Каждая компания это не звездные технологии и супер крутые программисты, а огромная гора bottleneck, неэффективностей и сумма плохих решений, которая как-то да едет и делает свою работу. Но вот вы решили сделать какие-то изменения и сразу начинаете сталкиваться с тем, что в огромном кол-ве бизнес процессов у вас проблемы. Ну и эти проблемы, конечно, нужно решать не идеальным способом, а оптимальным по трудозатратам.
Хочу поделится одним таким примером, связанных с моей темой анализа данных и управления данными. Во многих организациях существует финансовые службы, основная цель которых предоставлять финансовую информацию руководству о состоянии предприятия. Среди многих работ этих людей есть одна такая задача: составление прогноза выручки на следующий период (год, квартал у кого как). Этот прогноз выручки часто бывает первым этапов в согласовании планов на следующий период и составлении общего прогноза по прибылям и убыткам предприятия.
Все, кто занимается такого рода прогнозированием, понимают, что в этом вопросе важна не столько точность прогнозов, сколько правильные взаимосвязи между вашими предпосылками и результатами. Ведь что мы хотим от прогноза? Мы хотим узнать, что будет, если делать все как обычно (AS IS) и что будет, если мы что-то поменяем (сценарии). Для того, чтобы сделать эту работу финансовая служба должна придумать какую-то модель предприятия, которой она может легко управлять, легко объяснять бизнесу как она работает и легко предоставлять данные в различных разрезах, в которых бизнес захочет это дело посмотреть.
Это все отличные намерения, но тут мы сталкиваемся с суровой реальностью: методологические и технические навыки для выполнения этих задач в конкретных предприятиях откровенно слабы. Модели неудобные, быстро не изменяемые, не обновляемые, легко ничего не объясняется, файлы не удобные, а разрезы получить невозможно или очень долго. Давайте посмотрим конкретный пример, где всё плохо и как это можно исправить.