Закон успешных инноваций: Зачем клиент «нанимает» ваш продукт и как знание об этом помогает новым разработкам - [67]
Данные – это не феномен. Первичная функция данных – имитировать реальность. Правда, во многих компаниях прочно укоренилось одна весьма широко распространенная ошибочная идея о том, что объективны только количественные данные. Существует повсеместная вера в некие идеальные данные, которые в своей совокупности порождают совершенное понимание клиентов. Вопрос сводится лишь к определению верных данных. Говоря кратко, мы узнаем «правду», если соберем правильные данные в количественной форме, такую информацию, которую можно оформить в таблицу или регрессивный анализ. Сколько? Что? Где? Кто? Когда? Качественный же анализ – наблюдения и представления, которые не вписываются в таблицы с целью разложения на мельчайшие частицы, – не настолько надежен, как количественный, поскольку в его основе не заложена одна-единственная «правда». Количественные данные, как думается многим, все-таки лучше.
Но это совсем не так. Не высший разум дарует данные человечеству. Все они – дело рук человеческих. В один прекрасный момент кто-то решил, какие данные собирать, как их организовывать, как представлять, какие делать из них выводы, – и все это повлекло за собой ложную негибкость процесса. Данные имеют такой же план действий, как и создавший их человек, намеренно или ненамеренно. Столько же времени, сколько высшее руководство анализирует данные, ему следует определять, какие данные генерировать в первую очередь. О каких аспектах феномена мы должны собирать данные, а какие аспекты – проигнорировать?[46]
Весной 2014 года журнал Science опубликовал результаты академического исследования сервиса Google Flu Trends[47] – статистики Google распространения гриппа, предназначенной для прогнозирования развития болезни раньше традиционных отчетов Центров по контролю и профилактике заболеваний. Сервис Google Flu Trends (GFT) основывался на алгоритме, сопоставлявшем пятьдесят миллионов поисковых терминов с 1152 результатами обработки данных. По сути, Google надеялся прогнозировать вспышки эпидемии гриппа посредством перекрестных ссылок между поисковыми запросами (симптомами, поставщиками медицинских услуг, лекарственными препаратами) и соответствующими объективными данными. Авторы статьи, ученые из Северовосточного, Гарвардского и Хьюстонского университетов, пришли к выводу, что Google Flu Trends значительно переоценил число случаев заболевания гриппом в Соединенных Штатах более чем за два года. В упомянутой статье «Сказание о Google Flu: ловушки анализа больших данных» резюмируется, что ошибки (по крайней мере частично) объяснялись решениями инженеров касательно того, что следует включать в свои модели. Эти ошибки ученые окрестили «динамика алгоритмов» и «надменность больших данных».
Google двигали благородные цели: возможно, заблаговременное предупреждение о появлении гриппа могло бы предотвратить распространение заболевания и спасать жизни раньше, чем традиционные методы. Но, как убедились инженеры Google, необходимо правильно выбрать, что анализировать. К сожалению, точная связь между конкретными поисковыми запросами и алгоритмом Google оказалась куда сложнее и подвержена влиянию множества переменчивых человеческих факторов (может быть, какой-нибудь ипохондрик месяц за месяцем вбивает одни и те же запросы; может быть, инженеры Google время от времени меняли метод сбора данных, и так далее), а поэтому не могла служить надежным инструментом прогнозирования.
Поскольку запросы в Google создаются на компьютерах и могут храниться и анализироваться с помощью многих новых способов, они производят впечатление весомой совокупности данных, хоть таковой и не являются. Некое явление – в данном случае поисковые запросы – не заслуживает статуса данных только лишь потому, что может быть подсчитано и проанализировано. Подсказывает ли оно направление движения? Да. Будет ли оно объективной реальностью? Нет.
Пассивные данные нуждаются в активном управлении
Обречены ли компании отклоняться от курса работ, когда вмешиваются стандартные операционные системы, наблюдая, как из рук ускользает с таким трудом завоеванное конкурентное преимущество? Нет, если высшее руководство защитит себя и свою компанию от напасти трех заблуждений о данных касательно инноваций. Но это совершенно точно и безоговорочно случится, если работа клиентов не будет выведена на первый план и не удостоится первостепенного внимания. Пассивные данные нуждаются в активном управлении. Об этой проблеме мы поговорим в следующей главе.
• История создания большинства компаний, как правило, включает предпринимателя, сумевшего определить важную работу, которая не имеет удовлетворительного решения, и нашедшего креативный способ ее выполнения.
• Однако по мере роста фокус компании нередко смещается с той самой работы, что изначально породила компанию к жизни. Невзирая на самые благие намерения и вековую маркетинговую мудрость, компании начинают действовать так, словно их бизнес определяется продаваемыми товарами и услугами («четвертьдюймовыми сверлами»), а не выполняемыми ими работами («четвертьдюймовыми отверстиями»).
