Встроенные аналитические библиотеки помогают реализовать потенциал операционной аналитики благодаря тому, что обеспечивают доступ к аналитическим функциям независимо от пользовательского интерфейса или конкретного приложения. Другими словами, не нужно использовать аналитический инструмент в качестве части процесса, поскольку платформа может непосредственно выполнять аналитику. Недостатком таких встроенных функций является то, что они не снабжаются пользовательским интерфейсом. Это просто функции, что означает: выходные данные будут представляться в виде таблиц или файлов, а не красиво отформатированных отчетов. Выходные данные, создаваемые таким образом, хорошо подходят для использования в других приложениях и процессах, но работать с ними нелегко. Программный продукт, доступный для использования на разных платформах, предлагает компания Fuzzy Logix.
По мере того как аналитические функции все глубже интегрируются в аналитические платформы, границы между инструментами и платформами размываются. Когда алгоритмы выполняются полностью в рамках платформы посредством встроенной функции, это позволяет обеспечить максимальное масштабирование.
Я думаю, что в будущем специалисты-аналитики будут использовать традиционные аналитические инструменты с графическими пользовательскими интерфейсами для обнаружения данных, разработки и тестирования аналитических процессов. Определив, какие процессы должны быть переведены в разряд операционных, они затем переключатся на использование встроенных алгоритмических функций для операционализации этих процессов. Со встроенными функциями не так легко работать, как с пользовательскими интерфейсами, но когда пользователи точно знают, что должно быть включено в окончательный аналитический процесс, функции не потребуют много дополнительной работы. Такой подход позволяет использовать гибкий и дружественный к пользователям набор инструментов для обнаружения данных и развития процессов, а также использовать преимущества встроенных родных функций для применения в производственном масштабе.
Использование
Теперь, когда мы определили основные компоненты единого аналитического окружения предприятия, давайте рассмотрим несколько важных тем, связанных с максимизацией выгод, которые обеспечивает окружение.
Любой анализ любых данных в любое время
Вашей целью должно быть создание единого аналитического окружения, которое позволит осуществлять анализ данных любого типа и объема посредством любого аналитического метода в любое время. Именно так. Крайне важна способность анализировать текстовые данные, генерировать социальные графы, прогнозировать реакцию, а затем объединять эти результаты с историей клиента и другой информацией. Однако добавление многочисленных опор имеет смысл только в том случае, если организация планирует использовать эти опоры. Некоторые организации с минимальными потребностями в аналитике какое-то время могут обойтись одной опорой. В то же время большинство крупных организаций найдут необходимым использовать многочисленные опоры вкупе со вспомогательными технологиями.
Решение о добавлении компонентов в аналитическое окружение должно быть основано на анализе затрат и доходов, который принимает во внимание, сколько данных потребуется дублировать на новую платформу, сколько будет стоить синхронизация данных и обучение пользователей новым навыкам, обладает ли новая платформа необходимыми характеристиками для операционного масштабирования и многое другое. Бежать покупать новейшую сверкающую игрушку только потому, что она появилась в продаже, – пустая затея.
После того как опоры будут установлены на место, уже не составит труда оптимизировать их использование и распространить данные и аналитические процессы в масштабах всего аналитического окружения организации. Самая большая проблема состоит в том, чтобы обосновать необходимость добавления новый опоры или вспомогательной технологии в аналитическое окружение (подробнее об этом в четвертой главе). Причина очевидна: гораздо дешевле использовать нечто, уже занявшее свое место, чем ставить на это место нечто новое.