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

Фрэнкс Билл

• Сегодня аналитика все чаще выступает главным фактором при принятии решений о покупке, а внедрение аналитики в продукты размывает традиционные границы между отраслями. Ищите возможности использовать операционную аналитику для дифференциации и преобразования своей бизнес-модели.

• «Различность» больших данных может создавать проблемы посерьезнее, чем их «огромность», а анализ больших данных требует масштабирования по многим параметрам. Однако большие данные содержат настолько ценную новую информацию, что все усилия по их «укрощению» себя оправдывают.

Начните использовать большие данные уже сегодня.

• Сегодня многие примеры применения операционной аналитики включают очень простые алгоритмы и правила, но со временем это изменится. Без колебаний начинайте с простых подходов – постепенно вы сможете их усложнить.

• Серьезно подойдите к разработке бизнес-кейса для операционной аналитики. Убедитесь, что вы учли все затраты, включая затраты на оплату труда, в течение всего инвестиционного цикла.

• В условиях сегодняшнего сложного технологического ландшафта, вам, возможно, придется встраивать несколько разных компонентов в единое аналитическое окружение, призванное поддерживать операционную аналитику. Это нужно, чтобы избавить пользователей от беспокойства по поводу того, где именно хранятся и обрабатываются данные.

• В будущем Интернет вещей станет важным компонентом операционной аналитики. Учитесь пользоваться им уже сейчас и задумайтесь над тем, как включить его в планирование своей деятельности.

• Убедитесь, что ваша организация понимает и учитывает различные требования, предъявляемые к процессу обнаружения данных и к процессу их операционного внедрения. Процесс обнаружения затормозится, если будет происходить в рамках операционных ограничений.

• Не пренебрегайте управлением. Автоматизированный аналитический процесс должен тщательно контролироваться. Подобно реальной производственной линии, операционно-аналитический процесс со временем будет давать сбои. Надлежащее управление позволяет уменьшить частоту ошибок и их воздействие до приемлемого уровня издержек при ведении бизнеса.

• Соблюдение конфиденциальности – серьезная проблема. Убедитесь, что вся аналитика, используемая вашей организацией, является законной, этичной и приемлемой для широкой общественности. Кроме того, необходимо разработать гораздо более гибкие и детализированные правила и параметры конфиденциальности.

• Способность применять и сочетать многочисленные аналитические дисциплины – необходимое условие успеха. Позвольте различным дисциплинам усиливать друг друга.

• Будьте готовы пожертвовать некоторой аналитической мощностью ради требуемого операционного масштаба. Сосредоточьтесь на оптимизации воздействия процесса на принятие всех решений, а не на оптимизации принятия каждого решения по отдельности.

• Наем нужных людей имеет первостепенное значение. Поставьте директора по аналитике во главе аналитической команды с гибридной структурой. Затем убедите членов команды взять на себя роли консультантов, наставников и инструкторов.

• Для того чтобы преодолеть сопротивление переменам со стороны корпоративной культуры, необходима поддержка по всей вертикали

управления начиная с генерального директора. Сделайте акцент на преимуществах операционной аналитики для каждого заинтересованного лица и позиционируйте аналитику как ведущую к делегированию полномочий, а не к их потере.

Благодаря непрерывному росту вычислительных мощностей, постепенному совершенствованию алгоритмов и постоянно увеличивающемуся пулу данных с каждым днем расширяются возможности аналитики. В прошлом операционная аналитика не занимала много места в портфелях большинства организаций, но теперь эта ситуация быстро меняется. Настало время и для вашей организации войти в мир операционной аналитики.

Если в вашей организации аналитика все еще опирается на ручные, кустарные, разовые процессы, то такой подход необходимо оставить в прошлом. Подобно тому как промышленная революция преобразила индустриальное производство, так и операционная аналитика преобразит способы разработки, внедрения и применения аналитики. Промышленная революция в аналитике уже идет. Готовы ли вы к ней присоединиться?

Об авторе

Билл Фрэнкс – директор по аналитике в компании Teradata, где он занимается изучением трендов в аналитике и пространстве больших данных, а также разработкой корпоративной стратегии компании в этих областях. Фрэнкс консультирует клиентов, объясняя им, как Teradata и ее специалисты могут поддержать их деятельность. Он уделяет много внимания переводу сложных аналитических концепций на язык, понятный для бизнес-пользователей, и помогает организациям наладить эффективное использование аналитики. Его работа охватывает многие отрасли и компании, начиная с крупнейших из списка Fortune 100 и заканчивая мелкими некоммерческими организациями.

Фрэнкс является автором книги «Укрощение больших данных» (John Wiley & Sons, 2012). В ней он опирается на свой 20-летний опыт работы с клиентами по реализации крупных аналитических проектов, чтобы вывести закономерности достижения успеха в современном мире больших данных и аналитики. В 2014 г. книга вошла в список «Обязательных к прочтению» Тома Питерса и в Топ-10 самых влиятельных переводных книг в области технологий по версии сети для программистов CSDN в Китае.

Он преподает в Международном институте аналитики, основанном ведущим экспертом по аналитике Томасом Дэвенпортом, а также является востребованным лектором – только за последние несколько лет он был приглашен в качестве основного докладчика на десятки мероприятий. Его блог «Аналитика имеет значение» (Analytics Matters) посвящен преобразованиям, необходимым для трансформации аналитики в ключевой компонент принятия бизнес-решений.

Фрэнкс получил степень бакалавра в области прикладной статистики в Политехническом университете Виргинии и степень магистра в области прикладной статистики в Университете штата Северная Каролина. Подробнее о нем можно узнать на сайте: http://www.bill-franks.com