Читать онлайн «Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики». Страница 46

Попросите каждого специалиста оценить совокупные трудозатраты на реализацию процесса тем способом, который он предпочитает. Затем команда может сравнить результаты и принять обоснованное решение. В едином аналитическом окружении гораздо проще, чем в традиционном, переместить обработку из одного компонента в другой для достижения максимальной производительности. Все, что нужно, так это реализовать сжатую версию создания бизнес-кейса.

Предыдущий раздел оставляет без решения открытую проблему, а именно изначальную неопределенность насчет того, какой из вариантов эффективнее другого. Возможно, сработают несколько вариантов. Несколько лет назад на одной конференции одновременно обсуждались два подхода к анализу социальных сетей. В конференц-зале № 1 проходила презентация проекта по реализации анализа социальных сетей в реляционном окружении. В конференц-зале № 2 обсуждались возможности анализа социальных сетей в нереляционном окружении. Я присутствовал во втором конференц-зале и обнаружил, что бо́льшая часть обсуждения была сосредоточена не на аналитике или ценностях, создаваемых ею, а на утверждении о том, что анализ социальных сетей не может быть выполнен в реляционном окружении. Парадоксально, но в конференц-зале № 1 в это время говорили о том, как наладить такой анализ в реляционном окружении и почему оно является единственно пригодным для этого местом.

Эти дискуссии доказали, что существуют по крайней мере два способа анализа социальных сетей. Но, если копнуть глубже и посмотреть, сколько времени и сил требует написание программ для того и другого вида анализа, мы увидим различия. Скорее всего, увидим различия и в производительности процессов. Вполне естественным было для выступающих в каждом из конференц-залов описывать преимущества своего подхода. Однако им следовало бы воздержаться от заявлений о том, что предлагаемый ими способ является единственно возможным для данного вида анализа. Ведь они ничего не доказали, поскольку в соседнем помещении в это время как раз обсуждался альтернативный подход.

Для того чтобы максимизировать эффективность и отдачу от аналитики, необходимо обеспечить, чтобы каждый компонент единого аналитического окружения – и каждый член аналитической команды – делал то, что он может делать лучше всего. Потратьте время на поиск компромиссного соотношения требуемых навыков, вычислительных мощностей и аналитических методов. Для создания оптимального процесса может понадобиться не один, а несколько компонентов единого аналитического окружения. Если это звучит как прописная истина, пусть будет так. Тот же принцип применим и ко многим другим ситуациям.

Для иллюстрации рассмотрим пример с незастроенным земельным участком. Если вы обратитесь к девелоперу, строящему дома на одну семью, то он предложит вам оптимальный план постройки именно такого дома. Если обратитесь к девелоперу, который специализируется на кондоминиумах, таунхаусах или апартаментах, он предложит вам оптимальный способ максимизировать стоимость земли за счет указанных структур. Наконец, если обратитесь к девелоперу, работающему с коммерческой недвижимостью, он предложит вам оптимальный способ постройки торгового центра, медицинского комплекса или бизнес-парка. Важно, что каждый девелопер окажется прав в рамках своей компетенции. Это очень похоже на то, как в группе специалистов-аналитиков каждый предложит оптимальный способ построения аналитического процесса с использованием только предпочитаемого им компонента аналитического окружения и с помощью предпочитаемых им аналитических инструментов.

Вы должны поставить цель оптимизировать эффективность аналитического процесса в целом за счет наилучшего использования компонентов единого аналитического окружения. Попытки оптимизировать процесс в рамках одного компонента могут привести к гораздо менее эффективным решениям, чем многокомпонентный подход.

Что должен сделать владелец участка, так это найти наилучшее использование земли в целом. План застройки вполне может представлять собой комбинацию нескольких домов на одну семью, одного-двух небольших многоквартирных дома и также небольшого торгового центра. Владельцу же участка следует увидеть картину целиком, под разными углами. Ему нужно проконсультироваться с разными экспертами и найти наилучшую комбинацию подходов для удовлетворения своих потребностей. Окончательный вариант может сочетать компоненты рекомендаций каждого эксперта. Такой же подход следует применять и к аналитическим процессам. Необходимое условие для этого – наличие людей, которые способны охватить картину целиком и найти компромиссное соотношение компонентов.

Отчасти по причине непопулярности этой темы организации часто думают об управлении в последнюю очередь, когда вступают в эпоху Аналитики 3.0, о которой мы говорили в первой главе, и начинают превращать традиционную аналитику в операционную. Только после того как произойдут серьезные отключения, многие компании начинают задумываться об управлении операционной аналитикой. Разработка встроенной, автоматизированной и высокомасштабированной операционной аналитики и текущее управление ею требуют других подходов к управлению в отличие от тех, что традиционно применялись к аналитическим процессам. При пакетной аналитике ошибка влияет только на обработку одного пакета, и у специалистов, как правило, есть достаточно времени, чтобы выявить и устранить эту ошибку до следующего сеанса пакетной обработки. В случае операционной аналитики ошибка будет быстро распространяться, пока не будет устранена.

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.

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.