Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Шрифт:
Благодарности
Я премного благодарен членам моей команды рецензентов, добровольно согласившихся критически оценить книгу (полностью или частично) и делавших мне замечания по мере ее написания. В эту команду входили (в алфавитном порядке): Эллен Боергер, Чанс Буроммавонг, Скотт ван Валкенбург, Сара Гейтс, Дэн Грэм, Брайан Джонс, Джек Ливайс, Боб Сиверт, Джефф Таннер, Джон Тума, Билл Фрэнкс (не я, мой отец!), Ричард Хэкеторн и Шек Чо. Ваш потрясающий вклад помог мне намного улучшить текст! Также хочу поблагодарить всех людей и компании, которые поделились со мной своими знаниями, опытом и примерами, позволившими мне написать эту книгу.
Часть I
Революция началась
Глава 1
Постигаем операционную аналитику
Да, революция началась.
Операционная аналитика требует дисциплинированного и упорядоченного подхода в рамках всей организации, а также множества изменений в технологиях, процессах и корпоративной культуре. Поначалу люди будут недоверчиво относиться к передаче многих повседневных решений в в'eдение машин и аналитических процессов. Тем не менее время покажет, что при отлаженной операционной аналитике результаты с лихвой окупят предпринятые усилия.
Да, революция началась! Прежде чем вы осознаете это утверждение, необходимо в точности разобраться с тем, что именно оно означает. Данная глава закладывает основу, на которой выстраивается вся остальная книга. Прежде всего, мы дадим определение операционной аналитике. Рассмотрим рыночные тренды, поддерживающие движение к операционной аналитике. Далее закрепим ряд важных тем, которые необходимо держать в уме при переходе организации от традиционной к операционной аналитике.
Определение операционной аналитики
Эта книга посвящена операционной аналитике. Но что такое операционная аналитика? Если уж она стала главной темой, надо дать определение данному термину. После чего попытаемся разобраться, в чем заключается уникальность операционной аналитики и что отличает ее от традиционного подхода.
Что такое операционная аналитика?
Термин «операционная аналитика» применим к ситуации, когда аналитика {1} становится неотъемлемой частью принятых индивидуальных решений и осуществленных индивидуальных действий в рамках организации. Операционная аналитика используется для поддержки не стратегических и значимых, а повседневных тактических решений. Что еще важнее, когда аналитический процесс выведен на операционный уровень, он напрямую управляет деятельностью – не просто рекомендует те или иные действия, а непосредственно их реализует. Все вышеперечисленное и составляет суть операционной аналитики. Непосредственно реализуя решения и действия без вмешательства человека, операционная аналитика выводит интеграцию и воздействие аналитики на совершенно новый уровень.
1
Как было сказано в предисловии, мы не будем тратить место на определение общераспространенных терминов вроде аналитики. Предполагается, что читатели знакомы с основными концепциями.
Традиционные аналитические процессы в своем большинстве приносят результаты, которые далее используются в виде информации для принятия решений или вводятся в процесс принятия решений. Однако человек обычно включает в этот процесс свои личные суждения и затем одобряет полученный результат. В случае же операционной аналитики аналитический процесс и действия на основе проведенного анализа осуществляются незамедлительно. Человек не вмешивается ни в решения, ни в действия.
Разумеется, именно человек принимает решение о необходимости внедрения операционно-аналитического процесса и налаживает его. Однако когда процесс запущен, он уже самостоятельно получает доступ к данным, осуществляет анализ, принимает решения и фактически выполняет необходимые действия. Он может выполняться тысячи и даже миллионы раз в день. После того как люди в организации осознают, что можно получать аналитику, интегрированную на таком уровне, у них часто возникает потребность в ее увеличении. В результате рождается спрос на еще большее количество аналитики и на все возрастающем уровне сложности. В то же время наличие автоматизированной операционной аналитики создает необходимость в тщательном мониторинге процессов. Об этом мы поговорим в шестой главе.
