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

В некоторых случаях переход к операционной аналитике может сводиться к модернизации существующего аналитического процесса на основе пакетной обработки до уровня регламентированного, автоматизированного, осуществляемого в режиме реального времени. Однако чаще операционная аналитика включает в себя различные типы аналитики, применяемые различными способами. Кроме того, с пришествием больших данных в возрастающей степени используются различные источники данных. Необходимость разнообразия во многом объясняется тем, что операционные решения отличаются от многих традиционных решений, на которые была ориентирована аналитика. Поэтому нужно объяснять изменения в построении аналитических процессов, в использовании методов и способов работы профессиональных аналитиков.

В этой главе дается определение операционной аналитики и показывается, чем она отличается от аналитики прошлого. Также объясняется, как эволюция аналитических технологий создала основу для появления операционной аналитики, и показывается, как аналитика меняет способы ведения бизнеса современными компаниями.

Глава 2. Больше данных… Еще больше данных… Большие данные!

Трудно припомнить другую такую тему, подобную большим данным, вокруг которой столь быстро возник столь широкий ажиотаж. Если всего несколько лет назад мало кто о них слышал, то сегодня они стали в бизнесе одним из самых обсуждаемых вопросов. Как и следовало ожидать после этого стремительного взлета, сегодня вокруг больших данных безудержно нарастают неразбериха и дезинформация. В результате многие организации выбирают неверные пути. Неудачи, которые станут следствием этих ошибочных шагов, будут болезненными и дорогостоящими. К счастью, приложив немного усилий и набравшись кое-каких знаний, средняя по размерам компания вполне способна избежать наиболее вопиющих ошибок и выбрать самый здравый с экономической точки зрения путь.

В этой главе рассматриваются многие рекламные трюки и заблуждения по отношению к большим данным. Не только выявляются ошибки в общераспространенном представлении о больших данных, но и предлагаются альтернативные точки зрения и методы, более реалистичные и рациональные. Большие данные будут играть крупную роль в операционной аналитике, поэтому важно разобраться, для чего именно они годятся.

Глава 3. Операционная аналитика в действии

Концепция превращения традиционной аналитики в операционную не нова, однако в прошлом редко реализовывалась на практике. Ведь компании могли обойтись меньшими усилиями, так они и поступали. Но сегодня, по мере развития технологий и усложнения природы бизнеса, применение операционной аналитики становится неизбежным. В перспективе невозможно будет успешно конкурировать, если аналитика не окажется в центре широкого спектра повседневных решений и действий.

В этой главе приводятся разнообразные примеры операционной аналитики в действии. Они наглядно показывают, как операционная аналитика способна поддерживать принятие решений многих типов и действует в диапазоне от самого простого до невероятно сложного уровня.

Часть II. Закладываем основу

Вторая часть книги помогает читателям понять, как заложить основу для поддержания операционной аналитики. Надежная основа – необходимое условие успеха.

Мы начнем с обсуждения того, как разработать бизнес-кейс для инвестирования в операционную аналитику. Пока не принято решение об инвестициях, ничего существенного произойти не может. Далее рассмотрим, как создать надлежащую аналитическую инфраструктуру и как ее следует использовать. Сегодня деловая среда предельно усложнилась и ориентироваться в ней стало гораздо труднее. Наконец, обсудим вопросы управления и конфиденциальности, что надо сделать непременно. Ведь когда аналитика будет внедрена и автоматизирована до уровня операционной, ответственное управление потребуется с первых же шагов.

Глава 4. Хотите бюджет? Создайте бизнес-кейс!

Первым шагом по внедрению операционной аналитики должно стать обоснование затрат и усилий, требуемых для успешной реализации. Вам понадобятся новые инструменты, новые источники данных и новые навыки, а большие данные только усложняют ситуацию. Многие организации испытают неудобства из-за того, что на этом пути их ожидает больше неизведанного, чем обычно, а также больше предполагаемых рисков. Чтобы убедить организации предпринять необходимые действия, потребуются значительные усилия и серьезное обоснование.

В этой главе рассматриваются факторы, которые нужно учитывать при разработке бизнес-кейса. Данные факторы включают технологии, услуги по их внедрению и обслуживанию, разработку аналитических процессов и меры по их интеграции и выводу на операционный уровень. Только с учетом всего спектра затрат можно принять правильное инвестиционное решение. Сосредоточение внимания лишь на отдельных позициях дезориентирует организацию.