Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

• Название: Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
• Автор: Билл Фрэнкс
• Жанр: Бизнес
• Год: 2016
• ISBN: 978-5-9614-4132-1

Еще несколько лет назад руководители многих организаций, чей бизнес генерирует большие объемы операционных данных, сомневались в ценности подхода Big Data. Сегодня те из них, кто продолжает сомневаться, упускают непрерывно растущие возможности этого подхода, повышая риск потери доли рынка и перехода в разряд отстающих и устаревающих. Но с чего начать, если вы хотите вывести свою организацию на новый научно-технологический уровень, к принятию решений с использованием Big Data? Ответ на это дает Билл Фрэнкс, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики, за плечами которого – более чем 20-летний опыт работы в крупных аналитических проектах реального бизнеса. «Революция в аналитике» – это пошаговое практическое руководство по внедрению операционной аналитики и автоматизации принятия решений. Специалисты по аналитике, ИТ и все, кто хочет сделать свою организацию успешнее на основе подхода Big Data, по достоинству оценят работу Фрэнкса.

---

Подобный процесс требуется и для операционной аналитики. По-прежнему необходимо для каждого нового вида анализа разрабатывать его модель и структуру. И по-прежнему необходимо создать прототип анализа и протестировать его со многими повторами, чтобы убедиться в правильности его работы. Только после этого аналитический процесс может быть переведен на уровень операционного и запущен в автоматическом режиме. А после запуска исполнение аналитического процесса должно постоянно отслеживаться подобно тому, как отслеживается работа реальной производственной линии.

Переход к операционной аналитике не устраняет ни одного из шагов, которые традиционно требовались для создания аналитического процесса. При этом он развивает процесс дальше. Операционная аналитика придает аналитике промышленный масштаб, точно так же как индустриальное производство позволило сделать это с изготовлением посуды.

Операционная аналитика интегрирует аналитику в бизнес-процессы и автоматизирует принятие решений, с тем чтобы тысячи или миллионы повседневных решений принимались в ходе аналитических процессов без какого-либо вмешательства человека. Независимо от того, касаются ли эти решения напрямую клиентов или же направлены на оптимизацию негласной деятельности организации, воздействие нового подхода может оказаться существенным.

Если же организация не станет осваивать операционную аналитику, то ей придется нелегко в борьбе с конкурентами, которые будут все глубже внедрять аналитику в свои деловые процессы. Сегодня бизнесу доступны мириады возможностей для применения операционной аналитики, благодаря увеличению доступности данных, мощностей по их обработке и понятности надежных аналитических технологий.

Осознаем мы это или нет, операционная аналитика уже постоянно работает вокруг нас, воздействуя на нашу жизнь. Во многих случаях аналитика больше не скрывается. Сегодня потребители зачастую знают о ее применении и даже ожидают ее результатов. Чтобы подготовить читателя к дальнейшему повествованию, перечислю лишь вкратце, как операционная аналитика влияет на наши повседневные будни:

• В случае задержки рейса авиакомпании автоматически перенаправляют пассажиров на другой маршрут, чтобы ограничить нарушение расписания и повысить удовлетворенность клиентов. При этом аналитические программы принимают во внимание множество факторов, в том числе касающихся конкретного клиента, других пассажиров и статуса альтернативных рейсов.

• Посещая свои любимые веб-сайты, пользователи получают рекомендации насчет того, что еще им может понравиться. Рекомендации формируются на основе прошлых просмотров пользователей, терминов поискового запроса, а также, видимо, важнейших для них особенностей, судя по шаблонам их поведения в прошлом. Зачастую учитываются все действия пользователей вплоть до последнего клика.

• Когда клиент обращается за помощью к страховому агенту, последний, как правило, располагает страховой историей позвонившего, а аналитическая программа предлагает агенту, как можно решить вопрос наилучшим образом. Действия рекомендуются с учетом многих факторов, касающихся как самого клиента, так и продукта или услуги, интересующих его.

• Социальные медиасайты позволяют находить старых друзей или коллег, с которыми давно потеряна связь, при помощи анализа протяженных социальных сетей. Через несколько секунд после установления связи с другом пользователю выдаются дополнительные рекомендации.

• Приходя в магазин, люди могут на месте получить кредит на основе оценки их текущей кредитоспособности, которая определяется с помощью анализа широкого диапазона данных о кредитной истории клиента.

• Банки и эмитенты кредитных карт постоянно используют анализ для защиты нас от мошенничества. Выявляя на счетах поведенческие аномалии, которые указывают на мошенничество, банки могут быстро заморозить счет до тех пор, пока подозрительная транзакция не будет сверена с клиентом.

