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

Фрэнкс Билл

Итак, мы рассмотрели некоторые соображения, которые следует принимать во внимание при внедрении операционно-аналитических процессов. Теперь давайте рассмотрим пару сценариев из реальной жизни, наглядно иллюстрирующих необходимость компромиссного соотношения различных компонентов единого аналитического окружения для достижения эффективности.

Разнообразные требования

С точки зрения управления реальную проблему для операционной аналитики представляет наличие двух разных и даже противоречащих друг другу наборов требований, которые должны быть удовлетворены. Первый набор относится к процессу обнаружения данных, когда организация пытается

найти новые инсайты и определить аналитические процессы, способные оказать наибольшее влияние. В этом случае требуются максимальная гибкость и минимальные ограничения. Второй набор требований относится к развертыванию процесса на операционном уровне. В этом случае главным приоритетом становится обеспечение высокой скорости, надежности и стабильности. Эти два набора требований приведены в табл. 6.1. Хотя они существуют сами по себе и даже, кажется, противоречат друг другу, но оба вполне выполнимы в рамках соответственно конфигурированного аналитического окружения.

После того как операционно-аналитический процесс разработан и внедрен, он должен управляться иным образом, нежели традиционные аналитические процессы. Одно из отличий заключается в управлении результатами каждого процесса. Операционная аналитика должна выполняться достаточно эффективно и быстро для того, чтобы удовлетворять операционным требованиям. Целью является улучшение, необязательно до совершенства, миллионов и миллионов ежедневно принимаемых решений. Если существует возможность дополнительно улучшить этот процесс, это замечательно, но только не за счет требуемых скорости и масштаба. Поначалу вам может быть некомфортно от мысли о том, что вы сознательно не реализуете всех предлагаемых аналитикой возможностей, но это вполне нормально, если наглядная отдача от аналитики, проистекающая из улучшения решений, превышает затраты на нее. При наихудшем сценарии, возможно, придется отказаться от использования на практике ценного открытия, если затраты на его операционализацию будут намного превышать ожидаемую отдачу.

Другое отличие операционной аналитики состоит в том, что принимаемые решения должны постоянно контролироваться, чтобы отслеживать, как выполняется процесс. При операционной аналитике решения проверяются после того, как они были реализованы; при традиционной решения должны утверждаться до своей реализации. Поскольку решения в операционной аналитике принимаются автоматически, то при возникновении подозрений на ошибки придется проверить, скажем, последние 10 000 принятых решений. А при обнаружении аномалии может потребоваться остановить аналитический процесс и заняться расследованием.

Приготовьтесь чертыхаться

Точно так же, как с производственных линий иногда сходят дефектные продукты, так и операционно-аналитические процессы иногда генерируют дефектные решения. Порой проблема может быть настолько серьезной, что потребуется остановить процесс и «отремонтировать» его. Если частота ошибок достаточно низкая, это следует рассматривать как приемлемые издержки ведения бизнеса. Принять этот факт может оказаться достаточно затруднительным, зачастую приходится вносить изменения в корпоративную культуру.

В свете вышеуказанных различий организация должна быть готова к тому, что иногда операционно-аналитические процессы будут давать сбои. Возьмите такой крайний случай, как «мгновенный обвал» фондового рынка 6 мая 2010 г., о котором мы говорили в третьей главе {49} .

Все началось с небольшой ошибки в одном торговом алгоритме. Многие другие алгоритмы раскрутили его действие и, подобно леммингам, разом бросающимся со скалы, устроили огромную заваруху. В автоматических процессах всегда будут возникать сбои, поэтому здесь действия проверяются после их реализации, а не рекомендации выдаются перед совершением действий.

49

См.: Matt Phillips, “Nasdaq: Here’s Our Timeline of the Flash Crash”, Wall Street Journal Market Beat Blog, 11 мая 2010 г., на http://blogs.wsj.com/marketbeat/2010/05/11/nasdaq-heres-our-timeline-of-the-flash-crash/

Поначалу с этим трудно будет смириться, и вы можете столкнуться с сопротивлением на уровне корпоративной культуры. Однако если организация ответственно подходит к созданию, тестированию и мониторингу операционно-аналитических процессов, проблемы будут выявляться до того, как они причинят весомый ущерб. Здесь стоит подчеркнуть следующий важный момент: процесс обнаружения данных должен вестись на постоянной основе. С течением времени во всякий аналитический процесс следует вносить необходимые корректировки с учетом новых данных, новых реалий бизнеса или других значимых изменений.

Периодически возникающие проблемы – это неотъемлемые издержки ведения бизнеса. Организация должна спокойно к ним относиться и устранять их в рабочем порядке. Даже «мгновенный обвал» не обанкротил всех трейдеров, использующих автоматические торговые программы. На обычных производственных линиях также время от времени производятся бракованные изделия, разбиваются бутылки и подгорают продукты питания. Это нормальные производственные издержки. Если частота ошибок достаточно низкая, а средний уровень качества остается высоким, производитель будет процветать в долгосрочной перспективе благодаря достигнутому масштабу производства. То же самое верно и в случае операционной аналитики.

Или возьмите подходы, которые используются банками для выявления случаев мошенничества с кредитными картами или используются поставщиками услуг электронной почты для фильтрации спама. Ни одна из этих процедур не работает идеально. Мы по-прежнему получаем спам по электронной почте или можем стать жертвами мошенничества с банковскими картами. Иногда случается, что в папку со спамом отправляются нормальные письма или банк ошибочно блокирует кредитную карту. Тем не менее в целом ситуация намного лучше той, что была бы в отсутствие аналитики.

Организации не должны позволять своим сотрудникам фокусироваться на таких исключениях и пытаться обесценить подход целиком только лишь потому, что в одном-двух случаях аналитический процесс выдал неправильное или неоптимальное решение. Вопрос должен состоять в том, позволяет ли аналитика снизить, например, общий уровень мошенничества, поскольку никакой аналитический процесс не может исключить его полностью. Неизбежно проскальзывающие ошибки не должны затмевать собой весомых преимуществ операционно-аналитических процессов.

Когда сотрудники обнаруживают ошибочные решения, организация должна отстаивать процесс в целом и помочь сотрудникам понять, что определенная доля ошибок неизбежна. Работники на производственных линиях регулярно отбраковывают продукты, которые не соответствуют стандартам качества, но при этом не ставят под сомнение необходимость самой производственной линии. Точно так же операционная аналитика иногда будет генерировать плохие решения, однако это не должно восприниматься как повод ставить под сомнение необходимость процесса в целом.