[EN] Автор: Євген Пенцак, керівник програми MBAF kmbs Прогноз не є цінним сам собою. Компанії потрібно розуміти, навіщо він їй – наприклад, для збільшення прибутку, який, зі свого боку, впливає на вартість бізнесу. Отже, аналітика дозволяє концентрувати зусилля менеджменту для досягнення довгострокових стратегічних цілей. За останні роки світ сильно змінився: раніше інформація за минулі роки могла слугувати основою для побудови прогнозів, зараз – вже ні. Нові віруси, кібератаки чи якісь інші загрози, які чекають на нас у майбутньому, виводитимуть компанії зі стану стійкості. І ті організації, які виявляються не готовими, можуть піти на дно. Має суттєво збільшитися частота збору інформації, потрібні хмарні технології. Одна з компаній, що спеціалізується на хмарних технологіях, нещодавно виходила на IPO – й її акції зросли удвічі у перший же день торгів. Це показує потребу у цих технологіях для бізнес-аналізу. Вже не можна уявити компанію майбутнього, яка б не мала безперервного процесу збору, обробки інформації та перетворення її на управлінські висновки. Дуже часто топменеджери вже розуміють, що їм потрібна бізнес-аналітика, але не знають, з чого почати. Особливо в Україні, де ці компетенції донедавна ніхто не розвивав. Ми багато кажемо про великі дані, штучний інтелект тощо, але за цим нічого не стоїть. Якщо у нас немає базової бізнес-аналітики – то, звичайно, не буде й її просунутого рівня на кшталт хмарних технологій та big data. Тому починати потрібно з базової бізнес-аналітики, тобто використання економетричного аналізу,  оптимізаційних та інвестиційних моделей. Наприклад, існує модель оцінки функції попиту, яка передбачає, що на попит впливають цінові та нецінові фактори. І компанії варто використати цю економетричну модель, щоб відкалібрувати її та визначити – як ці фактори і з якою силою впливають на її продаж. Це відбувається за допомогою спеціального програмного забезпечення на кшталт STATA. У ньому «зашиті» сотні різних актуальних спеціалізованих моделей, що допомагають приймати різноманітні управлінські рішення. Насправді Україна є досить технічно розвиненою країною, але у нас є проблема зі зв’язком між IT та потребами компаній. Я вважаю, що цей місток мають будувати саме бізнес-аналітики. Зараз на ринку можна знайти чимало варіантів програмного забезпечення, яке здатне порахувати практично все, що завгодно. Воно доступно для українських компаній, але їм бракує розуміння – а навіщо це нам? Чого я хочу досягти: збільшити продаж, ринкову частку тощо? І вже від цього відштовхуватися, визначаючи – які дані треба збирати. Власне, сутність менеджменту ХХІ століття – не тільки у вирішенні проблем, а й у їх постановці. Наступним кроком топменеджменту потрібно поспілкуватися із бізнес-аналітиками. Великі компанії можуть собі дозволити власний аналітичний відділ, інші – можуть віддати аналітику на аутсорс. Головне, що аналітики мають розуміти: з якими проблемами стикаються управлінці, відповіді на які запитання вони хочуть мати, якими є бізнес-процеси компанії. В залежності від цього аналітик підбере відповідну модель, яка генеруватиме прогноз та допомагатиме приймати певні рішення, і зрозуміє – які дані, де та як збирати, поставить завдання дата-сайнтисту. А дата-сайнтист «почистить» дані, відкалібрує модель та запустить її в роботу. Усе вищесказане не означає, що управлінцю вже не потрібна інтуїція. Але варто розуміти, що вона являє собою лише одну з моделей реальності – ту, яка знаходиться у нас в голові. Бізнес-аналітика дозволяє використати на додачу до інтуїції ще й інші моделі, і це підвищує якість ухвалених управлінських рішень. Стаття вперше вийшла на nv.ua