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

Исследовательский анализ начинается с постановки более широкой цели, но при этом на момент начала проекта остается неизвестным наилучший способ ее достижения. Здесь нет четко очерченного плана анализа в отличие от проекта с использованием подтверждающей аналитики. Например, подробный план по созданию нового механизма рекомендаций станет непременной частью подтверждающего анализа. А исследовательский анализ может начаться, когда задается только основное направление, например найти возможные способы улучшения действующего механизма рекомендаций. Специалисты будут экспериментировать, чтобы найти оптимальный вариант улучшения механизма. Команда станет исследовать различные источники данных и методологии, пока не найдет наилучший вариант. В этот момент может быть принят более жесткий план, с тем чтобы запустить в работу подтверждающий анализ.

Чтобы наглядно проиллюстрировать различия между подтверждающим и исследовательским анализом, можно провести параллель с ситуацией в энергетической отрасли. Нефтегазовые компании тратят массу денег на определение мест для бурения скважин. Эта деятельность сходна с исследовательским анализом, поскольку компании изучают широкий спектр нетестированных вариантов, чтобы выбрать из них наиболее подходящие для бурения. После того как находится площадка, обладающая потенциалом, приступают к бурению. Начинается этап с подтверждающего анализа. Компания знает точно, где бурить и что она ищет. В процессе бурения она либо находит нефть, либо нет. Другими словами, гипотеза о том, что в данном месте залегает нефть, либо подтверждается, либо нет.

Исследования и разработки или хакерство?

Люди часто ошибочно воспринимают исследовательский анализ как бездумное хакерство и бесполезное экспериментирование. Такое отношение абсолютно несправедливо, если исследовательский анализ осуществляется надлежащим образом. Исследовательскую аналитику следует рассматривать как один из видов исследований и разработок (НИОКР) с вытекающим отсюда намерением впоследствии монетизировать результаты. Разумеется, чтобы найти способы монетизации (или определить отсутствие таковых), могут потребоваться дополнительные эксперименты.

Крупные сети ресторанов и производители продуктов питания имеют специальные тест-кухни, где они экспериментируют с десятками или сотнями рецептов в поисках интересных новинок, которые можно включить в меню или производимый ассортимент. Сходным образом аналитической команде может потребоваться испытать ряд аналитических процессов, прежде чем она найдет заслуживающий его превращения в операционный.

Например, перед тест-кухней может быть поставлена такая неопределенная задача, как «создать новый рецепт сэндвича с курицей». Повара получают широкую свободу в изучении трендов и вкусов, популярных сегодня на рынке. Например, какие приправы входят в моду? Недавний тому пример – сэндвичи на фигурных булках (брецелях), появившиеся в 2013 г. Эта новинка стала настолько популярной, что многие сети быстрого питания включили брецель-сэндвичи в свое меню. Итак, тест-кухня получила некие общие указания. Хотя повара и понимали, что им нужно создать новый рецепт сэндвича с курицей, но каким именно должен быть окончательный рецепт, в указаниях не сообщалось. После того как повара узнали о том, что в моду вошел брецель, они сосредоточились на поиске рецепта вкусного брецеля и рецепта сэндвича, который приобретет вкус в сочетании с брецелем. Именно так и должен проходить исследовательский анализ, а рассматривать его следует как деятельность с широкой целью в рамках НИОКР.

Организация должна обеспечить в своей корпоративной культуре место для исследовательской аналитики, чтобы она расценивалась не как бесцельное хакерство, а как научное начинание. Такое небольшое изменение привычного образа мыслей может значительно ускорить поиск организацией новой аналитики, способной к превращению в операционную. Постановка более широких, но обоснованных задач позволяет сфокусировать внимание аналитической команды на реальных потребностях бизнеса, а не на любопытных идеях, не способных к воздействию. Специалисты-аналитики могут легко сбиться с пути, следуя интересным, но несущественным трендам, если они будут просто предаваться хакерству, а не начнут официально работать в рамках НИОКР. Каждая исследуемая ими идея должна оцениваться с точки зрения ее полезности для бизнеса. А хакерством они могут заняться в качестве хобби по выходным дням.