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

Но изучение покупательского поведения – только одна из множества областей применения больших данных. Уже в обозримом будущем аналитика поможет нам решать, без преувеличения, любые задачи. Например, возьмем оборудование нефтяных вышек. Как и любое оборудование, оно изнашивается и ломается, каждый день простоя обходится нефтяным компаниям в миллионы долларов. Постоянный мониторинг, сбор и анализ всех данных позволит заблаговременно выяснить, что происходит с этим оборудованием, и своевременно провести его недорогое плановое обслуживание, прежде чем возникнут серьезные неисправности. Каким рабочим нагрузкам оно подвергается? Каковы природные, климатические предпосылки поломок? Какие паттерны отказов можно выделить? Какая возможна профилактика простоев? Если же поломка произошла, как максимально сократить время простоя? Аналитика данных позволит узнать об этом оборудовании буквально все – как оно работает, как ведет себя в той или иной ситуации, когда оно дает сбои и как их предотвратить.

А теперь представьте на месте нефтяной вышки любой другой сложный технический объект. Обслуживание авиалайнера – проект еще более высокой сложности, чем ремонт нефтяной вышки, но аналитика позволит не только прогнозировать, какие узлы самолета стоит диагностировать заранее, не дожидаясь планового осмотра, но и запланировать доставку запчастей в определенный аэропорт – оперативно и экономно!

Обслуживание автомобиля – сравнительно простая задача, но что, если масштабировать ее на миллионы машин? Осознавая сложность подобного проекта, компания Volvo Cars, тем не менее, нашла его осуществимым. Проект сбора и анализа данных со всех датчиков всех автомобилей Volvo, начатый при поддержке Teradata, позволит успешно идентифицировать и предупреждать изначальные причины неисправностей и поломок автомобилей. Для потребителя это будет выглядеть так, будто автомобиль сам следит за собой и прогнозирует необходимость технического обслуживания. Чем больше будет накоплено данных для аналитики, тем «умнее» станут машины.

Огромные перспективы – у предприятий, недавно приступивших к внедрений технологий больших данных и бизнес-аналитики, таких, как службы государственного управления, инфраструктурные предприятия, организации коммунального хозяйства, розничные сети, предприятия здравоохранения. Но даже в тех отраслях, которые изначально и с большим успехом опирались на информационные технологии и бизнес-аналитику – банковский бизнес, телекоммуникационные услуги, – есть, над чем работать. Кардинально улучшить картину взаимоотношений поставщиков и клиентов на соответствующих рынках может аналитический подход к разработке пакетов услуг, условий оказания сервиса, программ лояльности. Необходимые для этого условия – сбор и накопление данных, их обработка с использованием соответствующих аналитических инструментов, методологическая помощь консультантов по бизнес-аналитике и глубокая операционно-аналитическая работа отраслевых специалистов.

Такие подходы успешно работают и в различных областях научных исследований. Именно глубокий анализ данных делает возможным прорыв в изучении генома человека, глобальных изменений климата и поведении Мирового океана. И, если вдуматься, нет ничего удивительного в том, что изначально наукоемкие технологии дают возможность развиваться и бизнесу.

Поэтому я очень рад представить вам новую книгу «Революция в аналитике», которую написал Билл Фрэнкс, директор компании Teradata по аналитике и один из крупнейших в мире специалистов по бизнес-аналитике. Билл Фрэнкс – один из тех, кто очень хорошо понимает, в чем ценность данных и как поставить большие данные и интернет вещей на службу человеку.

Я уверен, что знакомство с этой книгой даст вам новые знания, свежие идеи и понимание удивительных процессов, участниками которых мы все с вами сегодня являемся.

Приятного вам чтения!

Андрей Алексеенко,

глава компании Teradata в России

Предисловие к русскому изданию компании IBS

Взрыв интереса к технологиям «больших данных» породил массу смелых ожиданий и, возможно, некоторое количество разочарований. Да, мы живо представляли себе потрясающее будущее, где компьютеры предотвращают эпидемии, решают транспортные проблемы, управляют экономикой, угадывают желания потребителей и следят за безопасностью. Однако будущее оказалось чуть дальше, чем нам хотелось, потому что по пути к этому светлому будущему нужно еще найти ответы на массу вопросов – технических, организационных, юридических, психологических, – связанных с каждодневным прикладным применением «больших данных».

Так когда, наконец, наступит это удивительное цифровое будущее?