Почему руководители не видят необходимости в автоматизации аналитики

Обычно скепсис к автоматизации вызван стабильностью «ручной» аналитики — отчеты готовы, данные обработаны, а аналитические задачи выполнены. Это создает иллюзию, что ручной процесс работает безупречно. При этом, руководители часто не осознают, сколько усилий и времени работников уходит на сбор, очистку и сверку информации — особенно если она поступает из множества разных источников. 

Но даже если команда выполняет все аналитические KPI, у нее не всегда есть время на углубленный анализ и формулирование стратегических выводов, т.к. вся энергия уходит на технические задачи. В итоге, компания упускает возможность для оптимизации бизнес-процессов.

Как правило от автоматизации аналитики отказываются представители малого и среднего бизнеса. Это происходит из-за работы с небольшими потоками данных, которые легко обрабатываются в «ручном» режиме, а дополнительные расходы на внедрение новых технологий просто себя не оправдают. Такой подход работает в краткосрочной перспективе, но мешает масштабированию бизнеса. 

Со временем компания может расшириться и тогда объем ее данных неизбежно увеличится — вырастет объем продаж, усложнится ассортимент или структура заказов, появятся новые каналы продвижения. Все это потребует обработки данных из разных источников — например из CRM, соцсетей или интернет-магазина. Уже на этом этапе бизнес может столкнуться с недостатками ручного труда — например, с необходимостью расширения штата для обработки большего числа операций.          

Эти и другие причины отказа от автоматизации аналитики лишь ограничивают возможности бизнеса.    

Почему «ручной» аналитики недостаточно

Когда компании используют только «ручную» аналитику, с большой вероятностью могут возникнуть следующие проблемы: 

• Зависимость от отдельных сотрудников. Если хотя бы один из аналитиков уйдет в отпуск, возьмет больничный или просто уволится — скорость анализа упадет. Даже если работнику сразу найдут замену, новому специалисту придется вникать в тонкости всех бизнес-процессов, а это негативно повлияет на качество отчетов. 
  
  Автоматизированная аналитика мало зависит от кадровых факторов, так как ее системы могут формировать и анализировать данные при минимальном участии человека. Специалистам достаточно задать базовые настройки программы, а затем просто следить за корректностью их исполнения. 

• Ошибки из-за человеческого фактора. Ошибаться могут даже опытные аналитики — из-за усталости, невнимательности или плохого самочувствия. Простая опечатка может существенно исказить отчетность — особенно, если она возникла в начале аналитической цепочки или ключевых формулах. Например, если в отчете специалист случайно занизит конверсию лендинга, руководство может отказаться использовать вполне эффективный сайт.
  
  Автоматизация заметно снижает вероятность таких проблем благодаря унификации форматов и устранению ручного ввода данных. Это не только повышает точность анализа, но и освобождает сотрудников от рутины, позволяя им сосредоточиться на стратегических задачах.

• Риск рассогласования данных между отделами. Обычно в больших компаниях отчетность передается отделам по цепочке. К примеру, сначала формируются первичные показатели, затем данные проходят сверку и, наконец, поступают для итоговой сводки. На каждом из этих этапов возможны задержки, неточности и нестыковки — все это приводит к искажению итоговых результатов. В результате приходится тратить время и ресурсы на поиск источника проблемы и повторное согласование сводного отчета.
  
  Автоматизация создает единое пространство данных, в котором каждый отдел может оперативно вносить и обновлять информацию. Это не только сокращает количество этапов передачи данных, но и позволяет отделам видеть актуальную картину в режиме реального времени, минимизируя риски рассогласований и неточностей.

Подобные случаи не только замедляют аналитику, но и создают риск искажения отчетности, что может негативно отразиться на эффективности бизнеса. 

Как убедить руководителя в необходимости автоматизации аналитики

Одна из главных задач любого руководителя — повышение эффективности бизнеса: увеличение точности отчетов, улучшение производительности команды или экономия ресурсов. Поэтому доводы в пользу автоматизации аналитики должны четко отвечать интересам компании.

Так, можно рассказать, что автоматизация обеспечит бизнесу более глубокий и межфункциональный анализ данных. Это улучшит понимание поведения клиентов, повысит точность прогнозов и позволит формировать персонализированные предложения. Вместе с этим, бизнес сможет быстрее выявлять возможности для роста и тестировать новые инициативы, а также использовать полученные инсайты для разработки уникальных стратегий развития компании. Все это укрепит позиции бизнеса на рынке и позволит  выделиться среди конкурентов. 

Второй важный момент — подтверждение аргументов реальными примерами. В этом могут помочь:

• Данные об аналитических процессах компании. В первую очередь нужно показать сколько времени сотрудники тратят на сбор и обработку данных, как часто возникают ошибки и сколько усилий требуется для их исправления. При этом, важно продемонстрировать реальные случаи задержек или ошибок, вызванных ручной обработкой данных — например, нестыковок в сводных отчетах или задержкам рекламных кампаний.
  
  Негативное влияние этих проблем на эффективность бизнеса лучше показывать наглядно — например, через графики и таблицы, которые отражают рост временных и трудовых затрат по мере увеличения объема данных.

