Кейс 2007 № 1 (8)

Подождите немного. Документ загружается.

К О Р У С К о н с а л т и н г3 0

А В т О м А т И з А Ц И я б И з Н е С А

Корпоративная

разведка

может ли BI-система заменить человека?

В бизнесе – как на войне: главное – знать, кто твой противник.

Сегодня считается, что это знание можно приобрести путем

использования аналитических инструментов, известных как BI.

Они, как явствует из их названия, именно для того и предназна-

чены*. Сегодня множество компаний стремятся овладеть этими

полезными во всех отношениях инструментами, однако я убеж-

ден, что все на свете аналитические инструменты не способны

заменить собой силу человеческой мысли.

авайте разберемся. Всем известно, что BI-инструменты позволя-

ют производить такие процессы, как извлечение информации из

массива данных (data mining), оперирование данными в режиме

реального времени (real-time data warehousing) с использованием нели-

нейной логики (fuzzy logic). Несомненным преимуществом BI-инструмен-

тов является то, что они позволяют быстро получить конечный результат

благодаря эффективному поиску, хранению, фильтрованию и сортировке

огромного массива информации.

Однако основная сложность в использовании BI-инструментов состоит

в том, что, если слишком увлечься их магическим очарованием, есть

опасность полностью передать привилегии принятия решения бездуш-

ным машинам. Соблазн положиться во всем на компьютер действительно

велик: это просто, это быстро, это не требует интеллектуальных и эмо-

циональных усилий. Иногда кажется, что компьютер способен заменить

собой сессию по брэйн-стормингу и месячную работу целой команды

аналитиков. На самом деле это не так. Ни один компьютер не в силах про-

тивостоять человеческому разуму.

Сэм Элром

* В английском

языке термины,

обозначающие

корпоративную

разведку (business

intelligence) и сов-

ременные аналити-

ческие инструмены

класса BI (business

intelligence) совпада-

ют – Прим.перев

3 1К е й с № 1

(

)

2 0 0 7

К о р п о р а т и в н а я р а з в е д к а

Возьмем, к примеру, одну европейскую компанию, с которой я работал

несколько лет назад. В этой компании был специальный сотрудник, в

обязанности которого входило чтение и анализ газет, журналов, пресс-

релизов и прочей информации, доступной из открытых источников. Он

читал весь этот массив печатных и он-лайн СМИ и готовил еженедельные

отчеты для вице-президента компании о том, что происходит в компани-

ях-конкурентах. Потом, стремясь снизить издержки, компания уволила

сотрудника и вместо него установила две BI-системы, которые должны

были выполнять те же самые функции – отслеживать потоки информации

по рынку и анализировать их. Начальники были ужасно довольны: внед-

рение систем заняло всего (!) 9 месяцев, обошлось им не слишком дорого,

при этом (как они думали) системы позволили выполнять тот же объем

работ, но в значительно более сжатые сроки. ИТ-директор с гордостью

заявил мне, что новые BI-инструменты «создали необходимые условия ра-

боты для руководства», поскольку позволяли предоставлять информацию

в стандартизованном и удобном формате.

К О Р У С К о н с а л т и н г3 2

А В т О м А т И з А Ц И я б И з Н е С А

Тем временем в компании, о которой я веду речь, созрели грандиоз-

ные планы по выводу на рынок их самого «ударного» продукта, раз-

работка которого заняла 18 месяцев и потребовала солидных финан-

совых вливаний, не говоря уже о кропотливом труде маркетологов и

исследователей из подразделения по разработке новых продуктов. И

вдруг – вот тебе на – их конкурент выпускает аналогичный, но более

продвинутый продукт. Руководители компании были в шоке. Оказа-

лось, что их хваленая BI-система была не в состоянии раздобыть для

них информацию о готовящихся шагах конкурента. Выяснилось, что

конкурент дважды откладывал выпуск нового продукта, мотивируя

это тем, что ему необходима «синхронизация и доработка мощнос-

тей». А BI-система интерпретировала эту информацию как сообщение

о сбое в производстве и не подавала сигнал об опасности.

Нашу консалтинговую компанию пригласили для того, чтобы разо-

браться, в чем дело. Мы обнаружили, что в компании, во всем по-

ложившейся на выкладки BI-системы, способность отследить, что

замышляет враг, значительно снизилась. Причина сбоя оказалась в

том, что из компании был уволен человек, отвечавший за обработку

первичной информации. Наши расчеты показали: если бы этот че-

ловек оказался на месте, роковая ошибка не была бы совершена. Мы

провели небольшое расследование и убедились, что, будь человек на

своем посту, он непременно собрал бы воедино те 35 сообщений, ко-

торые пришли на его электронную почту, несмотря на то, что он уже

не работал в компании, и, проследив между ними тревожную связь,

обязательно бы подал сигнал об опасности.

