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

Для иллюстрации возьмем ранние фазы обнаружения, когда нужно просто проверить, работоспособна ли идея или нет. На данной стадии не нужно постоянно повторять процесс – просто нужно как можно быстрее получить ответ. Если на написание программы уходит всего один час и еще три часа на выполнение процесса, то это нормально. Ответ будет получен достаточно быстро для того, чтобы понять, имеет ли смысл двигаться дальше в этом направлении или нет. В то же время глупо тратить на написание программы 12 часов, чтобы разработать более эффективный процесс, который будет выполнен всего за несколько минут, поскольку на данный момент неизвестно, потребуется ли повторять этот процесс больше одного раза.

Операционная аналитика требует другого подхода

При поиске новых инсайтов самое главное – обнаружить их как можно быстрее, и поэтому долгое время выполнения процесса не имеет значения. Но при превращении нового инсайта в операционный необходимы максимальные скорость и масштабируемость. Упрощение процесса поиска для превращения его в операционный может потребовать дополнительных усилий.

После обнаружения инсайта, достойного превращения его в операционный, процесс операционализации будет повторяться тысячи или миллионы раз в день. В этом случае на счету будет каждая секунда, если не миллисекунда. Следовательно, имеет смысл потратить дополнительные часы, дни и даже недели на отладку и оптимизацию этого процесса, чтобы добиться максимальной скорости и кратчайшего времени выполнения. Дополнительные усилия позволят повысить производительность миллионов операций и поэтому потребуют очень малых затрат, если распределить их между всеми случаями выполнения процесса. Однако такие действия должны выполняться только тогда, когда подтверждена их окупаемость.

Из вышеуказанных обстоятельств проистекает потенциально раздражающее следствие, которое необходимо принимать во внимание. В некоторых случаях процесс, использованный для обнаружения инсайта, невозможно напрямую перенести в операционный контекст. В процессе поиска только и нужно как можно быстрее добраться до инсайта и доказать его ценность. Иногда те же самые программа, логика и процесс могут быть применены непосредственно в операционном контексте, но в большинстве случаев такое невозможно, что обусловливает применение двухфазного процесса. В первой фазе требуется как можно быстрее доказать ценность инсайта. Во второй фазе – видоизменить программу и архитектуру процесса, использованного для поиска инсайта, таким образом, чтобы он стал достаточно эффективным для операционного окружения.

В действительности на протяжении многих лет для организаций вполне обычным было перепрограммирование аналитических процессов при их переносе с поисковой платформы на операционную. Например, аналитические процессы часто перепрограммировались на язык Cobol для мейнфреймов. Операцию по перемещению процессов можно значительно упростить, если выполнять аналитику в рамках автономного единого аналитического окружения, обеспечивающего совместимость между этапами поиска и операционализации. Вместо того чтобы полностью перепрограммировать все для совершенно другого окружения, можно только упростить процесс с использованием того же набора технологий и инструментов. Это облегчает внедрение по сравнению с прошлой практикой.

Конфиденциальность

Конфиденциальность является одним из важнейших вопросов, связанных с использованием больших данных и операционной аналитики, а также ключевым аспектом управления. Любая организация, имеющая дело с клиентами и особенно с их данными, должна относиться к конфиденциальности предельно серьезно. В то же время конфиденциальности требует и другая уязвимая информация. Сегодня не только количество данных о каждом из нас увеличивается стремительными темпами, но и появляется все больше возможностей сочетать и сопоставить эти данные.

Хотя их использование потенциально может принести огромные преимущества, оно представляет и огромные риски для отдельных людей и общества в целом. Ненадлежащее обращение с данными способно причинить реальный ущерб. Давайте рассмотрим некоторые соображения, которые важно учесть при разработке процессов управления.

Большие данные становятся Большим Братом?