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

Чтобы наглядно проиллюстрировать различия между подтверждающим и исследовательским анализом, можно провести параллель с ситуацией в энергетической отрасли. Нефтегазовые компании тратят массу денег на определение мест для бурения скважин. Эта деятельность сходна с исследовательским анализом, поскольку компании изучают широкий спектр нетестированных вариантов, чтобы выбрать из них наиболее подходящие для бурения. После того как находится площадка, обладающая потенциалом, приступают к бурению. Начинается этап с подтверждающего анализа. Компания знает точно, где бурить и что она ищет. В процессе бурения она либо находит нефть, либо нет. Другими словами, гипотеза о том, что в данном месте залегает нефть, либо подтверждается, либо нет.

Люди часто ошибочно воспринимают исследовательский анализ как бездумное хакерство и бесполезное экспериментирование. Такое отношение абсолютно несправедливо, если исследовательский анализ осуществляется надлежащим образом. Исследовательскую аналитику следует рассматривать как один из видов исследований и разработок (НИОКР) с вытекающим отсюда намерением впоследствии монетизировать результаты. Разумеется, чтобы найти способы монетизации (или определить отсутствие таковых), могут потребоваться дополнительные эксперименты.

Крупные сети ресторанов и производители продуктов питания имеют специальные тест-кухни, где они экспериментируют с десятками или сотнями рецептов в поисках интересных новинок, которые можно включить в меню или производимый ассортимент. Сходным образом аналитической команде может потребоваться испытать ряд аналитических процессов, прежде чем она найдет заслуживающий его превращения в операционный.

Например, перед тест-кухней может быть поставлена такая неопределенная задача, как «создать новый рецепт сэндвича с курицей». Повара получают широкую свободу в изучении трендов и вкусов, популярных сегодня на рынке. Например, какие приправы входят в моду? Недавний тому пример – сэндвичи на фигурных булках (брецелях), появившиеся в 2013 г. Эта новинка стала настолько популярной, что многие сети быстрого питания включили брецель-сэндвичи в свое меню. Итак, тест-кухня получила некие общие указания. Хотя повара и понимали, что им нужно создать новый рецепт сэндвича с курицей, но каким именно должен быть окончательный рецепт, в указаниях не сообщалось. После того как повара узнали о том, что в моду вошел брецель, они сосредоточились на поиске рецепта вкусного брецеля и рецепта сэндвича, который приобретет вкус в сочетании с брецелем. Именно так и должен проходить исследовательский анализ, а рассматривать его следует как деятельность с широкой целью в рамках НИОКР.

Организация должна обеспечить в своей корпоративной культуре место для исследовательской аналитики, чтобы она расценивалась не как бесцельное хакерство, а как научное начинание. Такое небольшое изменение привычного образа мыслей может значительно ускорить поиск организацией новой аналитики, способной к превращению в операционную. Постановка более широких, но обоснованных задач позволяет сфокусировать внимание аналитической команды на реальных потребностях бизнеса, а не на любопытных идеях, не способных к воздействию. Специалисты-аналитики могут легко сбиться с пути, следуя интересным, но несущественным трендам, если они будут просто предаваться хакерству, а не начнут официально работать в рамках НИОКР. Каждая исследуемая ими идея должна оцениваться с точки зрения ее полезности для бизнеса. А хакерством они могут заняться в качестве хобби по выходным дням.

Как уже говорилось в шестой главе, даже на этапе НИОКР специалисты должны учитывать те ограничения, с которыми они столкнутся при внедрении процесса в производство. Например, тест-кухня не будет придумывать такой рецепт сэндвича, приготовление которого потребует нового дорогостоящего оборудования – разумеется, если только повара не сумеют доказать, что установка такого оборудования в каждом заведении сети для поддержки свежеиспеченного продукта окупит себя. Аналогичным образом учет ограничений в ходе НИОКР позволит аналитикам избежать путей, непригодных для превращения их в операционные. Например, все знают о знаменитом конкурсе Netflix Prize [5]. Однако многие победившие в нем решения так и не были претворены в жизнь, поскольку прирост точности прогнозов не оправдывал огромных затрат, требуемых для улучшения алгоритма фирмы Netflix {68}.

Есть аспект в операционной аналитике, с которым трудно смириться профессионалам. Он заключается в том, что при операционализации аналитики часто бывает необходимо отказаться от некоторой точности или сложности аналитических процессов. Операционная аналитика требует смириться с использованием хороших (а не идеальных) данных, с получением хороших (а не идеальных) результатов и с изменением критериев для оценки успеха. Теоретическая точность и продвижение аналитического процесса не так важны, как фактическое влияние генерируемых им решений и рекомендаций. Например, если водители будут игнорировать предлагаемые им оптимальные маршруты, то воздействие аналитических процессов будет нулевым независимо от того, насколько они хороши.

Как об этом говорилось в шестой главе, когда аналитика выполняется в качестве кастомизации или в индивидуальном порядке, процессам может быть присуща известная хрупкость. В такую «ручную работу» вполне можно добавить немного элегантности и усложненности, чтобы сделать анализ подлинно уникальным и максимально ценным, поскольку он будет использоваться в небольших масштабах.

Точно так же вы способны с легкостью украсить свой дом в соответствии с вашими потребностями и вкусами. Декор может включать множество очень красивых и хрупких вещей. Однако вы бы никогда не использовали их для украшения общественных мест, таких как торговый центр или офисное здание. В тех редких случаях, когда ценные и хрупкие вещи выставляются в общественных местах, например музеях, требуются дополнительные меры безопасности, включая толстые органические стекла и поглощающие вибрацию витрины. Подобно тому как необходимо применять разные стандарты оформления интерьера для дома и общественных мест, так же необходимо применять и разные стандарты для аналитических процессов, когда они переводятся из разряда «ручных» в разряд операционных.

Производство любого продукта в количестве миллионов штук за день в промышленном масштабе требует некоторых компромиссов. При разработке дизайна продукта производители вынуждены идти на компромиссы постоянно. Очень изысканный дизайн бокала для вина может сделать его слишком хрупким для частого использования, например, в ресторанах. В таком случае можно частично пожертвовать изысканностью дизайна ради обеспечения большей прочности.