Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Шрифт:
Переводчик И. Евстигнеева
Редактор В. Мылов
Руководитель проекта М. Султанова
Арт-директор Л. Беншуша
Корректор И. Астапкина
Компьютерная верстка Д. Жаровский
Все права защищены. Произведение предназначено исключительно для частного использования. Никакая часть электронного экземпляра данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для публичного или коллективного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.
«Я знаю Билла на протяжении многих лет и всегда восхищался его в высшей степени прагматичным и прямым подходом к операционализации аналитики. Два десятилетия практического опыта работы в условиях реального бизнеса выделяют Билла на фоне остальных экспертов и делают его одним из лидеров аналитической мысли!»
«Фрэнкс создал очередной шедевр прагматичного руководства, показав, как можно взять стандартные практики и вывести их на совершенно новый качественный уровень. Специалисты по аналитике и ИТ-специалисты по достоинству оценят информацию, которую представляет Фрэнкс в своей книге с точки зрения бизнеса. Также эта книга будет чрезвычайно полезна всем тем, кто хочет вывести свои организации на новый уровень использования аналитики и принятия решений на основе данных».
«Еще несколько лет назад многие организации и люди сомневались в ценности больших данных и в необходимости аналитики как таковой. Сегодня те, кто продолжает сомневаться, упускают колоссальные возможности. Их бизнес быстро переходит в разряд устаревших и отстающих. Но с чего начать? Хотя ни одна книга не в состоянии охватить весь спектр вопросов, «Революция в аналитике» предлагает комплексный взгляд на внедрение операционной аналитики. Я искренне рекомендую эту книгу».
«Это исчерпывающее и столь востребованное сегодня руководство по внедрению операционной аналитики, автоматизации принятия решений и интеграции анализа данных в бизнес-процессы. В эпоху больших данных аналитика стремительно становится ключевым стратегическим дифференцирующим фактором, и трудно найти лучшего проводника в мир аналитики, чем Билл Фрэнкс».
«Книга доходчиво и систематизированно излагает то, что должен знать и применять руководитель, который хочет сделать свою организацию успешной при помощи аналитики. Сегодня аналитика кардинально меняет способы принятия решений в организациях в рамках операционных процессов и даже самими клиентами! Это революционное изменение в подходе к принятию решений становится новой реалией бизнеса. Я рекомендую эту книгу тем, кто хочет доподлинно узнать, чего следует ожидать от операционной аналитики и, главное, что следует делать!»
«Если вы находитесь в гуще движения по внедрению больших данных в вашей организации (а кто может остаться от него в стороне?), вы должны прочитать эту книгу. Используя свой уникальный дар рассказчика, Билл Фрэнкс предлагает нам увлекательный и содержательный рассказ о том, как компании по всему миру превращают собираемые ими массивы данных в новые источники доходов и конкурентного преимущества. В частности, Билл уделяет внимание такой важной теме, как грамотное управление данными, которая часто игнорируется при обсуждении больших данных. Продолжая тему книги «Укрощение больших данных», своими четкими и компетентными рекомендациями он дает в руки читателей доску для серфинга, при помощи которой они смогут укротить волну больших данных и операционной аналитики. Билл также излагает свое видение мира будущего, где правят данные».
«Один из ключевых уроков, который мы выучили в Kaggle, состоит в том, что анализ больших данных – это не только создание продвинутых алгоритмов. Билл написал отличную книгу о том, что нужно знать и делать, чтобы успешно претворить операционную аналитику в жизнь».
Эта книга посвящается Стейси, Джесси и Даниэль
Предисловие к русскому изданию компании Teradata
Чем больше данных, тем «умнее» наш мир
Человечество умеет прогнозировать процессы и события, опираясь на накопленные знания, известные факты, процессы и связи. Но что, если опыт, полученный ранее, больше не помогает нам ориентироваться в современном мире? Как реагировать на взрывной рост объемов данных и новые экономические вводные, которые постоянно ставят руководителей в неизвестные им до этого условия? Интуиция, которая помогала раньше, подводит, и очевидные, казалось бы, действия приводят к неудачам. Жизнь руководителя сегодня – это принятие решений в максимально неопределенных условиях, при ежедневно нарастающем объеме информации и ее источников.
К 2020 году почти все взрослое население планеты, т. е. не менее пяти миллиардов людей, будет подключено к Интернету. К этому времени в мире будет насчитываться примерно 50 млрд подключенных устройств – источников данных, к ним будут относиться не только всевозможные стационарные, настольные и носимые с собой компьютеры, но и бытовая электроника, транспортные средства, торговое оборудование, медицинские приборы, промышленные системы, датчики ЖКХ и т. д. Возможно, к этому времени Big Data и Internet of Things окончательно перестанут быть предметом дискуссий визионеров и станут повседневной реальностью, которая нас окружает. Объем доступной информации будет колоссальным, и важнейшей задачей станет извлечение ценности из этой информации. Например, человек приехал в торговый центр – на какой машине? Куда он пошел – в кафе? В кино? В магазин? Что он купил? Что он в этот момент искал в Интернете? Заходил ли он в магазин детских товаров или товаров для животных? Как часто он сюда приезжает? Какие точки в этом торговом комплексе посещает в первую очередь, а до каких не добирается вовсе? Все эти данные – золотая жила для ритейлеров.
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.