Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
- Название:Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Array Литагент «Альпина»
- Год:2016
- Город:Москва
- ISBN:978-5-9614-4132-1
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики краткое содержание
Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Подведем итоги
Наиболее важные положения этой главы:
• Не застревайте в ловушке сделанных вслепую предположений, как блоха в банке. Регулярно подвергайте предположения сомнению, чтобы проверить, по-прежнему ли они актуальны.
• Поддержка аналитики и специалистов-аналитиков должна начинаться с уровня генерального директора. Никто не захочет оставаться в организации, где не ценят его работу.
• Когда люди чувствуют угрозу со стороны операционной аналитики и сопротивляются ей, используйте метод игрофикации. Придумайте игру, где победа достигается за счет эффективного использования нового аналитического процесса.
• Улучшения, предлагаемые аналитикой, не должны служить обвинением в том, что прежние решения принимались неправильно. Дайте сотрудникам понять, каким образом использование аналитики поможет им лучше выполнять свою работу.
• Операционная аналитика предполагает делегирование полномочий, а не их потерю. Делегирование полномочий по принятию решений надежному алгоритму мало чем отличается от делегирования полномочий доверенным людям.
• Небольшие изменения могут существенно повысить аналитическую эффективность организации. Успешная бизнес-модель современных магазинов йогуртов построена на небольших, но трансформационных изменениях по сравнению со старой моделью. ИТ-службы точно так же должны перейти от режима обслуживания к режиму содействия.
• Без свободного испытания аналитических процессов, которые впоследствии не заработают, невозможен свободный поиск процессов, которые впоследствии заработают. Не зацикливайтесь на предотвращении появления плохих идей; лучше сосредоточьтесь на содействии появлению хороших.
• Поощряйте людей искать новые неожиданные способы использования существующих данных и аналитических процессов.
• Протестируйте новый аналитический процесс на группе ранних последователей, которые вместе с тем оказывают сильное влияние на коллег. После того как ранние последователи приобретут успешный опыт, они увлекут своим примером и других людей.
• Для того чтобы люди поддержали идею, изменяющую их статус-кво, их нужно убедить в ее полезности. Будьте готовы потратить много времени на продвижение новой аналитической идеи и на ее принятие организацией.
• С учетом низкой стоимости и простоты тестирования новых аналитических процессов будет разумным протестировать даже кажущиеся безумными идеи. Если идея может быть протестирована, дайте ей шанс.
• Неправильное использование аналитики может принести больше вреда, чем пользы. Все сотрудники должны быть обучены ее применению на том уровне, который требуется для выполнения их работы.
Заключение
Присоединяйтесь к революции!
Да, революция началась! Теперь вы должны понимать всю важность промышленной революции в аналитике, и, я надеюсь, готовы присоединиться к этой революции сами. Аналитика слишком значима, чтобы оставлять ее на уровне ручного, кустарного производства. Если организация хочет полностью извлечь выгоды, скрытые в данных и аналитике, она должна перейти к операционной аналитике. Сегодня аналитические процессы трансформируются лидерами отрасли в интегрированные, встроенные, автоматизированные, предписывающие компоненты как операционных систем, так и поддерживаемых этими системами бизнес-процессов.
Моя книга охватывает широкий круг вопросов. Давайте окончательно суммируем наиболее важные принципы и рекомендации, соблюдение которых позволит вам и вашей организации присоединиться к революции:
• Необходимо понимать и учитывать разницу между встроенной, автоматизированной, предписывающей операционной аналитикой и операционным применением традиционной пакетной аналитики. В том и другом случае создаются ценности, но это не одно и то же.
• Операционная аналитика должна опираться на прочный фундамент. Не думайте, что вам удастся впрыгнуть в операционную аналитику, не располагая надежными аналитическими возможностями.
• Сегодня аналитика все чаще выступает главным фактором при принятии решений о покупке, а внедрение аналитики в продукты размывает традиционные границы между отраслями. Ищите возможности использовать операционную аналитику для дифференциации и преобразования своей бизнес-модели.
• «Различность» больших данных может создавать проблемы посерьезнее, чем их «огромность», а анализ больших данных требует масштабирования по многим параметрам. Однако большие данные содержат настолько ценную новую информацию, что все усилия по их «укрощению» себя оправдывают. Начните использовать большие данные уже сегодня.
• Сегодня многие примеры применения операционной аналитики включают очень простые алгоритмы и правила, но со временем это изменится. Без колебаний начинайте с простых подходов – постепенно вы сможете их усложнить.
• Серьезно подойдите к разработке бизнес-кейса для операционной аналитики. Убедитесь, что вы учли все затраты, включая затраты на оплату труда, в течение всего инвестиционного цикла.
• В условиях сегодняшнего сложного технологического ландшафта, вам, возможно, придется встраивать несколько разных компонентов в единое аналитическое окружение, призванное поддерживать операционную аналитику. Это нужно, чтобы избавить пользователей от беспокойства по поводу того, где именно хранятся и обрабатываются данные.
• В будущем Интернет вещей станет важным компонентом операционной аналитики. Учитесь пользоваться им уже сейчас и задумайтесь над тем, как включить его в планирование своей деятельности.
• Убедитесь, что ваша организация понимает и учитывает различные требования, предъявляемые к процессу обнаружения данных и к процессу их операционного внедрения. Процесс обнаружения затормозится, если будет происходить в рамках операционных ограничений.
• Не пренебрегайте управлением. Автоматизированный аналитический процесс должен тщательно контролироваться. Подобно реальной производственной линии, операционно-аналитический процесс со временем будет давать сбои. Надлежащее управление позволяет уменьшить частоту ошибок и их воздействие до приемлемого уровня издержек при ведении бизнеса.
• Соблюдение конфиденциальности – серьезная проблема. Убедитесь, что вся аналитика, используемая вашей организацией, является законной, этичной и приемлемой для широкой общественности. Кроме того, необходимо разработать гораздо более гибкие и детализированные правила и параметры конфиденциальности.
• Способность применять и сочетать многочисленные аналитические дисциплины – необходимое условие успеха. Позвольте различным дисциплинам усиливать друг друга.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: