Сверху вниз или снизу вверх?
Deloitte, PricewaterhouseCoopers, KPMG, Ernst & Young – известные компании «Большой четверки», которые применяют консалтинговый подход «сверху вниз» ко всем своим проектам. Но что такое нисходящий метод, чем он отличается о восходящего и действительно ли один лучше другого?
Давайте рассмотрим эти вопросы один за другим. Нисходящий подход предполагает, что сначала изучается проект в целом, а затем – его детали. Консультанты, привлеченные на новый проект, поначалу действуют на верхних ступенях иерархии компании: читают соответствующие отчеты и затем последовательно переходят от контактов с гендиректором к исполнительным директорам, менеджерам и т. д. – пока не достигнут людей «внизу» (если вообще туда доберутся). Какими бы тщательными ни были их исследования, консультанты, применяющие нисходящий подход, в конечном итоге будут представлять свой проект на основе первоначальных выводов, подобных тем, что приведены в финансовых отчетах компании на конец года. Нисходящий подход остается типичным методом, используемым консалтинговыми фирмами.
Восходящий подход – прямо противоположный путь. Этот метод на первое место ставит цифры. Сначала рассматриваются данные компании, и только потом начинается движение вверх по иерархической лестнице, от менеджеров проектов до руководителей подразделений. Количество собранной информации нарастает – и только потом можно обращаться к руководителям высшего звена. Этот подход опирается на факты и цифры, сообщающие исследователю о повседневной работе компании. Читатели не удивятся, узнав, что восходящий подход почти всегда используется аналитиками данных.
Учитывая, что это книга о науке о данных, мы могли бы автоматически взять на вооружение восходящий подход, думая, что метод, который фокусируется на базах данных, безусловно, предпочтительнее, чем тот, который начинается с отфильтрованных данных. Это, однако, было бы опережением событий. Да, поскольку подход «снизу вверх» основан на фактах, он позволяет прийти к выводу гораздо быстрее, чем если бы мы двигались «сверху вниз». Тем не менее любой исследователь проекта, использующий восходящий подход, скажет вам, что с помощью этого метода практически невозможно провести изменения. Компании не просто работают с помощью данных – они работают с людьми и отношениями. Мы не можем вгрызаться в цифры, а затем ворваться в кабинет директора, заявляя, что знаем, как решить проблему, размахивая бумажкой с данными, чтобы доказать это. Цифры, как вы узнаете из этой книги, всего лишь одна часть головоломки. Мы также должны понимать культуру компании, ее миссию и сотрудников.
Поэтому, если мы хотим прийти к достоверным выводам, нужно еще немного детективной работы. Для этого идеально годится нисходящий подход. Ричард Хопкинс, мой наставник и директор PricewaterhouseCoopers, говорит, что, если вы только следуете за цифрами,
«компания не будет вас слушать, потому что вы не сотрудничали и не разговаривали с ними. Предположим, вы выяснили на основе чисел, что продажа определенного продукта приводит к потере денег, и делаете вывод, что они должны прекратить его производство. Но они могли продавать такие продукты по определенной причине – например, для того, чтобы продать нечто другое; или, возможно, выпуск этого продукта уже сворачивается. Да, подход “снизу вверх” быстро приведет вас к результату, на основе которого вы сможете принять решение. Но без понимания общей картины это решение рискует оказаться нелучшим».
(SuperDataScience, 2016)
Нисходящий подход обеспечивает вовлеченность всех участников. Мы делаем выводы благодаря вкладу коллег. С таким уровнем сотрудничества мы сможем добиться изменений в компании гораздо быстрее.
Итак, вместо того чтобы использовать метод «снизу вверх», следует ли нам подражать сотрудникам KPMG и использовать подход «сверху вниз»? Необязательно. На то, чтобы понять общую картину, требуется много времени. Мы должны работать с участниками проекта, организовывать семинары – и когда нам дают так много информации на столь раннем этапе, мы вынуждены принимать важные решения о том, какая информация полезна, а какая нет. Это большая ответственность. Более того, результаты, полученные по итогам использования нисходящего подхода, могут в конце концов не соответствовать данным.