Мы посоветовали этой европейской компании восстановить в сво-

ей штатном расписании должность информационного аналитика и

отправить всех сотрудников, начиная с простых секретарей и закан-

чивая топ-менеджерами, на тренинг по BI-системам, где специалисты

объяснили бы им все преимущества и недостатки этих современных

инструментов анализа. Мы также порекомендовали менеджерам обу-

чить своих подчиненных первичным навыкам анализа информации

и способам отбора наиболее ценных сведений из всего, что попадает-

ся им под руку или на глаза (газеты, телепередачи, рекламные роли-

ки и т.д.).

Сэм Элром

президент и

основатель Elrom

Security Consulting

(Балтимор, Мэриленд,

США) – крупной

консалтинговой

компании в области

корпоративной

разведки и

обеспечения

безопасности

данных. Область

специализации:

нефтяные и

производственные

компании. Автор

многочисленных

докладов и

статей по темам,

связанным с защитой

корпоративной

информации и

корпоративной

разведки.

Множество побед было одержано только благода-

ря героическим усилиям разведчиков, по крупицам

собиравших информацию, тщательно анализиро-

вавших ее и передававших в центр.

3 3К е й с № 1

(

)

2 0 0 7

К о р п о р а т и в н а я р а з в е д к а

Этот пример четко показывает, что BI-системы не могут выступать

полноценной заменой полномасштабной программе корпоративной

разведки, в которой участвует множество людей, способных отслежи-

вать, сопоставлять и анализировать разрозненные факты. Я не хочу

сказать, что BI-системы не нужны, просто нужно помнить, что при-

нятие окончательных решений – удел человека с его опытом, знанием

рынка и предпринимательской интуицией. Да, BI-системы способ-

ны лучше всех собирать информацию из разрозненных источников,

систематизировать и организовывать ее, однако это не есть business

intelligence (корпоративная разведка) в полном смысле этого слова.

BI-системы позволяют представлять большие объемы информации

в удобном формате, осуществлять быстрый поиск по ключевым па-

раметрам, отфильтровывать ненужное. Они полезны для принятия

решений, но не должны подменять собой человека. Предоставляемая

BI-системами информация может быть полезна для менеджера по

закупкам, менеджера торгового зала, бухгалтера или финансиста, но

это не та информация, в которой действительно нуждается руководс-

тво для стратегического управления компанией. Скажем, BI-система

позволяет собрать информацию о рекламной кампании конкурента и

проанализировать уровень его рекламной активности.

К О Р У С К о н с а л т и н г3 4

А В т О м А т И з А Ц И я б И з Н е С А

Но поможет ли эта самая система сделать вывод о маркетинговой

эффективности рекламной кампании конкурента или потенциале

сделанного им приобретения? Думаю, это под силу только опытному

специалисту.

Я люблю сравнивать работу BI-систем с действиями разведслужб, стоя-

щих на страже безопасности государства. Многие победы были достигну-

ты только благодаря героическим усилиям разведчиков, по крупицам со-

биравшим информацию, тщательно анализировавших ее и передававших

в центр. При этом есть примеры того, как даже самые лучшие компьюте-

ры и безошибочные статистические расчеты не помогли предотвратить

катастрофу. К примеру, если бы агентура США в Афганистане работала

лучше, мы бы не допустили ряда непростительных ошибок при ведении

афганской кампании. Хотя при анализе ситуации в Афганистане были

задействованы различные схемы электронного анализа. В бизнесе то же

самое. Как бы активно ни развивались компьютерные мощности, полевая

разведка просто необходима для того, чтобы точно знать, что замышляют

конкуренты. Компьютер плюс человеческий мозг – вот идеальная схема

для работы корпоративной разведки. Человек вносит в отбор и анализ

информации больше динамики, помогает создать более полную картину,

3 5К е й с № 1

(

)

2 0 0 7

К о р п о р а т и в н а я р а з в е д к а

поскольку он основывается не только на печатных источниках, но и на

слухах, на оброненных то там, то тут фразах коллег из других компаний,

на мнениях, высказываемых аналитиками в радио и телепередачах. В

итоге получается, что человек так или иначе задействует гораздо более

обширный пласт информации, чем это под силу компьютеру. Сдобрив по-

лученные сведения собственной интуицией и знаниями рынка, человек

способен с большей вероятностью, чем компьютер, воссоздать картину

действий конкурентов. Лично я глубоко убежден, что нет ничего лучше

компьютеров, когда речь идет о сборе и сортировке информации, а вот

анализ попрошу оставить человеку.

