Бизнес Новости

Аналитический подход к аналитике

Аналитический подход к аналитике
Автор Aleks

Слишком многие из нас не относятся с должным вниманием к тем решениям, которые мы принимаем с точки зрения аналитической стратегии, архитектуры и наборов инструментов.

Нашей промышленности стоит обзавестись куда более аналитически-направленном подходом к принятию решений по использовании инструментов и методов аналитики.

Не так давно проводился опрос, в котором приняли участие 2500 руководителей. Им задали вопрос о том, как организации принимали решения об инвестировании в аналитику. С удивлением выяснилось, что более 60% опрошенных принимали решения относительно аналитической стратегии, архитектуры, наборов инструментов, выбора платформ, технологий и основных возможностей развития…. экспромтом. Не стоит говорить о том, с каким сарказмом серьезный человек отнесется к подобной стратегии.

Важность аналитики стала понятна еще в прошлое десятилетие. В книге «Новые познания: Инновационная значимость аналитики» (Wiley, 2009) автор доказывает, что аналитика становится приемлемым (в плане затраченных средств) и доступным источником конкурентного преимущества. С тех пор прошло более десяти лет, написаны тысячи книг и десятки тысяч сообщений в блогах,  выпущены статьи и вебинары, которые в один голос утверждают, что аналитика – это хорошо. Вашингтонские инсайдеры считают, что инвестиции в аналитику – вернее, отсутствие этих инвестиций – повлияли на результат президентских выборов в 2008 и 2012 годах. Вряд ли нужны еще какие-либо опросы типа: «аналитика – это хорошо; нет, аналитика – это плохо». Пришло время добавить чуть больше нюансов в эту дискуссию.

Давайте начнем с основ. Аналитика – это большая песочница, которая охватывает весь спектр действий – от оперативного решения тактических вопросов и до стратегических решений (тех, которые принимаются редко, но имеют огромное влияние).

Но аналитика – это слишком упрощенный термин. «Описательный анализ» — вот термин для понимания того, что произошло в прошлом. «Диагностической аналитикой» называют способ разобраться, почему так произошло. «Предиктивная аналитика» путем линейной экстраполяции прогнозирует то, что произойдет в будущем. И «Предписывающая аналитика» позволяет рассчитать, как следует поступать в дальнейшем. И только все это вместе с массивами данных и научных выкладок можно назвать единым словом «аналитика».

risunok-3

Увеличение объема данных – это, разумеется, основная причина того, что аналитика стала настолько необходимой. У нас нет права выбора в этом вопросе. Прирост данных просто происходит. Можно только выбрать, потонем ли мы в этом потоке, или сможем выплыть и следовать своему курсу. В ближайшие четыре года будет создано примерно 60 зеттабайт новой цифровой информации. Это число настолько огромное, что может вызвать вопросы даже у читателей журнала Computerworld. Приставка «зетта» означает возведение в седьмую степень числа 1000 [1021]. Для примера, объем данных Всемирной Паутины в 2010 году превысил один зеттабайт. К концу 2015 составлял 8 зеттабайт.

Когда информация создается в объеме около 15 зеттабайт в год, подавление ее прироста кажется единственно возможным вариантом, особенно учитывая тот факт, что фабрики по производству носителей цифровой информации производят в год цифровых хранилищ, суммарным объемом до 0,5 зеттабайта. Что же мы творим, если создаваемой нами цифровой информации в несколько раз больше, чем мест, где ее можно хранить?

Какие данные имеют значение?

Организации должны проанализировать, какая именно информация им нужна, прежде чем инвестировать в аналитические платформы, наборы инструментов и методы. Первым шагом на пути к мастерству аналитики является выбор ресурсов данных – вы должны понимать, какие данные собираете, какие можете себе позволить проигнорировать, как вы используете полученные данные и насколько используемые вами приемы сопоставимы с методами других компаний в вашей отрасли.

Второй шаг состоит в том, чтобы решить, кто в вашей организации должен отвечать за переосмысление существующих бизнес-процессов на основе новых наборов аналитических инструментов. Не стоит возлагать эту миссию на суперкомпьютер. Вам стоит выбрать на эту роль человека, который умеет думать, принимать креативные решения для создания новых источников дохода на основе новых аналитических методов.

Например, в отрасли розничной торговли аналитика традиционно применялась для материальных товаров, в частности для определения, какие продукты будут пользоваться большим спросом в ближайшее время, а какие меньшим.

Но в современном мире аналитика подразумевает нечто большее, находчивые торговцы используют гораздо больше данных, позволяющих им выйти за рамки концентрации на самом товаре, и вместо этого сконцентрироваться на покупателях, изучить закономерности торговли, текущие потребности и желания. Какие товары и в каких количествах покупатели обычно покупают? Они предпочитают кассы самообслуживания или движущиеся ленты и человека за кассой? В какое время дня они ходят по магазинам? Им нравится, когда цена стабильна, либо когда товар периодически становится акционным? Они предпочитают платить наличными, дебетовой картой или кредиткой с начислением дополнительных бонусов?

Могут потребоваться значительные умственные усилия, чтобы понять, какие данные имеет реальную ценность. Примером может послужить Век паруса. В 19 веке Мэтью Мори использовал «пыльные старые судовые журналы» (источник данных ранее считалась бесполезным) для построения океанических течений. Мори был пионером фиксирования данных. Сегодня некоторые из наиболее трудолюбивых аналитиков в мире работают, основываясь на его наследие. Они трудятся в малоизвестном филиале Военно-морского флота США, в Управлении океанографии и военно-морской метеорологии океанографических и атмосферных данных, создавая инфо-продукты для повышения производительности военно-морских миссий и морской безопасности.