• Геопространственный анализ, который до недавнего времени использовался только крупными логистическими или картографическими компаниями. Сегодня для пользователей смартфонов геопространственный анализ стал повседневной реальностью.
• Текстовая аналитика, испытавшая взрывной рост, когда стало возможным собирать все тексты организации, а также превращать речи в текст. Большинство крупных организаций уже применяют текстовую аналитику.
Чтобы двигаться вперед, придется добавлять в существующий набор все новые аналитические дисциплины. Приготовьтесь развивать навыки обращения с этими дисциплинами у себя в организации и применять для их поддержки специализированные инструменты.
Преимущества мультидисциплинарной аналитики
Как организация может сочетать различные аналитические дисциплины и какое преимущество это создаст? Прежде всего, давайте назовем подход с использованием разных аналитических дисциплин в рамках одного процесса «мультидисциплинарной аналитикой». Далее, чтобы проиллюстрировать путь к успеху, давайте рассмотрим историческую параллель с хранением данных. Хранилища возникли в результате того, что организации собирали все больше данных, но сам сбор не был скоординирован. Как правило, в разных частях организации имелись свои платформы управления данными, а также повсюду возникали киоски данных, сосредоточенные на нуждах отделов. Если кто-то хотел осуществить анализ с использованием данных от разных частей организации, то ему приходилось выполнять невероятно трудный и зачастую в ручном режиме процесс извлечения и объединения данных из всех этих разрозненных систем.
Концепция корпоративного хранилища данных (EDW) достаточно проста. EDW стремится, по мере возможности, собрать все необходимые для анализа данные на одной платформе. Любой пользователь может увидеть данные в том же виде, в каком они хранились в традиционном киоске данных, но при этом также получить доступ к данным из других киосков. Например, финансовые данные можно легко скомбинировать с данными по продажам. На протяжении многих лет концепция EDW генерировала огромную рыночную ценность, и сегодня такие хранилища есть фактически у любой крупной организации.
Каким образом оправдание хранения данных связано с мультидисциплинарной аналитикой? Актуальная проблема аналитики состоит в том, что даже при наличии централизованного EDW каждая аналитическая дисциплина часто имеет собственное внешнее окружение. Организация размещает статистическое ПО на одном сервере, ПО текстового анализа на другом, ПО анализа графов на третьем, комплект программ для оптимизации на четвертом и т. д. При таком изобилии аналитических инструментов, когда организация хочет сочетать разные аналитические дисциплины, она сталкивается с трудностями, аналогичными тем, что существовали еще до хранения данных. Поэтому не имеет смысла иметь все эти разные наборы инструментов, предназначенные для поддержки разных аналитических дисциплин в разных местах с ограниченной интеграцией, для чего потребуется каждый раз перемещать огромные объемы данных.
Наличие возможности сочетать различные аналитические дисциплины дает огромное преимущество. Подобно тому как источники данных набирают мощность при объединении с другими данными, так и сочетание различных аналитических дисциплин придаст дополнительную силу. Платформа для обнаружения данных обеспечивает такую возможность.
Решение заключается в создании окружения, которое позволяет удовлетворять все аналитические потребности в одном месте. Платформа для обнаружения данных, о которой мы рассказали в пятой главе, идеально подходит для этой цели, как это видно на рис. 7.2. В идеале платформа должна иметь доступ ко всем хранилищам данных и позволять проведение анализа в рамках любой аналитической дисциплины. Некоторые специалисты будут по-прежнему фокусироваться на одной дисциплине, точно так же как некоторые пользователи хранилища данных продолжат работать с данными только своего отдела. Однако сейчас стало возможным изучить, как различные аналитические дисциплины могут взаимодействовать между собой и усиливать друг друга.
Мультидисциплинарная аналитика в действии
Давайте рассмотрим несколько наглядных примеров того, как сочетание различных аналитических дисциплин может принести гораздо более значимые результаты, чем применение каждой дисциплины в отдельности.