Парадокс – вы скажете. Ведь мы испытываем неколебимую веру в

то, что компьютер не может ошибиться, при этом человеку ошибать-

ся вполне свойственно. Тем не менее, дела обстоят именно так: при

верности вышеприведенных утверждений, верно и другое: при отсутс-

твии человеческого фактора ошибиться может и компьютер!

Если вы по-настоящему занимаетесь корпоративной разведкой, вы умеете

ценить информацию, вы знаете, зачем и почему она нужна, откуда она

берется и с какими рисками сопряжен ее анализ. Вы понимаете, откуда

взять сведения о намерениях конкурента, вы можете предположить,

какие действия ваша компания предпримет в ответ. И вы точно уверены,

что разведка – дело чересчур деликатное и тонкое, чтобы доверять его

машине.

Статья возвращает нас к вопросам эпохи

становления науки кибернетики: сможет

ли компьютер заменить человека?

Пока ни один компьютер не прошел

тест Тьюринга (домашнее задание тем,

кто не знает, что это такое: найти в

Интернете и попробовать самому), и даже

само это «обещание» понемногу перестает

занимать умы.

А главных проблем замены человека

компьютером по-прежнему всего две:

меняющаяся среда (и значит, алгоритм)

и тот факт, что компьютер не может ни

за что отвечать. А раз отвечает всё равно

человек, тогда что же такое «замена»?

Тимофей Левицкий

Начальник Управления информационных

технологий ЗАО «Ижорский Трубный Завод»

Множество побед было одержано только благода-

ря героическим усилиям разведчиков, по крупицам

собиравших информацию, тщательно анализиро-

вавших ее и передававших в центр.

К О Р У С К о н с а л т и н г3 

К А Р ь е Р А

История успеха

Чем опасно чтение про удачливых бизнесменов

Результат работы любого профессионала зависит от случая.

Случай может помочь создать шедевр, а может помешать вы-

полнить обычную работу. Но это – качественные рассуждения,

как раз из тех, какими пользуются журналисты, когда сочиняют

очередную историю успеха. Я намерен отбросить все вызванные

такими статьями эмоции и попытаться проанализировать поня-

тие «успех». Я предпочел бы использовать строгие количествен-

ные методы, но ограничусь более доступными полуколичест-

венными рассуждениями.

аши знания и сама способность узнавать и обучаться построены

на ошибках. Точнее – на пробах и ошибках. Чужих и наших собс-

твенных. Нет другого пути познания. Мне это очень по душе, и

я начинаю искать учебный материал. Мне нужны пробы и ошибки. И я

их не нахожу. Нет рубрики «История провала». Вокруг – один сплошной

успех. Солдат идет на войну исключительно за маршальским жезлом. Не

быть ему убиту, и не быть ему полонену. Это всегда происходит с други-

ми, с теми, кто в рубрику не попал. Но довольно беллетристики: анализ

больших войн показывает, что большая часть призыва с войны не возвра-

щается. Анализ показывает, что большая часть начинающих компаний

никогда не отпразднует свое пятилетие. Анализ показывает, что боль-

шинство биржевых спекулянтов теряет деньги. Анализ показывает, что

преуспевающих игроков в рулетку или кости не существует в природе.

Стоп. Не путаю ли я чего? На каком основании я себе позволяю валить в

одну кучу бизнес, искусство, спорт и игру в рулетку?

На самом деле все обстоит еще хуже. Бизнес, в определенном смысле это-

го слова, значительно хуже игры в рулетку, а результаты работы менед-

жера много хуже результатов работы игрока. Но я не хочу быть голослов-

ным: давайте смотреть вместе.

Олег

Шестопалов

3 К е й с № 1

(

)

2 0 0 7

Кем работает средняя актриса?

