потрібні. Наприклад, під час пандемії COVID-19 зріс попит на програми для віртуальних зустрічей, і ті розробники, що застосовували гнучку аналітику, змогли швидко випустити мінімальний життєздатний продукт (MVP) та стати популярними.
Цей підхід дозволив компаніям зрозуміти тенденції ринку та випустити продукти раніше за конкурентів.
Чому варто використовувати гнучку аналітику?
Традиційний підхід до бізнес-аналітики може здаватися простим: ви ставите ціль, збираєте та аналізуєте дані, щоб обґрунтувати її або отримати корисну інформацію для її досягнення.
Однак у цієї методології є недолік. Команда аналізу даних може витрачати багато часу на налаштування інструментів для обробки та візуалізації даних. Іноді на вдосконалення кількох рядків коду для аналізу даних йдуть місяці.
Після завершення всіх етапів проєкту аналітики ви отримуєте звіти, моделі або шаблони даних, які підтверджують або спростовують гіпотезу чи ціль, поставлену на початку проєкту.
Але до того часу ринок міг суттєво змінитися. З’явиться новий попит, і ваш продукт чи послуга втратять свою актуальність.
Тому потрібно використовувати гнучку аналітику, щоб швидко перетворювати “сирі” дані на корисну аналітичну інформацію. Ідеальний варіант – мінімізувати тривалість спринтів до кількох днів або максимум тижня.
Як запровадити гнучку аналітику
Впровадження гнучкої бізнес-аналітики має відбуватися подібно до розробки програмного забезпечення або продукту. Процес складається з п’яти етапів:
- На першому етапі визначаються оптимальні методи аналізу даних згідно з галузевими стандартами. Також вибираються ефективні інструменти бізнес-аналітики (BI).
- На другому етапі створюється список ключових вимог, визначаються джерела даних, очищаються набори даних та створюються перші інформаційні панелі для перегляду зацікавленими сторонами.
- Третій етап передбачає стандартизацію ключових завдань бізнес-аналітики. Оптимізуються джерела даних, бази даних, ІТ-інфраструктура, процес ETL, вилучення даних, їх захист тощо.
- На четвертому етапі масштабується вихід аналітичних даних, таких як інформаційні панелі, діаграми, хмарні панелі тощо.
- Останній етап – підтримка команди або клієнтів, що використовують інформаційну панель для бізнес-цілей. Збирається зворотний зв’язок для наступного спринту.
Рекомендації щодо гнучкої аналітики
Результати гнучкої аналітики безпосередньо впливають на бізнес-рішення, тому важливо дотримуватися перевірених та безпечних методів. Ось кілька рекомендацій, яких дотримуються успішні компанії:
#1. Поступова доставка
Гнучка аналітика передбачає аналіз даних у коротких спринтах для отримання максимальної вигоди з даних у реальному часі.
Щоб зробити цей процес ефективним та економічно вигідним, команди мають надавати аналітичні дані, звіти, моделі, бізнес-рішення, аналіз ефективності тощо поступово.
#2. Готовність до змін
Команда повинна бути готова до того, що динаміка ринку може змінюватися в процесі проєкту. Отже, потрібно адаптуватися до цих змін.
Кінцева мета – надання актуальних та ефективних звітів, які відображають поточний стан ринку.
#3. Часта доставка
Команда аналітики має надавати мінімальний життєздатний продукт (MVP) наприкінці кожного тижня або кожні два тижні. Це забезпечить користь від аналізу даних у реальному часі для гнучкого процесу розробки.
#4. Гнучка співпраця
Команда аналізу даних повинна співпрацювати з усіма зацікавленими сторонами проєкту. Потрібні онлайн-інструменти для ефективної співпраці в короткі терміни.
Це основні рекомендації для гнучкого аналітичного проєкту. Ось кілька додаткових порад:
- Створіть сприятливі умови для аналітиків.
- Команда має забезпечувати надійні дані та шаблони для подальших процесів.
- Керівник команди повинен забезпечити виконання проєкту відповідно до графіка, бюджету та обсягу.
- Впроваджуйте інновації в спринтах аналізу даних, роблячи процес більш безпомилковим та адаптуючи його на основі відгуків.
- У випадку значних змін з боку клієнта, всі команди мають збиратися разом, щоб скорегувати план проєкту та мінімізувати його вартість.
Ресурси для вивчення гнучкої аналітики
#1. Agile Analytics | Coursera
Цей курс від Coursera навчить вас створювати потужну аналітичну інфраструктуру, щоб збільшити цінність, інтегрувавши її в основу вашого бізнесу.