Это всего лишь несколько примеров повседневного воздействия на нас операционной аналитики, когда она приносит нам несомненную пользу и когда мы вправе рассчитывать на ее дальнейшую активизацию. Ниже мы рассмотрим широкое разнообразие других ситуаций, когда люди в основном даже не подозревают о воздействии на них аналитики.

При этом многие технологии и архитектуры, которые поддерживали традиционные подходы к развитию и применению аналитических процессов, перестали удовлетворять сегодняшним усложнившимся требованиям. Классические системы и архитектуры, как и классические методы аналитики, начали ломиться под тяжестью требований операционной аналитики. Следовательно, организации должны адаптироваться к реальности и изменить свои способы хранения и анализа данных, а также использования полученных результатов. Это обусловливает необходимость изменения не только инфраструктуры и аналитических методологий, но и корпоративной политики. Если организация попытается втиснуть оперативную и высокообъемную операционную аналитику в существующие системы и процессы, созданные и спроектированные для поддержки только пакетной обработки, такую организацию ожидают очень серьезные трудности.

Вероятно, по мере продолжения гонки аналитических вооружений мы станем свидетелями дальнейшего распада существующих бизнес-моделей и конкурентной среды. 20 лет назад многие организации вообще не использовали аналитику или использовали ее понемногу. Сегодня большинство организаций используют изрядное количество аналитики. Раньше можно было довольствоваться данными недельной давности и аналитическими процессами, построенными на редко проводимой пакетной обработке. Сегодня, когда лидеры аналитической сферы сделали аналитику операционной, этого уже недостаточно.

Еще через пять – десять лет не останется практически ни одного бизнеса, которого не затронет данная тенденция. Сопротивление бесполезно. Вашей организации придется внедрить операционную аналитику, и эта книга поможет вам приступить к делу. В ближайшие годы будет происходить непрерывная трансформация бизнеса по мере того, как аналитика станет превращаться из просто приятного дополнения в действительно важнейший операционный компонент деловой деятельности. Основное внимание в книге уделяется тому, как протекает эта эволюция и что требуется для понимания и использования операционной аналитики в вашей организации.

Усаживайтесь поудобнее, и приступим!

Кому стоит прочитать эту книгу?

Книга призвана снабдить читателей практическими знаниями о том, что такое операционная аналитика, что о ней должна знать организация и каким образом успешно ее использовать. Тема рассматривается на стратегическом и концептуальном уровне, а не на тактическом и техническом.

Хотя книга доступна для понимания любого читателя независимо от его квалификации, однако наибольший интерес она представляет для тех руководителей и менеджеров, чьи функции будут соприкасаться с операционной аналитикой. Ценной могут найти книгу и специалисты, отвечающие за разработку процессов операционной аналитики.

Если вы читали мою книгу «Укрощение больших данных» и вам она понравилась, значит, вам понравится и новая книга. Несмотря на иной предмет обсуждения, здесь я придерживался тех же общих структуры и стиля повествования. И хотя в основном внимание уделяется совершенно новым вопросам, порой вы найдете отсылки к некоторым темам из моей предыдущей работы. В то же время содержание этой книги значимо само по себе, а потому знакомство с «Укрощением больших данных» не является обязательным.

Кому не стоит читать эту книгу?

Эта книга относится к разряду деловой, а не технической литературы. Тем, кто ищет подробные технические детали, математические формулы или образцы кодов, лучше обратиться к другим работам.

В этой книге вы не найдете рекомендаций конкретных продуктов, услуг или платформ. Она сосредоточивается на товарных классах и общих архитектурах, с тем чтобы читатели узнали, на что именно им нужно обращать внимание при выборе продуктов или услуг. Конкретных рекомендаций касательно компаний и наименований продукции здесь нет.

Наконец, книга предполагает наличие некоторых практических знаний в области аналитики. Здесь вы не найдете обзора фундаментальных аналитических концепций. Я исхожу из того, что основные термины и методы уже знакомы читателям, поэтому не трачу времени на их разъяснение.

О чем эта книга?

Эта книга состоит из трех частей, разделенных на девять глав. В первой части описываются рыночные тренды, движущие операционной аналитикой, очерчивается основная тематика и приводятся примеры для иллюстрации обсуждаемых концепций. Во второй части рассказывается о подготовке организации к внедрению операционной аналитики: вкратце излагается, как подготовить бизнес-кейс, какая инфраструктура подлежит рассмотрению и как наладить управление процессами операционной аналитики. В последней части обсуждается, какая потребуется аналитика, какие люди и команды будут ее создавать и поддерживать и какая корпоративная культура необходима для достижения успеха. Ниже приводится более подробный обзор содержания каждой части и главы.