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

В 2010 г., казалось бы, ни с того ни с сего и без видимых причин произошел так называемый мгновенный обвал американского фондового рынка. Оказалось, что толчок к обвалу дал сбой в автоматической торговой программе{28}. Но к тому моменту, когда источник проблемы установили и приняли меры для ее смягчения, уже был причинен огромный реальный ущерб. Очевидно, что из-за осложнений, возникших в аналитических процессах, которые использовались для сомнительных торговых программ.

Иногда важны даже миллисекунды

Кажется безумием инвестировать сотни миллионов долларов в сокращение на несколько миллисекунд процесса передачи данных. Но с учетом того, на какой скорости работают компьютеризированные торговые программы, эти инвестиции себя окупают. На автоматические алгоритмы, представляющие собой операционную аналитику в ее наивысшем проявлении, сейчас приходится более половины объема торгов на фондовых биржах.

Таким образом, в число проблем, с которыми сталкивается операционная аналитика, входят прием непредвиденных вопросов и работа с ними. Когда организация позволяет алгоритмам с упреждением и автоматически принимать решения, система может разладиться (и разлаживается!). Однако важно помнить, что система может разладиться (и разлаживается!) при любом способе принятия решений. Например, когда люди водят машину, они понимают, что время от времени будут совершать ошибки. ДТП являются неотъемлемым риском вождения. Однако люди не перестают водить машины, поскольку в долгосрочной перспективе выгоды от вождения намного перевешивают риски и издержки периодически случающихся ДТП.

Аналогичным образом будут происходить негативные инциденты с операционной аналитикой. Каждая организация, применяющая операционную аналитику, время от времени будет сталкиваться с глюками и ошибками. Тем не менее в долгосрочной перспективе, если организация правильно осуществляет свои процессы, выгоды намного перевесят любые издержки, которые неизбежны при ведении бизнеса. Несколько отдельных инцидентов не должны стать поводом для отказа от всего подхода.

Что же касается скорости аналитики, интересно посмотреть, каких пределов она может достичь. В книге Стейнера рассказывается о том, как инвесторы вложили сотни миллионов долларов в строительство спрямленной линии связи для передачи данных из Нью-Йорка в Чикаго. Вместо того чтобы прокладывать ее по традиционным полосам отвода вдоль автомобильных и железных дорог, инвесторы приобретали частные участки, лишь бы спрямить маршрут. Сокращение его протяженности на несколько миль, по сравнению с существующей линией, сокращало время передачи данных на несколько миллисекунд. С учетом скорости работы торговых алгоритмов эти сэкономленные миллисекунды со временем вполне могут вылиться в многомиллиардные прибыли. Ведь алгоритмы, использующие более быструю подпитку данными, способны получать, анализировать и применять информацию прежде, чем конкуренты, использующие традиционные линии связи, даже ее получат. Поэтому инвесторы были уверены в том, что их вложение средств с лихвой себя оправдает.

Аналитика делает мир безопаснее

Широкое разнообразие методов операционной аналитики направлено на обеспечение безопасности людей, имущества и продуктов питания. Применяя новые источники данных для создания новых аналитических процессов, можно сделать наш мир безопаснее. В следующем разделе мы рассмотрим несколько таких примеров, в том числе один из государственного сектора. Ведь коммерческие организации не единственные, кто может выиграть от внедрения операционной аналитики. Государственным структурам это тоже по силам.

Предотвращение неблагоприятных событий

Сегодня автомобили становятся все более и более сложными. Современные автомеханики при обслуживании автомобиля должны разбираться не только в его механических, но и в компьютерных системах. Несколько последних инноваций направлены на повышение безопасности вождения за счет предотвращения неблагоприятных событий.