Определяющая особенность операционной аналитики – она выходит за пределы описаний или даже прогнозов. Операционная аналитика предписывает. Это значит, что операционная аналитика встраивается в бизнес-процесс, чтобы самостоятельно принимать решения и выполнять действия на основе заложенных в нее алгоритмов – все это без вмешательства человека.
На протяжении последнего десятилетия много внимания уделялось переходу от описательной аналитики к прогностической. В классической бизнес-аналитике внимание сосредоточивалось на анализе произошедшего с описательной точки зрения, например определение объема продаж по каждому региону, доли своевременных поставок или других важных показателей. Цель же прогностической аналитики, наоборот, состоит в предсказании того, что произойдет в будущем. Как увеличить долю своевременных поставок? Какие клиенты с наибольшей вероятностью откликнутся на грядущее маркетинговое предложение? Операционная аналитика идет еще дальше и делает аналитику предписывающей. Операционно-аналитический процесс начинается с определения того, какие действия повлияют на время поставки или повысят уровень откликов, а затем автоматически вынуждает эти действия произойти. В таблице 1.1 суммируются вышеназванные различия.
Отличие операционной аналитики
Очень важно различать операционную аналитику и операционное применение аналитики. Хотя, на первый взгляд, здесь может привидеться игра слов, я уверяю вас, что это не так. После того как мы рассмотрим несколько примеров, различие станет для вас вполне очевидным.
Аналитика применялась для решения операционных проблем на протяжении многих лет. Так будет продолжаться и дальше, и операционное применение аналитики сохранит свою значимость. Однако операционная аналитика выходит за прежние пределы. В идеале хотелось бы иметь новый термин, который четко бы отделял операционную аналитику от операционного применения традиционной аналитики, но я такового не знаю. Это печально, поскольку сходство определений может привести к путанице, особенно когда они произносятся подряд. На одной из конференций во время обсуждения данной темы один из участников в шутку предложил мне использовать термин «фрэнксова аналитика», что, разумеется, слишком эгоцентрично, тем более если воспринять предложение всерьез. Поэтому я постараюсь сосредоточиться на различиях между двумя подходами, а не на их наименованиях.
Различия между операционным применением аналитики и операционной аналитикой наглядно демонстрируют всю важность и сложность последней. Операционно-аналитические процессы зачастую так же сложны, как любые аналитические процессы, использовавшиеся организацией до сих пор, но вдобавок новые процессы должны быть автоматизированы, существенно масштабированы и осуществляться с молниеносной скоростью. Эти мощные процессы вместе с тем отличаются сложностью и требуют серьезного труда. Давайте рассмотрим несколько примеров, которые помогут прояснить имеющиеся различия.
Одно из важных отличий операционной аналитики состоит в том, что анализ выполняется в автоматическом и интегрированном режиме в пределах так называемого времени принятия решения. Другими словами, анализ выполняется со скоростью, позволяющей принять решение. В некоторых случаях принятие решений происходит в режиме реального времени (или очень близко к тому). В других случаях период ожидания может составлять несколько минут, часов или даже дней. Знать время принятия решения крайне важно для достижения успеха, поскольку аналитический процесс должен быть доступен и выполняться в пределах этого интервала.
Традиционно многие организации подстраивали свои веб-сайты под клиентов через определение их индивидуальных покупательских привычек с дальнейшим размещением соответствующих предложений и адаптацией под потребителей к следующему посещению сайта каждым клиентом. Подобная веб-кастомизация доказала свою эффективность и сегодня используется почти повсеместно. Обработка сведений о клиенте по состоянию на сегодняшний вечер, с тем чтобы завтра утром клиент увидел уже адаптированный под него сайт, – таково операционное применение аналитики. Однако подобная предварительная кастомизация не является примером операционной аналитики. Это всего лишь пример применения традиционной пакетной обработки в операционном окружении.