Почему так часто погоня за должностями и зарплатами не приносит счастья? Почему близкие не понимают нас? Почему цели, к которым мы стремимся, часто не приносят ничего, кроме разочарования? Эти и многие другие вопросы возникли у гуру менеджмента Клейтона Кристенсена после нескольких встреч выпускников Гарвардской школы бизнеса. Он обнаружил, что за внешними атрибутами успеха большинство его коллег глубоко несчастны. Но почему же эти умные люди, разрабатывающие стратегии огромных корпораций, не справились со стратегией своей жизни? Вместо того чтобы давать готовые советы, Кристенсен и его соавторы предлагают нам использовать известные теории менеджмента, которые очень просто спроецировать на свою жизнь.
Как генерировать свежие идеи? Как начать мыслить нестандартно? Способность к инновациям и есть “секретный соус” успеха в бизнесе. Автор бестселлера “Дилемма инноватора” Клейтон Кристенсен вместе с лидерами таких компаний как: Google, Procter & Gamble, Dell, eBay, PayPal, Skype и многих других написали эту гениальную книгу. В ней собраны инструменты и кейсы мировых компаний по развитию 5 навыков прорывного лидерства. Вы узнаете, какие общие черты можно встретить у инноваторов из разных стран и как самому стать инноватором.
На примере компаний из разных отраслей авторы книги К. М. Кристенсен и М. И. Рейнор показывают, что постоянный прибыльный рост можно обеспечить за счет инновационных «подрывных» проектов и сделать процесс внедрения инноваций вполне предсказуемым. Чтобы достичь успеха при создании нового растущего бизнеса, руководитель должен хорошо овладеть теорией и по мере превращения идеи «подрывного» продукта в бизнес-план, продумывать каждое свое решение и действовать в соответствии с условиями, в которых компания реализует свою стратегию.
Почему одним командам удается прийти к успеху, а другим – нет? Наверное, успешные команды состоят из профессионалов, а неуспешные – из дилетантов и лентяев? Дэниел Койл, американский журналист и автор бестселлеров New York Times считает иначе. По его мнению, важная составляющая успеха – это «культурный код», или культура взаимодействия внутри коллектива, независимо от его размера. Тщательно проанализировав деятельность наиболее эффективных команд, например Google, Pixar или спецназ ВМС США, Койл обнаружил три важных принципа, лежащих в основе взаимодействия внутри команды.
Прогнозирование – одна из составляющих искусственного интеллекта. На множестве практических примеров авторы рассказывают, как прогнозирование влияет на стратегии бизнеса. Книга поможет сориентироваться в преимуществах технологии и понять, что может значить искусственный интеллект для вас. На русском языке публикуется впервые.
Кем ты хочешь стать, когда вырастешь? Каждый из нас отвечал на этот вопрос в детстве. Удивительно, но ответ всегда предполагал одну-единственную возможность. Один-единственный вектор развития. Помните, как взрослые не понимали и даже сердились, если вы хотели освоить сразу несколько профессий? В нашем обществе не принято быть мультипотенциалом – человеком, совмещающим в своей деятельности множество интересов и творческих устремлений. Эксперименты воспринимаются как неразборчивость и непостоянство. Однако Эмили Вапник убеждена, что не обязательно концентрировать все свои силы и способности, чтобы реализоваться лишь в одной сфере.
Эта книга – продолжение первой части, вышедшей в 2015 г. Во второй части анализируются 100 дел ФАС России против малого и среднего бизнеса за 2016—2018 гг. Несмотря на принятие 3.07.2016 закона об «иммунитетах» для малого бизнеса от антимонопольного контроля, подходы ФАС изменились незначительно. По основным объектом преследования остаются н самые крупные игроки на рынке. В книге предлагается реформа антимонопольного регулирования, предусматривающая полное прекращение преследования МСП.
Что общего между дирижером оркестра и руководителем компании? Хороший дирижер, как и хороший руководитель, знает, как добиться правильного взаимодействия членов команды и их блестящей игры. Но что именно делает настоящий маэстро, чтобы его оркестр создавал великолепную и незабываемую музыку? «Несведущий маэстро» – это рассказ о стилях лидерства шести великих дирижеров XX века, о шести подходах к решению вопроса, как совмещать контроль и творческую свободу. Идеи Итая Талгама помогут вам по-новому взглянуть на самые распространенные проблемы, с которыми сталкиваются все руководители, научиться слышать звучание бизнес-процессов и стать лучшим лидером для своей команды. На русском языке публикуется впервые.
Старейший в мире и лучше всего организованный конгломерат раскрывает свои тайны менеджмента перед всеми, кто готов ими воспользоваться. В отличие от других бизнес-пособий, данная книга избавлена от теоретического пустословия и представляет вниманию читателей философию лидерства, на которой основана и в соответствии с которой на протяжении многих веков успешно управляется Империя мафии, неуклонно раздвигающая свои границы. Для широкого круга читателей.