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

Подтвердите концепцию, не ограничивайтесь частным случаем

Постарайтесь разработать пилотный проект таким образом, чтобы продемонстрировать потенциал более широкого подхода. Используйте искусство возможного, а не стремитесь просто доказывать ценность ограниченного масштаба пилотного проекта. Несмотря на то что за пределами проекта вы не будете располагать объективной статистикой, выявленный вами потенциал добавит достаточно глазури на пирог, чтобы ваше инвестиционное предложение было одобрено.

Мой клиент из крупной медиакомпании рассказал мне о том, как он добился выделения инвестиций под свою инициативу касательно аналитики. (Я не буду называть эту компанию, чтобы защитить его конфиденциальность.) Его команда осуществила ряд успешных пилотных проектов, однако руководство отказывалось выделять более крупные инвестиции, необходимые для масштабирования полученных результатов. Он предположил, что проблема может заключаться в том, что их инвестиционные предложения фокусировались исключительно на масштабе проведенных пилотных проектов. Это было фатальной ошибкой. Сосредоточенность только на отдаче от аналитики, протестированной в рамках ограниченного пилотного проекта, не обеспечивала достаточно большую доходность. Что не менее важно, при таком подходе мой клиент не мог создать более полную картину, способную впечатлить руководителей, принимающих решения. На рис. 4.1 показано, в чем состоит разница между подходами.

Мой клиент решил, что при следующей попытке он представит POC как всего лишь пример, иллюстрирующий возможности инвестиций. При этом четко укажет, что пилотный проект предназначен показать, как в нескольких относящихся к делу сценариях можно иначе использовать новый источник данных в нестандартных аналитических процессах. Многие другие сценарии не могли быть протестированы в рамках пилотного проекта, но логично предположить, что они также будут успешно реализованы, учитывая их сходство со сценариями, уже доказавшими свою работоспособность. Такой подход, который некоторые называют демонстрацией «искусства возможного», является гораздо более действенным.

Время инсайта

При инвестировании в аналитический процесс обнаружения данных я рекомендую учитывать критерий «времени инсайта» – времени, которое проходит с момента появления нового вопроса до того момента, когда будет схвачена суть проблемной ситуации (произойдет инсайт). Этот критерий отчетливо отличается от критериев, применяемых при операционализации инсайта, полученного в процессе обнаружения данных. При операционализации инсайта важны традиционные ИТ-метрики, например, насколько можно увеличить скорость процесса, создающего инсайт, для поддержки операционных решений.

Различные потребности процессов обнаружения и операционализации более глубоко рассматриваются в шестой главе. Сейчас же просто обратите внимание на то, что бизнес-кейс, нацеленный на обнаружение данных, и бизнес-кейс, нацеленный на операционализацию сбора данных, будут отличаться друг от друга. Эту разницу важно осознать, поскольку в каждом случае присутствуют совершенно разные цели и приоритеты. Кроме того, в современном мире более неприемлемы аналитические циклы, измеряемые многими неделями или месяцами. Время инсайта должно составлять от нескольких дней до нескольких недель.

Инвестирование в обнаружение данных

Цель процесса обнаружения данных – быстро найти новые инсайты. Для этого требуется иной взгляд на инвестиции. Вместо того чтобы ориентироваться на исходные вычислительные мощности или их производительность, лучше ориентироваться на такой показатель, как время инсайта. Сама по себе производительность не настолько важна, как совокупное время, которое требуется для поиска инсайта. Время инсайта приведет в соответствие удобство использования, гибкость и производительность аналитики.