Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Шрифт:
Например, меня могут попросить проверить, можно ли использовать новый источник данных с целью повысить эффективность моделей, применяемых для прогнозирования вероятности покупки. Я волен сам выбирать лучшие метрики, лучшие способы тестирования этих метрик в рамках аналитического процесса и лучшие методики, которые следует использовать. Могу начать с целого ряда идей, но заранее не знаю наверняка, какие из них сработают, и не могу оценить свои трудозатраты и определить критерии успеха, пока не выполню анализ. В силу этих обстоятельств сотрудники поначалу могут испытывать дискомфорт. Между тем исследовательский анализ существует уже достаточно долгое время и всегда играл важную роль для крупных организаций. Сегодня этот тип анализа начинает приобретать все большую актуальность, поэтому на него начинает выделяться больше ресурсов, чем в прошлом. Исследовательский анализ также можно назвать пробным анализом.
Иногда к исследовательскому анализу относятся скептически, считая, что специалисты-аналитики просто играют с данными в попытке найти нечто стоящее. Это не так. Просто исследование данных начинается с постановки более широкой цели и специалистам предоставляется больше времени для достижения этой цели.
По мере того как организации увеличивают использование аналитики и, следовательно, пул талантливых аналитиков и аналитические обрабатывающие мощности, им становится гораздо проще выделять пусть даже небольшую долю ресурсов на исследовательскую аналитику. Если команда аналитиков небольшая, возможно, будет трудно высвободить сотрудника, который будет заниматься конкретно такими исследованиями, поскольку команда едва справляется с потребностями организации в подтверждающей аналитике. Но если команда большая, то будет гораздо легче высвободить время и для исследовательских действий.
Исследовательский анализ начинается с постановки более широкой цели, но при этом на момент начала проекта остается неизвестным наилучший способ ее достижения. Здесь нет четко очерченного плана анализа в отличие от проекта с использованием подтверждающей аналитики. Например, подробный план по созданию нового механизма рекомендаций станет непременной частью подтверждающего анализа. А исследовательский анализ может начаться, когда задается только основное направление, например найти возможные способы улучшения действующего механизма рекомендаций. Специалисты будут экспериментировать, чтобы найти оптимальный вариант улучшения механизма. Команда станет исследовать различные источники данных и методологии, пока не найдет наилучший вариант. В этот момент может быть принят более жесткий план, с тем чтобы запустить в работу подтверждающий анализ.
Чтобы наглядно проиллюстрировать различия между подтверждающим и исследовательским анализом, можно провести параллель с ситуацией в энергетической отрасли. Нефтегазовые компании тратят массу денег на определение мест для бурения скважин. Эта деятельность сходна с исследовательским анализом, поскольку компании изучают широкий спектр нетестированных вариантов, чтобы выбрать из них наиболее подходящие для бурения. После того как находится площадка, обладающая потенциалом, приступают к бурению. Начинается этап с подтверждающего анализа. Компания знает точно, где бурить и что она ищет. В процессе бурения она либо находит нефть, либо нет. Другими словами, гипотеза о том, что в данном месте залегает нефть, либо подтверждается, либо нет.
Исследования и разработки или хакерство?
Люди часто ошибочно воспринимают исследовательский анализ как бездумное хакерство и бесполезное экспериментирование. Такое отношение абсолютно несправедливо, если исследовательский анализ осуществляется надлежащим образом. Исследовательскую аналитику следует рассматривать как один из видов исследований и разработок (НИОКР) с вытекающим отсюда намерением впоследствии монетизировать результаты. Разумеется, чтобы найти способы монетизации (или определить отсутствие таковых), могут потребоваться дополнительные эксперименты.
Крупные сети ресторанов и производители продуктов питания имеют специальные тест-кухни, где они экспериментируют с десятками или сотнями рецептов в поисках интересных новинок, которые можно включить в меню или производимый ассортимент. Сходным образом аналитической команде может потребоваться испытать ряд аналитических процессов, прежде чем она найдет заслуживающий его превращения в операционный.
