Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - Билл Фрэнкс

В настоящее время доступны сертификаты специалистов-аналитиков. Наиболее известной является программа «Сертифицированные профессиональные аналитики» (Certified Analytics Professional, CAP), предлагаемая Институтом исследования операций и менеджмента (Institute for Operations Research and the Management Sciences, INFORMS){79}. Программа CAP фокусируется на пяти E:

1. Экзамен (Exam). Сертификация предусматривает сдачу экзамена. В силу необходимости экзамен делает упор на технических навыках.

2. Опыт (Experience). Чтобы стать сертифицированным аналитиком, требуется наличие профессионального опыта. Работодатели хотят знать, что они нанимают специалиста с портфолио успешно реализованных проектов.

3. Этика (Ethics). Многие профессии, от врачей до аудиторов, имеют свои кодексы профессиональной этики. Специалисты-аналитики нуждаются в руководящих принципах применения аналитики и ее результатов с соблюдением этических норм.

4. Образование (Education). Соответствующее профессиональное образование создает очевидное преимущество.

5. Эффективность (Effectiveness). Это требование относится к личным качествам и устанавливает, что сертифицированные профессионалы должны иметь нечто большее, чем технические навыки и диплом.

Именно критерий эффективности подвигнул меня согласиться стать членом консультативного комитета CAP на добровольных началах. Как мы уже убедились выше, настоящий профессионализм требует обладания не только техническими навыками. Требуются и социальные навыки, скажем, общения и убеждения. Чтобы пройти сертификацию, кандидаты должны доказать, что они способны эффективно представить свою позицию и результаты. Разумеется, методика оценки по критерию эффективности со временем будет развиваться, однако уже само по себе включение этого критерия в программу CAP является замечательным фактом. Когда сертификация аналитиков станет обычной, работодатели получат еще один способ идентифицировать надежных кандидатов.

Еще одним недавним трендом стало введение программ обучения в области аналитики на уровне бакалавриата и магистратуры в крупных университетах. В 2008-м или 2009 г. я услышал о такой программе впервые. В начале 2014 г. я увидел список уже из нескольких десятков университетов, причем список был далеко не полным. Данный тренд свидетельствует о том, что в академических кругах признали растущий спрос на людей, разбирающихся в аналитике. Со временем эти программы помогут решить проблему с дефицитом кадров. Современные программы отличаются тем, что они сосредоточены на несколько ином наборе компетенций, чем программы в области традиционной статистики, исследования операций или делового администрирования.

В мои времена, когда я изучал статистику в университете, первостепенное внимание уделялось обучению специальным навыкам, тогда как практическому применению статистики, особенно в сфере бизнеса, не уделялось никакого внимания. Единственным упоминанием о бизнесе в нашей учебной программе были примеры в учебнике, в которых рассматривалась возможность использования искусственно созданных достоверных данных для решения бизнес-проблемы. Однако при этом от нас требовалось повернуть матрицу или выполнить иную формальную задачу. Так что бизнес в этом случае был не более чем тематической историей. С другой стороны, традиционные программы образования в области бизнеса были полностью сосредоточены на бизнес-тематике и, возможно, лишь на десятую часть уделяли внимание специализированным знаниям. Иногда программа MBA (магистр делового администрирования) могла включать вводный курс статистики, но большинство традиционных бизнес-программ полностью опускали технические навыки, требующиеся профессиональным аналитикам.

Сбалансированные образовательные программы

В настоящее время быстро распространяется новый тип университетского образования, где сочетаются бизнес-дисциплины со специализированными. По этим гибридным программам выпускаются хорошо подготовленные аналитики с правильным набором навыков. Если в ближайшем к вам университете есть такая программа, вы можете нанять там молодых специалистов.

Преимущество новых программ подготовки специалистов по аналитике состоит в том, что они обеспечивают достаточно глубокое образование как в области аналитики, так и в области бизнеса. По таким программам готовят всесторонне развитых специалистов с уровнем компетенций в аналитике и бизнесе примерно 7 из 10. Лично я предпочел бы нанять именно таких людей и постарался бы развить аналитические и деловые компетенции до уровня 10, а не людей с техническими компетенциями на уровне 10 из 10 и компетенциями в области бизнеса 0 из 10, или наоборот (см. рис. 8.1). Например, сам я начинал с хорошим уровнем технической подготовки и с нулевыми навыками в области бизнеса, и мне потребовалась масса времени и сил, чтобы развить навыки в бизнесе до нужного уровня.

Я изучал статистику по одной из самых уважаемых программ в стране – в Университете штата Северная Каролина (North Carolina State University, NCSU). Он одним из первых открыл программу подготовки магистров в области аналитики. Однако, чтобы подчеркнуть мое уважение к новым программам подготовки аналитиков, хочу заявить, что если бы мне потребовались новые сотрудники в мою аналитическую команду, то я бы в первую очередь поискал их среди выпускников нового отделения NCSU. Несмотря на мои теплые воспоминания о факультете статистики, нацеленность новой программы аналитического образования на насущные нужды бизнеса подкупает меня сильнее. Судя по всему, другие работодатели согласны со мной, поскольку начальная зарплата выпускников NCSU по специальности «аналитика» в последние годы сопоставима с начальными зарплатами выпускников ведущих национальных бизнес-школ или даже превосходит их.

По мере нарастающего спроса на различные аналитические дисциплины, типы данных и инструменты сегодня специалисту становится все труднее быть сведущим сразу во всех областях. Поэтому нужно сосредоточиться на создании команды, которая закроет все потребности, хотя каждый ее участник этого сделать не в силах. Представьте себе аналитический «пирог», состоящий из нескольких «кусков», как показано на рис. 8.2. Один человек может охватить три-четыре «куска», другой – еще три-четыре. Когда же они объединятся в команду для реализации проекта, то совместно охватят всё.