Data-Driven подход: переход от интуиции к предсказуемости

1. Data-Driven подход: переход от интуиции к предсказуемости

Межвузовская студенческая научная конференция
«Бизнес и общество: актуальные вопросы управления»
Data-Driven подход:
переход от интуиции
к предсказуемости
Выполнил: Попов Александр Михайлович, группа ФМ24-1,
Финансовый университет при правительстве РФ
Научный руководитель:
Смирнова И.Л., к.э.н., доцент кафедры общего и проектного
менеджмента
Финансовый университет при Правительстве РФ

2. Цель, гипотеза и методика

Цель исследования: теоретически обосновать и разработать практические
рекомендации по трансформации системы принятия управленческих
решений в рамках проектного управления, обеспечивающие переход
компаний от доминирования интуитивных методов к предсказательной
аналитике на основе данных.
Гипотеза исследования: ключевым барьером на пути к предсказуемости
бизнеса и эффективной реализации проектов является не
технологическая отсталость, а инерция мышления лиц, принимающих
решения. Предполагается, что опрос студентов — будущих проектных
менеджеров и участников проектных команд — выявит устойчивую
закономерность: респонденты склонны переоценивать точность своих
интуитивных прогнозов и недооценивать ценность данных при
планировании и оценке проектных рисков, что в будущем может
воспроизводить неэффективные управленческие модели в компаниях.

3. Цель, гипотеза и методика

Методология исследования базируется на теоретических и эмпирических
методах. Теоретическую основу составляют анализ научной литературы
по поведенческой экономике, концепциям Data-Driven управления, а
также сравнительный анализ интуитивного и аналитического подходов к
принятию решений в проектной деятельности. Эмпирическая часть
реализуется через анкетный опрос студентов (целевая выборка как
будущий кадровый резерв проектных менеджеров и аналитиков).
Обработка полученных данных осуществляется методами
статистического и контент-анализа.

4. Что такое data-driven подход

Data-driven — это подход, при котором решения принимают, опираясь на данные.
Подход data-driven противопоставляют подходу highest paid person’s opinion (HiPPO),
а также - подходу best practices.
Можно сказать, что подход data-driven универсален, однако применяют его
по-разному.

5. Какие инструменты используют

Инструменты, которые нужны для анализа данных, можно условно разделить на три категории: системы для хранения
данных (CRM-системы и «1C:Бухгалтерия»), системы анализа (база данных, управляемая языками
программирования R, Python или SQL) и системы для коммуникации (PowerPoint и «Google Презентации», BIсистемы с дашбордами).
Скриншот: Power BI

6. Почему бизнесу нужна предсказуемость?

Главная цель - переход от реактивной позиции (реагирование на проблемы) к проактивной (управление будущим)
Выгоды Data-Driven подхода:
• Снижение неопределенности: данные позволяют увидеть скрытые закономерности
• Минимизация рисков: точные прогнозы предотвращают убытки (например, отток клиентов)
• Персонализация: предсказание потребностей клиента
• Оптимизация ресурсов: точное планирование запасов, бюджета, кадров.

7. Барьеры при внедрении Data-Driven

01. Технологические
04. Культурные
02. Организационные
05. Психологические
03. Кадровые
06. экономические
Финансово-

8. Роль человеческого фактора

Почему я исследую
студентов?
Сегодняшние студенты - это завтрашние
специалисты и руководители.
Что я проверяю
Существует ли разрыв между декларируемым
пониманием важности данных и реальной
готовностью отказаться от интуиции, особенно в
условиях нехватки времени или неполноты
информации.
Ожидаемый результат
Студенты могут переоценивать точность
своих интуитивных прогнозов и
недооценивать ценность данных

9. Результаты опроса

Опрос был проведен среди студентов
второго курса бакалавриата

10. Результаты опроса

В результате выяснилось, что около 80 процентов
респондентов зачастую полагаются на устные
договоренности и интуицию

11. Результаты опроса

Около 60 процентов респондентов хоть раз сталкивались
с недооценкой сроков, ошибочно полагаясь на интуицию

12. Результаты опроса

Более 70 процентов выразили заинтересованность в
использовании простых инструментов аналитики

13. Выводы

Гипотеза
подтверждена
Гипотеза о прямой корреляции между частотой обращения к данным
и успешностью проектов получила косвенное подтверждение.
Разрыв между сбором
данных и использованием
Исследование выявило серьезный разрыв между сбором
данных и их использованием. Студенты часто путают наличие
информации с управлением на ее основе.
Парадокс
доверия
Студенты склонны доверять своему опыту больше, чем
цифрам, если цифры противоречат их ожиданиям

14. Итоговые выводы

Интуиция
ограничивает
предсказуемость
○ Интуитивный подход превращается в источник системных рисков
○ Интуиция не позволяет справляться со сложностью и объемом
данных, которые характеризуют текущую бизнес-среду
○ Переход к управлению на основе данных открывает возможности
Data-Driven подход
качественного повышения точности прогнозов
как способ достижения ○ для
Предсказуемость становится достижимым конкурентным
преимуществом
предсказуемости
Многообразие
барьеров внедрения
○ В ходе исследования были систематизированы шесть групп
барьеров
○ Доминирующую роль играют не технологические или финансовые
ограничения, а барьеры «человеческого фактора»

15. Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что переход от интуитивного управления к Data-Driven подходу
является объективной необходимостью для обеспечения предсказуемости бизнеса в условиях цифровой
экономики.
В теоретической части обосновано, что интуитивные методы принятия решений, опирающиеся на
эвристики и прошлый опыт, в условиях высокой неопределенности приводят к системным когнитивным
ошибкам. Data-Driven подход, напротив, позволяет минимизировать влияние человеческого фактора и
повысить точность прогнозов за счет выявления объективных закономерностей в данных.
Эмпирическая часть, основанная на опросе студентов, подтвердила выдвинутую гипотезу: выявлен
устойчивый разрыв между пониманием важности данных и реальной готовностью отказаться от
интуитивных стратегий.

16. Источники

○
Канеман, Даниэль (1934-). Думай медленно... Решай быстро = Решай быстро [Текст] : [16+] / Даниэль
Канеман ; [перевод с английского А. Андреева и др.]. - Москва : АСТ, печ. 2018. - 653 с. : ил.; 22 см. (№1 в рейтинге Amazon.com).; ISBN 978-5-17-080053-7 : 7000 экз.
○
Кравченко, А. И. Анализ и обработка социологических данных. : учебник / А. И. Кравченко. — Москва :
КноРус, 2023. — 496 с. — ISBN 978-5-406-11926-6. — URL: https://book.ru/book/950091 (дата
обращения: 10.03.2026). — Текст : электронный.
○
Чепурнова, Д. Что такое data-driven-подход и как он работает в компаниях: рассказываем на
примерах / Д. Чепурнова ; эксперт Вадим Шестаков // Skillbox Media : сайт. – 2024. – 18 нояб. – URL:
https://skillbox.ru/media/management/chto-takoe-datadrivenpodkhod-i-kak-on-rabotaet-vkompaniyakh-rasskazyvaem-na-primerakh/ (дата обращения: 07.03.2026).
○
Что такое Data Driven подход : [обзор подходов к принятию бизнес-решений и роли дата-инженера]
// Habr : сайт. – 2024. – 8 нояб. – URL:
https://habr.com/ru/articles/856920/?ysclid=mmnai7ntno649785173 (дата обращения:
12.03.2026).

17. Контакты

Попов Александр
+7 (985) 311 77-10
E-mail: popofalexander@yandex.ru
Telegram: @ahtx120