Аналитическая культура

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Специалисты по большим данным выделяют три аспекта сбора и обработки большого количества данных: объем, разнообразие и скорость[41].

Объем

Объем данных напрямую влияет на издержки на их хранение и изменения. Хотя абсолютно верно, что расходы на хранение данных снижаются экспоненциально[42] (сегодня хранение информации обходится в 0,03 долл. за GB по сравнению с примерно 10 долл. за GB в 2000 году), число доступных источников данных повысилось настолько значительно, что это перекрывает снижение затрат на хранение информации.

Разнообразие

Это еще один важный аспект данных. С одной стороны, разнообразный набор источников способен обеспечить более богатый контекст и более полную картину. Таким образом, прогноз погоды, данные по инфляции, сообщения в социальных медиа могут оказаться весьма полезными для понимания продаж ваших продуктов. При этом, чем разнообразнее тип данных и источники данных (CSV-файлы из одного источника, объекты JavaScript (JSON) из другого источника, почасовой прогноз погоды отображается здесь, а данные о запасах — здесь), тем выше будут издержки на интеграцию. Довольно сложно собрать все данные вместе, чтобы получить общую картину.

Скорость

Объем данных, который требуется обработать в единицу времени. Представьте, что в ходе дебатов кандидатов в президенты вам нужно проанализировать сообщения в Twitter, чтобы вывести общее настроение избирателей. Необходимо не только обработать огромный объем информации, но также оперативно предоставить обобщенную информацию о настроении нации относительно комментариев во время дебатов. Масштабная обработка данных в режиме реального времени — процесс сложный и дорогостоящий.

(В некоторых случаях компании выделяют еще один аспект — «достоверность», для характеристики качества данных.)

Даже компаниям, сегодня собирающим огромные объемы данных, например Facebook, Google и Агентству национальной безопасности США (NSA), на это потребовалось время. Только со временем удается выстроить источники данных, взаимосвязи между ними и возможности обработки данных. Требуется рациональная и тщательно продуманная стратегия обеспечения данными. Более того, в большинстве компаний команды, работающие с данными, ограничены в ресурсах: они не в состоянии делать все и сразу, так что им приходится расставлять приоритеты, с какими источниками данных работать в первую очередь. Реальность такова, что процесс сбора данных идет медленно и последовательно: всегда возникают непредвиденные задержки и проблемы, так что приходится сосредоточиваться на ценности, рентабельности инвестиций и влиянии, которое новый источник данных окажет на компанию. Этому и будет посвящена данная глава.

Расстановка приоритетов при выборе источников данных

В обычных малых или средних компаниях, ограниченных в ресурсах, специалистам по работе с данными, как правило, приходится выбирать, с каким источником данных работать. Чем они при этом руководствуются? Определяя приоритеты при выборе источников данных, компания, в которой управление осуществляется на основе данных, должна сосредоточиться на таком важном аспекте, как ценность данных для бизнеса.

Основная цель команды по работе с данными заключается в том, чтобы предоставлять данные, отвечающие потребностям определенных подразделений компании и их аналитиков, и помогать оказывать влияние на эффективность деятельности компании. У каждой команды или подразделения, как правило, имеется набор «основных» данных. Например, для специалистов по обслуживанию клиентов это могут быть данные по взаимодействию с ними посредством электронной почты, телефонных звонков, социальных медиа, данные по заказам клиентов, а также разбор конкретных ситуаций. На основе этих данных команда может выполнять свои основные функции — максимально эффективно обслуживать клиентов. Кроме того, специалисты могут объединить эти источники для создания целостного взгляда на сценарии взаимодействия с клиентами. Они могут предоставить обобщенные показатели продуктивности работы команды, такие как среднее время решения проблемы клиента, а также проанализировать тип взаимодействий в случае каждого источника. У каждой команды специалистов должны быть свои основные данные. Однако, помимо этого, у них могут быть и другие данные, способные дополнить основной набор. Например, коэффициент дефектности продукции или данные A/B-тестирования, проясняющие, какая новая характеристика товара привела клиентов в замешательство. На основе этих данных специалисты могут прогнозировать частоту и характер ситуаций при работе с клиентами, которых можно ожидать. Эти другие источники данных также могут быть ценными и оказывать влияние, но они не критические.