Чем вредно излишнее внимание руководителей к анализу данных И на что лучше всего полагаться при принятии управленческих решений Считается, что современный менеджмент невозможен без данных. Резкий рост объема доступных данных и развитие науки о данных (data science) позволили менеджерам намного больше узнать о своих компаниях. Грамотно используя эти знания, можно принимать более качественные решения по каждому аспекту бизнеса. Именно поэтому многие компании торопятся открыть аналитические отделы, чтобы извлечь как можно больше пользы из беспрецедентного изобилия данных. Так, согласно недавнему исследованию, 91,9% компаний из списка Fortune 1000 заявили об увеличении инвестиций в аналитику данных. Нельзя отрицать потенциал больших данных, но являются ли они универсальным ответом на все вопросы? Иными словами, может ли излишнее внимание к данным и их анализу иногда приводить к нежелательным результатам? Мы изучили этот вопрос в своей недавней работе. Мы ожидали, что данные могут оказаться контрпродуктивны в условиях крайней неопределенности, когда собрать нужные данные очень сложно или вовсе невозможно. Может быть, именно по этой причине 12 издательств не смогли разглядеть потенциал «Гарри Поттера и философского камня», и только Bloomsbury Publishing согласилось издать книгу тиражом в 500 экземпляров. Роман был настолько новаторским, что ни у кого по определению не могло быть данных, чтобы точно оценить его потенциал. Какие задачи директорам лучше решать с помощью алгоритмов Гендиректора привыкли принимать решения, полагаясь на опыт и интуицию и пренебрегая искусственным интеллектом, – и напрасно Чтобы проверить догадку, мы опросили 122 компании из креативных индустрий (реклама, цифровой маркетинг, издательский бизнес и программное обеспечение) об их последних инновационных проектах. Мы выбрали именно креативные индустрии, потому что для них характерны крайне непредсказуемые реакции клиентов и бесконечное разнообразие потенциальных новинок и модификаций. По той же причине мы сконцентрировались на процессе принятия решений о выборе инновационных проектов для дальнейшей разработки. Эти решения принимаются в условиях высокой неопределенности. У менеджеров почти нет прошлых данных, которые бы позволили им точно предсказать реакцию клиентов, рыночный потенциал, возможности практической реализации и риски. И даже если бы у них были все эти данные, экстраполировать их было бы очень сложно, а иногда это приводило бы к ошибочным выводам. Мы попросили менеджеров этих компаний вспомнить последний случай, когда им приходилось отбирать один из нескольких инновационных проектов. Нам важно было определить, в какой степени они полагались на анализ (выбор решения на основании данных), чутье (интуитивный выбор решения) или эвристику (ряд практических приемов для быстрого и рационального принятия решений). К эвристическим методам мы отнесли, в частности, «подсчет баллов» (выбор варианта с максимальным количеством преимуществ), «опыт» (делегирование права принять решение самому опытному члену команды) и «голосование» (выбор простым большинством голосов). Затем мы попросили менеджеров указать свое мнение еще по двум вопросам: правильно ли они приняли решение (воспринимаемая точность решения) и насколько быстро они его приняли (воспринимаемая скорость решения). Несмотря на весь интерес к большим данным, менеджеры в нашей выборке полагались на анализ не чаще, чем на внутреннее чутье или простые эвристические приемы. Чаще всего они использовали подсчет баллов (эта методика опередила и интуитивные оценки, и анализ). Почему большие данные часто бесполезны для бизнеса Компании собирают большие объемы данных, рассчитывая с их помощью обнаружить интересные закономерности. Но насколько полезен этот анализ на самом деле? Кроме того, мы обнаружили, что анализ не всегда лучший способ выбора одного из нескольких инновационных проектов. Решения, принятые на основе анализа, были достаточно точными, но процесс был долгим. Менеджеры, которые полагались на чутье в сочетании с простыми эвристическими оценками, принимали не менее точные решения, но действовали намного быстрее. Иными словами, сочетание эвристики и интуиции предоставляло лучший компромисс по скорости и точности принятия решений. Добавление анализа данных не принесло существенного повышения точности, зато сильно снизило скорость. Но стоит предупредить менеджеров, которые после этого захотят перейти на интуитивное принятие решений: качество интуитивных оценок зависит от вашего опыта. Прошлые исследования указывают, что эффективность интуиции по сравнению с анализом прямо пропорциональна вашим знаниям в сфере: эксперты с большей вероятностью принимают хорошие интуитивные решения. Таким образом, менеджерам, которые не слишком хорошо ориентируются в своей области, лучше не слишком полагаться на внутреннее чутье. Наши результаты показывают, что они могут полагаться в первую очередь на эвристику, и это тоже разумная альтернатива. В следующий раз, когда вам придется принимать сложное управленческое решение, имейте в виду, что данные не единственное возможное основание такого решения. Полагаясь на чутье и простые эвристические приемы, вы сможете принять решение быстрее – и оно может оказаться не менее точным, особенно если у вас есть необходимый опыт. Об авторах: Огуз Аджар — доцент в школе бизнеса Лондонского университета Сити (ранее – школа бизнеса Касса); Дуглас Уэст — профессор маркетинга в Бизнес-школе Королевского колледжа Лондона Статья впервые опубликована в «Harvard Business Review Россия». Оригинал статьи здесь