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

Никогда не говорите специалисту, что данный аналитический процесс не может быть реализован в предпочитаемом им компоненте единого аналитического окружения при помощи предпочитаемого им набора инструментов. Заявлять сразу: «Не сможете!» – значит обострять отношения. Когда вы говорите специалисту: «Это невозможно сделать в том окружении и теми инструментами, которые вы предпочитаете», его немедленной реакцией будет: «Возможно!» И он действительно сделает все возможное, чтобы доказать вашу неправоту. Но такой подход контрпродуктивен.

Специалисты-аналитики бывают очень упрямыми. Если скажешь, что некая задача им не по силам, они первым делом постараются доказать вашу неправоту, вместо того чтобы тут же решить проблему. Но такой подход контрпродуктивен. Лучше признайте, что каждый волен поступать как хочет, а затем предложите команде найти лучший способ решения данной проблемы.

Лучше использовать более продуманный подход к этой проблеме и рассмотреть ее под разными углами. Переключите внимание каждого специалиста на поиск наилучшего способа построения процесса. Какие технологии позволят с максимальной эффективностью реализовать аналитический процесс и развернуть его в операционном масштабе? Когда задача формулируется таким, менее грозным, образом, специалисты, как правило, с большей готовностью признáют недостатки в предпочитаемых ими подходах. Например, при одном подходе процесс программирования может растянуться надолго, тогда как при другом подходе сложно масштабировать.

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.