Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Частное и безопасное облачное окружение способно обеспечить гибкость, необходимую для превращения аналитики в операционную, а также хорошую рентабельность. Вместо того чтобы иметь на 15 отделов один сервер, который к тому же часто простаивает или недостаточно используется, можно иметь пять серверов, которые с лихвой удовлетворят потребности всех отделов. Это позволит снизить затраты на обслуживание и административные накладные расходы. В ближайшие несколько лет внутренние частные облачные архитектуры получат широкое распространение повсеместно и будут применяться для поддержки многих операционно-аналитических процессов.
Что же касается общедоступных облаков и аналитики в качестве предложений сервиса, то они в основном будут привлекать малый и средний бизнес, а также крупные организации для исследований на начальных этапах.
Подведем итоги
Наиболее важные положения этой главы:
• Превращение традиционной аналитики в операционную – это не технологическая проблема для большинства организаций. Проблемы с технологиями являются симптомами фундаментальных проблем с корпоративной политикой или культурой.
• Новые технологии, например Hadoop, не заменяют ранее существовавшие технологии, такие как реляционные базы данных, а дополняют их.
• Аналитическое окружение развивается, объединяя много платформ разной мощности, каждая их которых предназначена для решения разных задач.
• Не откладывайте решение об инвестициях в ожидании выхода новых продуктов с новыми функциями, если только эти функции не имеют для вас крайне важного значения.
• Компьютинг на основе текстуры ведет к созданию единого аналитического окружения, которое включает множество взаимосвязанных, масштабируемых и интегрированных компонентов.
• Современное единое аналитическое окружение покоится на трех основных опорах и ряде вспомогательных технологий. Цель его – позволить осуществлять любой тип анализа с использованием любых данных любого типа и объема в любое время.
• Реляционная опора является основой для развертывания операционной аналитики и обеспечивает масштабируемость по всем ключевым для организации параметрам.
• Опора для обнаружения данных предназначена для исследования всех видов данных при помощи любых аналитических методов и призвана быстро обеспечивать нахождение новых инсайтов, а не максимальную скорость обработки.
• Нереляционная опора (как правило, Hadoop) превосходно подходит для работы с нетрадиционными форматами данных, для хранения малоценных и редко используемых данных, а также для целей архивирования.
• Вспомогательные технологии, позволяющие применять специфические типы обработки, включают технологии аналитики в памяти, технологии на основе графических процессоров, встроенные аналитические библиотеки и технологии обработки сложных событий.
• Пользователи не желают знать, где физически находятся данные или что именно их обрабатывает. Единое аналитическое окружение развивается, так что пользователям не придется больше беспокоиться насчет этих вопросов.
• Облачные архитектуры могут быть использованы в едином аналитическом окружении. Для большинства крупных организаций частные облака будут предпочтительнее публичных.
Глава 6
Управление и конфиденциальность
Подобно тому как правительство может подавлять граждан чрезмерно ревностным принятием и применением законов, так и организация может подавлять своих сотрудников чрезмерным упором на управление. В то же время отсутствие правил обычно ведет к анархии и хаосу, что не лучше угнетающих правил. Управление становится тяжким бременем только тогда, когда организация сама делает его таковым.
Лично мне, как и многим, не нравится слово «управление», но реальность такова, что у нас нет более подходящего термина для наименования того, что нам необходимо обсудить в этой главе. Многие читатели могут даже засомневаться, стоит ли им вообще читать ее. Ведь управление – это сухая, скучная и преходящая тема, верно? Необязательно так. Большинство людей согласятся с тем, что операционная аналитика требует текущего контроля качества и гарантии надежности. Кроме того, должны существовать правила, прописывающие место для осуществления обработки в едином аналитическом окружении, устанавливающие протоколы безопасности и направляющие политику конфиденциальности. Все эти темы подпадают под категорию «управление».
