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

Если же вы не заглядывали в будущее, то, возможно, сочтете эту книгу очередным опусом на тему больших данных. Ничего подобного. Во-первых, Фрэнкс уже написал замечательную книгу на эту тему: «Укрощение больших данных»1[1] (Taming the Big Data Tidal Wave). Во-вторых, здесь он рассматривает использование любых данных – всех типов и размеров. Фактически его новый труд можно определить как первую книгу после больших данных. Фрэнкс считает само собой разумеющимся, что организации будут использовать имеющиеся у них как небольшие структурированные, так и крупные, менее структурированные информационные активы. Разве может быть иначе? Кажется очевидным, что данные могут быть полезными независимо от их размера или структуры. К сожалению, поскольку «малые данные» появились до «больших», редко кто из авторов рассматривает «все данные» и рекомендует приспособить технологическую среду и аналитические процессы к различным типам данных, которыми вам придется управлять и которые придется анализировать.

Кроме того, это одна из первых книг, где рассматривается «аналитика вещей». Об Интернете вещей уже написано немало: быстрый поиск на Amazon выдает больше десятка книг, несмотря на относительную новизну термина. Но гораздо меньше написано о том, как можно извлечь пользу из сенсорных данных, т. е. анализировать и использовать их для нахождения решений и обнаружения аномалий. Многие из приведенных Фрэнксом примеров применения операционной аналитики включают Интернет вещей, и автор рассматривает то, как аналитика может быть использована для работы с огромными потоками данных, производимых сенсорами.

Хотя Билл Фрэнкс и является ведущим аналитиком компании Teradata, он не отдает предпочтения конкретным технологиям и поставщикам. Например, в главе пятой совершенно беспристрастно обсуждаются сравнительные достоинства платформы Hadoop и коммерческих хранилищ данных, основанных на реляционной технологии. Думаю, что Билл прав в том, что большинство организаций будут использовать разнообразные технологии хранения и анализа данных. Похоже, ничто не исчезает бесследно; новые технологии дополняют старые, а объемы данных растут достаточно быстрыми темпами, чтобы нашлось применение всем технологиям.

Книга охватывает широкий круг вопросов – от технологий и неприкосновенности частной жизни до кадровых проблем. Все это изложено в очень приемлемой форме и доступным языком. Не в стиле Фрэнкса шокировать читателей сенсационными заявлениями и предсказаниями, вместо этого вам предлагается спокойное и откровенное описание состояния операционной аналитики в 2014 г.

Слово «революция» в названии книги вполне уместно. Переход к операционной аналитике является революционным во многих отношениях, что и раскрывается в книге. Тем не менее есть по крайней мере одна нестандартная проблема, которую Фрэнкс не рассматривает подробно. Встроенная в систему, создаваемая в режиме реального времени аналитика поднимает множество вопросов о том, как будут функционировать организации в будущем. Когда принятие решений в значительной степени перейдет к компьютерам, что станет с людьми, ранее принимавшими решения? Как смогут люди контролировать и совершенствовать процесс принятия решений, если он фактически станет невидимым? Фрэнкс указывает – когда решения принимаются в режиме реального времени и без (или почти без) вмешательства человека, потребуется действительно хороший подбор аналитики и правил принятия решений, иначе можно очень быстро потерять много денег. Однако он не раскрывает подробно новые роли людей в этой среде. Должен признаться, что я несказанно рад такому его упущению, поскольку сам как раз пишу книгу на данную тему!

Итак, погрузитесь в эту книгу и в прежде неведомый вам мир, где многие важные решения принимаются благодаря операционной аналитике. Вы ничего не потеряете, кроме нерешительности и своего офиса за вашей спиной!

Томас Дэвенпорт,

почетный профессор в области информационных технологий и менеджмента в Колледже Бэбсона, соучредитель и руководитель научно-исследовательских работ в Международном институте аналитики

Вступление

Подобно индустриальному производству в XVIII в., сфере аналитики необходимо пройти через свою промышленную революцию. Аналитические процессы сегодня обычно осуществляются кустарным способом, причем с осторожностью и ориентированностью на потребителя. Во многих случаях это срабатывает, а кустарный способ зачастую оказывается вполне подходящим. Тем не менее нам необходимо начать выводить аналитику на новые уровни с точки зрения как масштаба, так и воздействия. Промышленная революция трансформировала процессы производства из ремесленничества в современные фантастические технологии, позволяющие производить качественные продукты в массовом масштабе. Такого же рода революция должна произойти и в области аналитики.