Возьмем в качестве примера № 1 профессию столяра. Будучи однажды

приобретено, мастерство столяра почти не может быть утрачено, а рабо-

тоспособность столяра остается стабильной на протяжении долгих лет и

не предъявляет специальных требований к состоянию здоровья. Кроме

того, умения столяра довольно универсальны и могут быть применены в

целом ряде смежных профессий. Таким образом, можно довольно уверен-

но сказать, что человек, избравший профессию столяра, проживет отно-

сительно благополучную столярскую жизнь. Мы можем также утверж-

дать, что типичный столяр – это столяр средней хорошести и среднего

заработка, что очень плохие столяры и знаменитые столяры – чрезвычай-

ная редкость, и их существование в профессии почти незаметно.

В качестве примера № 2 возьмем профессию актрисы. Хотя это занятие

кажется очень многим старшеклассницам привлекательным, потреб-

ность в актрисах невелика. Более 90% абитуриенток соответствующих

учебных заведений так и не становятся их студентками, и, хотя путь к

актерской деятельности не всегда проходит через систему образования,

число «самородков» ничтожно мало, и им можно пренебречь. Отсутствие

точных критериев оценки способностей приводит к тому, что основную

роль на этой стадии отбора играют эмоции приемной комиссии.

и с т о р и я у с п е х а

К О Р У С К о н с а л т и н г3 

Однажды я зашел в ГИТИС, где училась подруга моего детства, и был

поражен тем фактом, что у всех студенток ее курса ноги были при-

мерно одинаковой формы. Поскольку эмоции приемной комиссии не

поддаются прогнозированию, для абитуриентки они случайны. За

время обучения сходят с дистанции еще 10-15% студенток. Получение

диплома, однако, вовсе не гарантирует попадания на сцену или в кино.

Примерно треть выпускниц не получает приглашения на работу (отбор

производится опять же в соответствии с эмоциями работодателя, то

есть случайным для дипломантки образом). Эти выпадают из профес-

сии сразу. Нетрудно сосчитать, что не более 6% абитуриенток получат

работу по специальности. Но на этом история не заканчивается – ни

одна из абитуриенток не собиралась ограничиться просто актерской

работой. Все они жаждали быть примами. Но только 10% из них полу-

чат главную роль хоть в каком-нибудь спектакле хоть на какой-то сцене

(для кино шансы еще меньше). И попадание в эту одну десятую опять-

таки обусловлено факторами, слабо зависящими от профессиональных

умений. Квалификация актрисы не гарантирует ей успешной трудовой

деятельности. Спрос на конкретную актрису зависит от множества слу-

чайных факторов. Востребованность также сильно зависит от внешнего

вида и состояния здоровья, а эти параметры со временем могут только

ухудшаться. Умения актрисы плохо применимы в других профессиях.

Этих нехитрых рассуждений совершенно достаточно для того, чтобы

понять, что каждый случай успешной актерской карьеры является по

своей сути редким событием, предугадать которое нельзя. Типичная

же актриса (по образованию) не занимается актерской деятельностью.

Она может быть школьной учительницей, приемщицей в химчистке

или водителем трамвая. Все известные (даже не звезды, а просто –

известные) актрисы – исключения.

Математик описал бы ситуацию следующим образом. В первом примере

мы имеем дело с гладким, быстро сходящимся распределением вероят-

ностей. У такого распределения есть замечательные свойства: выводы,

полученные в исследовании части столяров (выборки) могут быть рас-

пространены на всех столяров (генеральную совокупность) с заранее

известной точностью, причем эта точность растет с увеличением выбор-

ки. Во втором примере распределение не является быстро сходящимся и

даже не является гладким. Понятия «математическое ожидание» (взве-

шенное среднее значение по совокупности) и «стандартное отклонение»

для таких распределений не существуют. Изучать такое распределение

невозможно, а строить с его помощью прогнозы – вопиющее математи-

ческое невежество.

Эти два примера – в словесном или математическом описании – нужны

для того, чтобы обозначить крайности. Чем больше в профессии ремес-

ленного (в самом высоком значении этого слова), тем более предсказуема

и типична жизнь и достижения представителя профессии, тем более при-

менимы статистические и логические обобщения. В профессии слесаря,

К А Р ь е Р А

Олег

Шестопалов

Занимался теоре-

тической физикой,

вычислительной

техникой и приклад-

ной математикой

(особенно подробно –

исследованием

операций), руково-

дил программными

проектами в разных

предметных областях

– от экономических

и управленческих до

экологических.

В 1988 – ушел от

научной деятель-

ности в бизнес, где

пришлось заниматься

решительно всем: от

продаж до струк-

турного и налогового

планирования группы

небольших бизнесов.

В 1999 распрощался со

всеми руководящими

должностями и орга-

низованным бизнесом

и занялся спекулятив-

ным трейдерством.