• Положительная практика других компаний. Здесь лучше выбирать схожие по отрасли или масштабу бренды, которые внедрили автоматизированные решения и добились заметных улучшений — например, ускорения скорости подготовки отчетов, снижения числа ошибок и повышения общей эффективности бизнеса. 
  
  В первую очередь нужно ссылаться на конкретные цифры или успешные кейсы, которые есть на сайтах компаний или в других открытых источниках. При этом, важно детально описывать приведенные примеры — какие именно инструменты применялись, сколько времени заняла автоматизация и как это отразилось на бюджете компании. Так руководитель лучше поймет применимость результата к своему бизнесу.

• Оценки и прогнозы экспертов. Исследования международных компаний и признанных экспертов помогут убедить руководителя, что автоматизация не только повышает эффективность анализа, но и становится выбором лидеров рынка в качестве инструмента для роста бизнеса. 
  
  Например, в Fortune Business Insights рассказали, что в 2023 году рынок BI составил 29,42 млрд долларов, а в 2030 эта цифра должна вырасти до 54,27 млрд долларов — т.е. больше, чем на 85%. Для сравнения, даже экономика самого развивающегося Азиатско-Тихоокеанского региона по прогнозам за 2023-2030 годы не сможет подняться выше 7%.  

Также важно подготовиться к возможным возражениям, которые будут зависеть от множества факторов — начиная от осведомленности руководителя о процессе автоматизации и заканчивая финансовыми и ресурсными возможностями самой компании. Вот несколько примеров распространенных возражений:

• Нехватка бюджета.

• Отсутствие квалифицированных специалистов для работы с автоматизацией — например, архитекторов данных, дата-инженеров, BI-аналитиков.

• Риск утечки данных.

• Непонимание технической части автоматизации.

• Отказ от удобной и «сделанной под себя» системы.

• Зависимость от сторонних поставщиков.

• Отсутствие времени на внедрение.

Руководство может найти еще много причин остановиться на «ручном» анализе, поэтому чтобы быстрее обосновать ценность автоматизации аналитики, нужно выстроить следующую логику убеждения:

• Озвучивание проблемы. Здесь необходимо показать какие сложности возникают при работе исключительно с «ручной» аналитикой.

• Демонстрация преимуществ автоматизации. Руководителю нужно объяснить, как автоматизированные решения помогут решить проблему и оптимизировать бизнес-процессы. Важно, как в предыдущем пункте подкреплять свои тезисы цифрами, это лучший аргумент.

• Отработка возражений. Если после предыдущих этапов руководитель сомневается в необходимости автоматизации, придется усилить аргументацию и ответить на все волнующие его моменты.

Вот так подобный диалог может выглядеть в деталях:

• Проблема. Количество производственных цехов компании выросло с 6 до 8 — это увеличило поток информации по таким направлениям, как аренда, активы и услуги, а также привело к подключению дополнительных систем обработки данных. В итоге, эффективность «ручного» анализа упала — чаще возникали ошибки в отчетности и замедлялась скорость анализа.  

• Доказательство проблемы. Здесь можно показать диаграммы с временными затратами на каждый этап анализа, а также подробный отчет о количестве и причинах аналитических ошибок. В докладе нужно отразить периоды до и после масштабирования бизнеса, где во втором случае негативных прецедентов намного больше. 

• Решение. Автоматизация аналитики через подключение ETL и BI-систем. Так компания смогла бы быстрее собирать информацию из различных источников, объединять их в единый аналитический инструмент, а также визуализировать отчетность через системы дашбордов для более удобного контроля и управления бизнес-процессами.

• Подтверждение эффективности решения. Аналогичную практику применило предприятие с общей площадью производственных площадок в 1 млн кв.м. После расширения арендных объектов, у компании повысился объем обрабатываемых данных и прежняя «ручная» аналитика стала давать сбой. 
  
  В итоге, руководство подключило комплексную автоматизированную систему из Modus ETL и Modus BI — это сократило время для обработки рутинных операций с 3 часов до нескольких минут, а также ускорило обработку данных с 40 до 5 секунд. Также существенно снизилось количество ошибок и улучшился мониторинг информации за счет подключения около 35 дашбордов. 

• Возражение. Внедрение сторонних систем создает угрозу для безопасности данных. 

• Ответ на возражение. Современные ETL и BI-инструменты предлагают шифрование данных как в процессе их передачи, так и в состоянии покоя. Это означает, что даже если данные будут перехвачены, они останутся недоступными без соответствующих ключей. Кроме того, эти системы позволяют настраивать уровни доступа к данным на основе ролей пользователей, поэтому к конфиденциальной информации могут получить доступ только авторизованные сотрудники.

В этом примере руководителю не просто продемонстрирована ценность и преимущества автоматизированного подхода к отчетности, но наглядно доказано, что это решение успешно работает в аналогичном бизнесе.  

Заключение

Автоматизированная аналитика только набирает популярность — поэтому не удивительно, что некоторые предприниматели с опасением смотрят на этот инструмент. 

Чтобы убедить руководителя подключить автоматизацию отчетности, в первую очередь нужно доказать ее пользу для бизнеса — но этот процесс требует тщательной подготовки. Специалисту необходимо подробно раскрыть все проблемы «ручного» анализа, убедительно обосновать эффективность автоматизированного метода, а также подготовиться к закрытию любых потенциальных возражений руководителя.