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

Но изучение покупательского поведения – только одна из множества областей применения больших данных. Уже в обозримом будущем аналитика поможет нам решать, без преувеличения, любые задачи. Например, возьмем оборудование нефтяных вышек. Как и любое оборудование, оно изнашивается и ломается, каждый день простоя обходится нефтяным компаниям в миллионы долларов. Постоянный мониторинг, сбор и анализ всех данных позволит заблаговременно выяснить, что происходит с этим оборудованием, и своевременно провести его недорогое плановое обслуживание, прежде чем возникнут серьезные неисправности. Каким рабочим нагрузкам оно подвергается? Каковы природные, климатические предпосылки поломок? Какие паттерны отказов можно выделить? Какая возможна профилактика простоев? Если же поломка произошла, как максимально сократить время простоя? Аналитика данных позволит узнать об этом оборудовании буквально все – как оно работает, как ведет себя в той или иной ситуации, когда оно дает сбои и как их предотвратить.

А теперь представьте на месте нефтяной вышки любой другой сложный технический объект. Обслуживание авиалайнера – проект еще более высокой сложности, чем ремонт нефтяной вышки, но аналитика позволит не только прогнозировать, какие узлы самолета стоит диагностировать заранее, не дожидаясь планового осмотра, но и запланировать доставку запчастей в определенный аэропорт – оперативно и экономно!

Обслуживание автомобиля – сравнительно простая задача, но что, если масштабировать ее на миллионы машин? Осознавая сложность подобного проекта, компания Volvo Cars, тем не менее, нашла его осуществимым. Проект сбора и анализа данных со всех датчиков всех автомобилей Volvo, начатый при поддержке Teradata, позволит успешно идентифицировать и предупреждать изначальные причины неисправностей и поломок автомобилей. Для потребителя это будет выглядеть так, будто автомобиль сам следит за собой и прогнозирует необходимость технического обслуживания. Чем больше будет накоплено данных для аналитики, тем «умнее» станут машины.

Огромные перспективы – у предприятий, недавно приступивших к внедрений технологий больших данных и бизнес-аналитики, таких, как службы государственного управления, инфраструктурные предприятия, организации коммунального хозяйства, розничные сети, предприятия здравоохранения. Но даже в тех отраслях, которые изначально и с большим успехом опирались на информационные технологии и бизнес-аналитику – банковский бизнес, телекоммуникационные услуги, – есть, над чем работать. Кардинально улучшить картину взаимоотношений поставщиков и клиентов на соответствующих рынках может аналитический подход к разработке пакетов услуг, условий оказания сервиса, программ лояльности. Необходимые для этого условия – сбор и накопление данных, их обработка с использованием соответствующих аналитических инструментов, методологическая помощь консультантов по бизнес-аналитике и глубокая операционно-аналитическая работа отраслевых специалистов.

Такие подходы успешно работают и в различных областях научных исследований. Именно глубокий анализ данных делает возможным прорыв в изучении генома человека, глобальных изменений климата и поведении Мирового океана. И, если вдуматься, нет ничего удивительного в том, что изначально наукоемкие технологии дают возможность развиваться и бизнесу.

Поэтому я очень рад представить вам новую книгу «Революция в аналитике», которую написал Билл Фрэнкс, директор компании Teradata по аналитике и один из крупнейших в мире специалистов по бизнес-аналитике. Билл Фрэнкс – один из тех, кто очень хорошо понимает, в чем ценность данных и как поставить большие данные и интернет вещей на службу человеку.

Я уверен, что знакомство с этой книгой даст вам новые знания, свежие идеи и понимание удивительных процессов, участниками которых мы все с вами сегодня являемся.

Приятного вам чтения!

Взрыв интереса к технологиям «больших данных» породил массу смелых ожиданий и, возможно, некоторое количество разочарований. Да, мы живо представляли себе потрясающее будущее, где компьютеры предотвращают эпидемии, решают транспортные проблемы, управляют экономикой, угадывают желания потребителей и следят за безопасностью. Однако будущее оказалось чуть дальше, чем нам хотелось, потому что по пути к этому светлому будущему нужно еще найти ответы на массу вопросов – технических, организационных, юридических, психологических, – связанных с каждодневным прикладным применением «больших данных».

Так когда, наконец, наступит это удивительное цифровое будущее?

Я рискну высказать мысль, что мы уже в этом будущем. Мы лишь, как обычно, с близкого расстояния не можем оценить глубины тех изменений, которые сейчас переживает мир. Посмотрите на множество успешных стартапов, буквально взорвавших мир и изменивших жизнь миллионов людей, чьи бизнес-модели построены на глубокой аналитике данных и переработке огромных объемов информации! Цифровые модели управляют сегодня такси, маршрутами самолетов и грузовиков, магазинами, логистическими сетями и заводами. Как покупатели и пользователи Интернета и смартфонов мы уже в полной мере живем «цифровой жизнью». А как бизнесменам и менеджерам нам пора задуматься о том, каковы перспективы наших бизнесов в этом новом мире непрерывного цифрового взаимодействия и онлайн-аналитики. Каждый бизнесмен сегодня должен подумать о том, какие возможности и угрозы создает для него современная цифровая среда.

Книга Билла Фрэнкса мне кажется очень своевременной именно потому, что она не пытается убедить нас, что аналитика данных – это будущее, а говорит об «аналитической революции» как об уже свершившемся факте. Автор, не отрицая прогресс в «больших данных», считает совершенно непринципиальным разделять разные виды и источники данных. Главное, по его мнению, уметь эффективно вовлекать правильную информацию всевозможных форматов в процесс анализа и принимать на ее основе правильные решения.

Фрэнкс говорит об «операционализации аналитики», т. е. о переходе к совершенно новой для бизнеса ситуации, когда аналитические решения внутри компании не просто помогают видеть результаты прошлого и тестировать сценарии будущего. Теперь правильно настроенная аналитическая машина способна на основании доступных ей данных самостоятельно принимать решения операционного уровня – безошибочно делая это тысячи или миллионы раз за день. Автор утверждает, что очень многие управленческие решения могут приниматься роботизированными алгоритмами без вмешательства человека. Такая аналитика транзакционного уровня – безусловно, новый шаг по сравнению с традиционным пониманием бизнес-анализа как базы для принятия решений на стратегическом горизонте. Кому-то это покажется слишком смелым, но подобная идея – принципиальное отличие современного цифрового бизнеса! Например, правильно настроенный рекомендательный алгоритм на сайте интернет-магазина гораздо лучше любого человека-продавца умеет предлагать покупателю дополнительные сервисы и покупки. Или, скажем, автоматизированные методы оценки деловых и личных качеств сотрудников уже сейчас демонстрируют достаточно качественные результаты – почему бы не предположить, что в будущем компьютер сможет самостоятельно принимать решения о приеме человека на работу или о его увольнении? А с повсеместным распространением так называемого Интернета вещей (о его приложениях Билл Фрэнкс также упоминает в своей книге) объем данных, доступных для анализа и принятия решений, возрастет еще на порядок, а значит, возрастет точность этих решений и области применения операционной аналитики.