– Да, но в какой момент она мне его присылает?

– Ни в какой. Он сам у тебя окажется.

– В моей папке?!

– Да!

– Но формула же ссылается на локальный файл?..

Через месяц он писал мне радостные письма. Все у него получилось. Поначалу бухгалтеры удивлялись, как это босс звонит им и задает вопросы по «еще не отправленным данным». Прослыв провидцем, клиент мой перешел на сторону аналитического добра. Теперь он сам на своих геморройных конференциях рассказывает про облачные технологии, важность структурирования информации и любовь к данным.

Фотография Lacie Slezak, источник Unsplash

1. Обучайтесь самостоятельно. Если у вас есть доступ к оплачиваемым часам какого-либо гуру аналитики, возможно, он поможет сэкономить вам уйму времени. Помните только: хорошие аналитики не обязательно умеют делать управленческие отчеты. И наоборот: далеко не каждый, кто лихо составляет SQL-запросы, объединяет «необъединяемые» таблицы, способен понять экономический смысл того отчета, который у него в итоге получился. По-хорошему вам нужно становиться и репорт-генератором, и аналитиком.

2. Лучший способ научится бизнес-анализу – начать бизнес-анализ собственного бизнеса. Если же у вас еще нет никакого бизнеса, самое время анализировать бизнес будущий. И если вы ни разу не создали ни одного полноценного бизнес-плана в своей жизни, бизнес лучше не начинать. Олег Тиньков в книге «Как стать бизнесменом» пишет о том, как он проверил свою бизнес-идею: «Я заплатил сотни тысяч долларов Boston Consulting Group за feasibility study – исследование, показывающее, есть ли перспективы у бизнес-идеи. Ответ оказался положительный». Если у вас нет денег на такое study, это не означает ни то, что бизнес открывать нельзя, ни то, что исследование не нужно делать. Сделайте его сами!

3. В главе «10 советов по сбору управленческих данных» мы рекомендуем использовать внешние данные и данные о конкурентах. Действительно, если ваш бизнес только начинается, полезно взять любую доступную отчетность уже состоявшихся конкурентов и научиться анализировать бизнес на них.

4. Освойте базовые термины. Особенно такие, которые до этого вы часто между собой путали. Например, «корреляцию» с «аппроксимацией». Все просто: корреляция – поиск взаимозависимостей данных. Метод корреляции весьма широко используется при так называемом data mining, или добыче данных. Хотя с ростом популярности криптовалют слово mining (майнинг) становится русскоязычной аудитории вполне понятным само по себе. Итак, data mining – это когда вы обнаруживаете с помощью компьютерных систем зависимость урожая сельскохозяйственной компании от… цен на молибден. Или влияние объемов улова тунца в южноамериканской части Тихого океана на рынок недвижимости США. Удивительно то, что впервые слово «корреляция» пригодилось при раскопках костей динозавров. То есть благодаря корреляции сегодня мы знаем практический облик леэллинозавров и квантасзавров!2

Аппроксимация. Самая простая формулировка: замена одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми. Вы видите на диаграмме целый рой точек, более-менее выстроенных в прямую полосу, и заменяете эту полосу на одну простую прямую линию.

«Если я работаю с набором из двухсот случайных переменных, совершенно не зависящих друг от друга, почти невозможно не обнаружить высокую корреляцию на уровне, скажем, 30%, однако эта корреляция будет абсолютно ложной. Есть методики, позволяющие контролировать избирательность (скажем, поправка Бонферрони), но даже они не останавливают злоумышленников – как регулирование не останавливает инсайдеров, которые наживаются на системе. Вот почему за двенадцать с чем-то лет с тех пор, как мы расшифровали геном человека, генетики не добились никаких существенных результатов. Я не говорю, что данные не содержат важной информации; беда в том, что искать ее – все равно что искать иголку в стогу сена».