Ви навчитеся інтегрувати робочий процес з аналітикою, поєднувати гіпотези з аналітичними даними. Курс займає близько 15 годин.
Курс англійською, але є субтитри багатьма мовами. Можливе перенесення терміну виконання. Курс повністю онлайн і після успішного завершення ви отримуєте сертифікат.
#2. Станьте гнучким бізнес-аналітиком у Scrum | Udemy
Цей курс Udemy допоможе вивчити концепції та стандарти застосування Agile. Ви також можете використати знання, щоб стати професіоналом, сертифікованим AAC.
Крім того, ви освоїте методи бізнес-аналітики, такі як дорожні карти продуктів, персонажі користувачів, історії користувачів, ретроспективи, MVP та аналіз Kano. Ви познайомитеся з ролями Agile Business Analyst і їхніми завданнями.
Курс допоможе вам адаптуватися до гнучкого мислення бізнес-аналітика. Він містить 13 ресурсів для завантаження, 9 статей та 3 години відеоматеріалів. Ви також отримуєте сертифікат про проходження та довічний доступ до матеріалів.
#3. Agile Analytics
Ця книга показує, як адаптувати методи Agile для проєктів DW/BI. Ви навчитеся впроваджувати інновації, якість та цінність у проєкти аналітики за допомогою гнучких методів.
Автор пропонує рішення, що не залежать від платформи. Це допомагає інтегрувати різноманітні операційні, застарілі та спеціальні інфраструктури. Книга демонструє приклади управління командами аналітиків з різними навичками. Ви зможете підтримувати великі обсяги даних, що швидко зростають.
Книга буде корисна ІТ-фахівцям, адміністраторам баз даних, фахівцям зі сховищ даних, BI та розробникам баз даних. Вона допоможе покращити бізнес-узгодженість, зменшити ризики та досягти кращих результатів.
#4. Аналітика: спритний шлях
Якщо ви працюєте з аналітикою, але бачите все через призму традиційних ІТ-проєктів, це неправильний підхід. Ця книга покаже, як великі компанії, такі як Google і Nextdoor, працюють із сучасною аналітикою.
Ви дізнаєтеся, як ці організації застосовують методи Agile замість традиційних підходів. В результаті, співробітники цих компаній діють швидше за своїх конкурентів.
Книга містить приклади, вправи та кейси. Вона показує, як новий спосіб мислення відкриває великі можливості. Якщо ваша організація готова до змін і швидкого темпу, ця книга для вас.
#5. Як стати спритним бізнес-аналітиком
Книга розповідає про використання agile для розвитку навичок бізнес-аналізу. Нехай вас не бентежить назва. Agile тут означає ваш підхід, а не методологію.
Використовуючи цей ресурс, бізнес-аналітики можуть стати ефективними членами команди, що можуть працювати гнучко. Ви навчитеся застосовувати свої навички, щоб приносити цінність команді. Ви також дізнаєтеся про п’ять характеристик гнучкого бізнес-аналітика. Книга навчить вас використовувати ці характеристики.
Крім того, ви ознайомитеся зі своїми ролями та обов’язками, а також впливом гнучкого підходу на процес бізнес-аналізу. Якщо ви будете слідувати рекомендаціям, ви станете корисним членом команди.
#6. Цікаві дані: застосування Agile Analytics
Аналітики-аматори заповнюють прогалини, залишені традиційними процесами бізнес-аналітики. Але цим новим аналітикам бракує досвіду в обробці даних. Ця книга допоможе їм заповнити прогалини у знаннях.
Вона ознайомить вас з основами грамотності даних. В результаті, технічно підковані бізнес-професіонали зрозуміють можливості та зможуть ставити правильні питання.
Крім того, книга дає практичні поради щодо того, як зробити команди самодостатніми та досягти позитивних змін.
Висновок
Гнучка аналітика – це ефективний інструмент для отримання конкурентної переваги. Вона дозволяє приймати швидкі рішення без помилок.
Завдяки гнучкому підходу, ваша команда може ефективно аналізувати великі обсяги даних з різних джерел.
Скористайтеся віртуальними навчальними курсами та книгами, згаданими вище. Вони дадуть вам знання та впевненість, необхідні для застосування гнучкої аналітики у реальних бізнес-кейсах.
Далі – огляд кращих платформ бізнес-аналітики та Edge Analytics.