Эта глава посвящена тому, как правильно управлять единым аналитическим окружением, чтобы обеспечить пользователей и приложения доступом и ресурсами, необходимыми для успешного превращения традиционной аналитики в операционную. Мы поговорим о том, чем принципы управления, затрагивающие анализ больших данных и операционную аналитику, отличаются от традиционных подходов. Также сделаем некоторые выводы касательно конфиденциальности, поскольку ее защита должна быть ключевым компонентом любого плана управления.
Закладываем основу управления
Давайте начнем с обсуждения того, почему управление может быть непопулярной темой, а затем представим основные концепции, которые следует применять при создании структуры управления операционной аналитикой. Также необходимо отметить, что характер взаимодействий и отношений между сотрудниками может играть такую же важную роль, как и формальные правила.
Урок от «1984»
Недавно я перечитал роман Джорджа Оруэлла «1984»{47}. Одна из увлекательных нитей повествования связана с новоязом – официальным языком тоталитарного общества. Правительство Большого Брата намеренно «развивало» язык таким образом, чтобы максимально сократить в нем количество слов. Это делалось с целью усиления контроля над людьми. Предполагалось, что, если удалить из языка слова, позволяющие людям формировать новые мысли, у людей не будет возникать новых мыслей. Правительство Большого Брата планировало довести развитие новояза до такой степени, чтобы люди полностью лишились способности формировать новые, а также нежелательные мысли, опасные для тоталитарного режима.
В некоторых отношениях производственное окружение в крупной организации очень даже может походить на новояз. Если аналитическое окружение чрезмерно регламентировано, это ограничивает способность пользователей задавать новые вопросы о содержащейся в нем информации и распознавать новые инсайты. Разница лишь в том, что в «1984» правительство Большого Брата намеренно стремилось лишить людей способности формировать новые мысли, тогда как в бизнес-организациях никто, как правило, не стремится умышленно ограничивать способность людей задавать новые вопросы. Однако корпоративная политика иногда приводит как раз к этому эффекту. Нижеследующие примеры объясняют, почему тема управления так непопулярна среди пользователей. Многие из них никогда не сталкивались с поддерживающим и дружественным управлением в аналитических окружениях, поэтому когда речь идет об управлении, сразу вспоминают об ограничивающих и обременительных правилах.
Модель допуска
Главное препятствие при управлении, с которым сталкиваются многие пользователи, связано с правилами разграничения доступа к данным. Правила безопасности в отношении данных могут оказывать гораздо большее влияние на способность обнаруживать новые инсайты, чем любые другие факторы. В конце концов, если данные недоступны, они не могут быть проанализированы. К счастью, существует возможность создать такую систему безопасности, которая позволяет создавать операционную аналитику без ущерба для безопасности данных. Но создание такой системы требует некоторого изменения мышления.
Мне нравится проводить параллель между протоколами безопасности в аналитическом окружении и многообразными уровнями допуска в правительстве. Есть информация, которую может увидеть практически каждый, но есть и сверхсекретная информация, доступ к которой имеет очень ограниченный круг лиц. Уровень доступа зависит от занимаемой должности и степени доверия, заработанного человеком с течением времени. Аналогичный подход может быть применен и в аналитическом окружении.
Члены аналитической команды, отвечающие за поиск новых инсайтов и изучение инновационных аналитических процессов, должны пользоваться высоким уровнем доверия у организации. Они должны иметь доступ к более широкому спектру данных, чем основная масса сотрудников, и возможность комбинировать этими данными более широким спектром способов. Другими словами, должны иметь высший уровень допуска. В частности, в процессе поиска данных им следует позволить использовать данные такими способами, которые могут быть неприемлемы в операционном или производственном окружении. Например, они могут комбинировать уязвимые данные о клиентах из разных частей организации. Это не означает, что им должно быть позволено нарушать корпоративные правила и процедуры, когда настанет время переводить процесс из поискового режима в операционное окружение. Это означает, что они нуждаются прежде всего в гибкости, чтобы находить нечто, достойное перевода в операционный режим.
