Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Мой клиент решил, что при следующей попытке он представит POC как всего лишь пример, иллюстрирующий возможности инвестиций. При этом четко укажет, что пилотный проект предназначен показать, как в нескольких относящихся к делу сценариях можно иначе использовать новый источник данных в нестандартных аналитических процессах. Многие другие сценарии не могли быть протестированы в рамках пилотного проекта, но логично предположить, что они также будут успешно реализованы, учитывая их сходство со сценариями, уже доказавшими свою работоспособность. Такой подход, который некоторые называют демонстрацией «искусства возможного», является гораздо более действенным.
Время инсайта
При инвестировании в аналитический процесс обнаружения данных я рекомендую учитывать критерий «времени инсайта» – времени, которое проходит с момента появления нового вопроса до того момента, когда будет схвачена суть проблемной ситуации (произойдет инсайт). Этот критерий отчетливо отличается от критериев, применяемых при операционализации инсайта, полученного в процессе обнаружения данных. При операционализации инсайта важны традиционные ИТ-метрики, например, насколько можно увеличить скорость процесса, создающего инсайт, для поддержки операционных решений.
Различные потребности процессов обнаружения и операционализации более глубоко рассматриваются в шестой главе. Сейчас же просто обратите внимание на то, что бизнес-кейс, нацеленный на обнаружение данных, и бизнес-кейс, нацеленный на операционализацию сбора данных, будут отличаться друг от друга. Эту разницу важно осознать, поскольку в каждом случае присутствуют совершенно разные цели и приоритеты. Кроме того, в современном мире более неприемлемы аналитические циклы, измеряемые многими неделями или месяцами. Время инсайта должно составлять от нескольких дней до нескольких недель.
Инвестирование в обнаружение данныхЦель процесса обнаружения данных – быстро найти новые инсайты. Для этого требуется иной взгляд на инвестиции. Вместо того чтобы ориентироваться на исходные вычислительные мощности или их производительность, лучше ориентироваться на такой показатель, как время инсайта. Сама по себе производительность не настолько важна, как совокупное время, которое требуется для поиска инсайта. Время инсайта приведет в соответствие удобство использования, гибкость и производительность аналитики.
Время инсайта включает в себя все – от приобретения до подготовки данных, периода программирования, осуществления аналитического процесса, поиска инсайта в результатах (см. рис. 4.2). Другими словами, это время от старта до финиша. Например, если один вариант требует 60 минут на программирование, 30 минут на выполнение программы и 10 минут на исследование результатов, то время инсайта составит 100 минут. Если другой вариант требует всего 20 минут на программирование, но 60 минут на выполнение программы и еще 20 минут на исследование результатов, то время инсайта также составит 100 минут. Таким образом, у обоих вариантов одинаковое время инсайта, хотя и ведут к нему разные пути. Это значит, что в бизнес-кейсе необходимо учесть различия в стоимости отдельных компонентов двух вариантов. Например, дополнительные затраты труда (программирование) стоят намного дороже, чем дополнительная компьютерная обработка, и человеческий труд зачастую является самым большим компонентом времени инсайта.
Сосредоточенность на времени инсайта позволяет учесть все факторы, влияющие на время построения аналитических процессов. Переход от типичных критериев к другим, наподобие времени инсайта, имеет огромное значение при инвестировании в обнаружение данных. В конце концов новые инсайты и определяют доходную часть бизнес-кейса. Минимизация времени инсайта максимизирует шансы на обнаружение новых идей, которые сгенерируют доход. Сегодня дифференцированный подход к инвестированию в поиск данных еще не стал типичным. Тем не менее постепенно эта практика распространится и станет обычным явлением.
Метрика времени инсайта будет влиять не только на стоимость, но и на удовлетворенность и мотивацию сотрудников. Профессиональные аналитики стремятся создавать эффективные аналитические процессы. Чем быстрее они смогут добраться до нового инсайта, тем быстрее смогут оказать воздействие и перейти к следующему поиску данных. Небольшая средняя продолжительность времени инсайта повысит удовлетворенность и мотивацию аналитиков. Никто не любит трудиться там, где из-за неэффективности работа занимает больше времени, чем необходимо.
Возможность операционализации
В предыдущем разделе мы рассмотрели, насколько такой новый критерий, как время инсайта, востребован при инвестировании в поиск данных. Теперь давайте посмотрим, какие критерии имеют значение при инвестировании в операционализацию аналитических процессов. К сожалению, в этом случае аналитические инструменты невозможно оценивать только на основе их функциональности. Необходимо также учитывать, насколько хорошо инструменты интегрируются с операционным окружением. Инструмент может быть очень надежным с точки зрения функциональности, но если он не может быть легко интегрирован в операционную среду и обеспечить на требуемом уровне масштаб и простоту процесса, то не будет работать.
В операционной аналитике счет часто идет на миллисекунды. В конечном счете лучше выбрать инструмент, который хотя и не дружественен к пользователю, но может быть более эффективно интегрирован в операционные процессы, чтобы принимать тысячи или миллионы аналитических решений в день. Таким образом, при выборе инструмента наряду с функциональностью необходимо оценивать и его возможности в части операционализации.
Это другой взгляд на вещи. Традиционно организации старались выбирать среди аналитических инструментов наиболее дружественные к пользователям и с максимальной функциональностью. Аналитические процессы осуществлялись в офлайне и в четком режиме, когда интеграция не имела большого значения. Однако при переходе на операционные рельсы организация должна уделить первостепенное внимание интеграции, масштабируемости и производительности. Это может потребовать выбора таких инструментов, которые организация не выбрала бы в прошлом. Удобство для пользователя по-прежнему крайне важно для процесса обнаружения данных, но для операционных процессов еще важнее интегрируемость и масштаб. Возможно, для построения операционного процесса с нуля могут потребоваться дополнительные усилия, но они со временем окупятся благодаря возможности ускоренного принятия миллионов решений. Эти различия в требованиях мы подробнее рассмотрим в шестой главе.
При переходе к операционной деятельности одной функциональности недостаточноДля операционной аналитики функциональность и дружественность к пользователям больше не могут служить главными критериями при выборе инструментов. Инструменты должны эффективно интегрироваться с окружением, чтобы обеспечить применение данных с масштабированием. Имеет смысл пожертвовать функциональностью и удобством ради масштабируемости и облегчения интеграции.
Такой подход, когда функциональность и удобство не ставятся во главу угла, является не столь уж необычным, каким он выглядит. Скажем, при строительстве дома на одну семью применяются удобные в использовании, многофункциональные материалы. Но когда речь идет о коммерческой недвижимости, часто выбираются гораздо более прочные материалы, соответственно гораздо более дорогие и сложные в установке. Они могут выглядеть менее привлекательно и быть менее удобными в применении, но, главное, должны выдерживать высокую интенсивность использования в коммерческой среде. Возьмем, например, дверные ручки. Дешевые и со стандартным креплением будут замечательно служить, если дверь в вашем доме открывается всего три раза в день, но в большом офисном здании они сломаются через несколько недель. Этот же принцип лежит и в основе выбора аналитических инструментов для поддержки операционных процессов.
Учитывая вышесказанное, вам вряд ли удастся найти у одного поставщика единый комплект аналитических инструментов, который удовлетворял бы все ваши потребности. Скорее всего, вам придется использовать разные наборы инструментов для обнаружения данных и для внедрения их в операционный процесс. Разумеется, со временем инструменты будут развиваться, так что будем надеяться на появление наборов инструментов, способных удовлетворять ту и другую потребность с одинаковой эффективностью. Но по состоянию на начало 2014 г. таких пока нет.