Например, перед тест-кухней может быть поставлена такая неопределенная задача, как «создать новый рецепт сэндвича с курицей». Повара получают широкую свободу в изучении трендов и вкусов, популярных сегодня на рынке. Например, какие приправы входят в моду? Недавний тому пример – сэндвичи на фигурных булках (брецелях), появившиеся в 2013 г. Эта новинка стала настолько популярной, что многие сети быстрого питания включили брецель-сэндвичи в свое меню. Итак, тест-кухня получила некие общие указания. Хотя повара и понимали, что им нужно создать новый рецепт сэндвича с курицей, но каким именно должен быть окончательный рецепт, в указаниях не сообщалось. После того как повара узнали о том, что в моду вошел брецель, они сосредоточились на поиске рецепта вкусного брецеля и рецепта сэндвича, который приобретет вкус в сочетании с брецелем. Именно так и должен проходить исследовательский анализ, а рассматривать его следует как деятельность с широкой целью в рамках НИОКР.
Организация должна обеспечить в своей корпоративной культуре место для исследовательской аналитики, чтобы она расценивалась не как бесцельное хакерство, а как научное начинание. Такое небольшое изменение привычного образа мыслей может значительно ускорить поиск организацией новой аналитики, способной к превращению в операционную. Постановка более широких, но обоснованных задач позволяет сфокусировать внимание аналитической команды на реальных потребностях бизнеса, а не на любопытных идеях, не способных к воздействию. Специалисты-аналитики могут легко сбиться с пути, следуя интересным, но несущественным трендам, если они будут просто предаваться хакерству, а не начнут официально работать в рамках НИОКР. Каждая исследуемая ими идея должна оцениваться с точки зрения ее полезности для бизнеса. А хакерством они могут заняться в качестве хобби по выходным дням.
Как уже говорилось в шестой главе, даже на этапе НИОКР специалисты должны учитывать те ограничения, с которыми они столкнутся при внедрении процесса в производство. Например, тест-кухня не будет придумывать такой рецепт сэндвича, приготовление которого потребует нового дорогостоящего оборудования – разумеется, если только повара не сумеют доказать, что установка такого оборудования в каждом заведении сети для поддержки свежеиспеченного продукта окупит себя. Аналогичным образом учет ограничений в ходе НИОКР позволит аналитикам избежать путей, непригодных для превращения их в операционные. Например, все знают о знаменитом конкурсе Netflix Prize [5] . Однако многие победившие в нем решения так и не были претворены в жизнь, поскольку прирост точности прогнозов не оправдывал огромных затрат, требуемых для улучшения алгоритма фирмы Netflix {68} .
5
Netflix Prize – открытый конкурс на лучший алгоритм предсказания оценки, которую зритель поставит фильму на основе предыдущих своих оценок и оценок других зрителей. – Прим. ред.
68
См.: Xavier Amatriain, “Mining Large Streams of User Data for Personalized Recommendations,” SIGKDD Explorations 14, no 2 (декабрь 2012 г.), на www.kdd.org/sites/default/files/issues/14-2-2012-12/V14-02-05-Amatriain.pdf
Укрепление процессов для внедрения в операционном масштабе
Есть аспект в операционной аналитике, с которым трудно смириться профессионалам. Он заключается в том, что при операционализации аналитики часто бывает необходимо отказаться от некоторой точности или сложности аналитических процессов. Операционная аналитика требует смириться с использованием хороших (а не идеальных) данных, с получением хороших (а не идеальных) результатов и с изменением критериев для оценки успеха. Теоретическая точность и продвижение аналитического процесса не так важны, как фактическое влияние генерируемых им решений и рекомендаций. Например, если водители будут игнорировать предлагаемые им оптимальные маршруты, то воздействие аналитических процессов будет нулевым независимо от того, насколько они хороши.
Как об этом говорилось в шестой главе, когда аналитика выполняется в качестве кастомизации или в индивидуальном порядке, процессам может быть присуща известная хрупкость. В такую «ручную работу» вполне можно добавить немного элегантности и усложненности, чтобы сделать анализ подлинно уникальным и максимально ценным, поскольку он будет использоваться в небольших масштабах.
Точно так же вы способны с легкостью украсить свой дом в соответствии с вашими потребностями и вкусами. Декор может включать множество очень красивых и хрупких вещей. Однако вы бы никогда не использовали их для украшения общественных мест, таких как торговый центр или офисное здание. В тех редких случаях, когда ценные и хрупкие вещи выставляются в общественных местах, например музеях, требуются дополнительные меры безопасности, включая толстые органические стекла и поглощающие вибрацию витрины. Подобно тому как необходимо применять разные стандарты оформления интерьера для дома и общественных мест, так же необходимо применять и разные стандарты для аналитических процессов, когда они переводятся из разряда «ручных» в разряд операционных.