Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - Билл Фрэнкс Страница 5

Вероятно, по мере продолжения гонки аналитических вооружений мы станем свидетелями дальнейшего распада существующих бизнес-моделей и конкурентной среды. 20 лет назад многие организации вообще не использовали аналитику или использовали ее понемногу. Сегодня большинство организаций используют изрядное количество аналитики. Раньше можно было довольствоваться данными недельной давности и аналитическими процессами, построенными на редко проводимой пакетной обработке. Сегодня, когда лидеры аналитической сферы сделали аналитику операционной, этого уже недостаточно.

Еще через пять – десять лет не останется практически ни одного бизнеса, которого не затронет данная тенденция. Сопротивление бесполезно. Вашей организации придется внедрить операционную аналитику, и эта книга поможет вам приступить к делу. В ближайшие годы будет происходить непрерывная трансформация бизнеса по мере того, как аналитика станет превращаться из просто приятного дополнения в действительно важнейший операционный компонент деловой деятельности. Основное внимание в книге уделяется тому, как протекает эта эволюция и что требуется для понимания и использования операционной аналитики в вашей организации.

Усаживайтесь поудобнее, и приступим!

Книга призвана снабдить читателей практическими знаниями о том, что такое операционная аналитика, что о ней должна знать организация и каким образом успешно ее использовать. Тема рассматривается на стратегическом и концептуальном уровне, а не на тактическом и техническом.

Хотя книга доступна для понимания любого читателя независимо от его квалификации, однако наибольший интерес она представляет для тех руководителей и менеджеров, чьи функции будут соприкасаться с операционной аналитикой. Ценной могут найти книгу и специалисты, отвечающие за разработку процессов операционной аналитики.

Если вы читали мою книгу «Укрощение больших данных» и вам она понравилась, значит, вам понравится и новая книга. Несмотря на иной предмет обсуждения, здесь я придерживался тех же общих структуры и стиля повествования. И хотя в основном внимание уделяется совершенно новым вопросам, порой вы найдете отсылки к некоторым темам из моей предыдущей работы. В то же время содержание этой книги значимо само по себе, а потому знакомство с «Укрощением больших данных» не является обязательным.

Эта книга относится к разряду деловой, а не технической литературы. Тем, кто ищет подробные технические детали, математические формулы или образцы кодов, лучше обратиться к другим работам.

В этой книге вы не найдете рекомендаций конкретных продуктов, услуг или платформ. Она сосредоточивается на товарных классах и общих архитектурах, с тем чтобы читатели узнали, на что именно им нужно обращать внимание при выборе продуктов или услуг. Конкретных рекомендаций касательно компаний и наименований продукции здесь нет.

Наконец, книга предполагает наличие некоторых практических знаний в области аналитики. Здесь вы не найдете обзора фундаментальных аналитических концепций. Я исхожу из того, что основные термины и методы уже знакомы читателям, поэтому не трачу времени на их разъяснение.

Эта книга состоит из трех частей, разделенных на девять глав. В первой части описываются рыночные тренды, движущие операционной аналитикой, очерчивается основная тематика и приводятся примеры для иллюстрации обсуждаемых концепций. Во второй части рассказывается о подготовке организации к внедрению операционной аналитики: вкратце излагается, как подготовить бизнес-кейс, какая инфраструктура подлежит рассмотрению и как наладить управление процессами операционной аналитики. В последней части обсуждается, какая потребуется аналитика, какие люди и команды будут ее создавать и поддерживать и какая корпоративная культура необходима для достижения успеха. Ниже приводится более подробный обзор содержания каждой части и главы.

Первая часть посвящена трендам, ведущим нас к операционной аналитике, и содержит примеры того, как операционная аналитика уже стала частью нашей жизни. Здесь обозначены темы, которые послужат основой для дальнейшего, более подробного рассмотрения в книге.

Прежде всего, мы дадим определение операционной аналитике и рассмотрим, каким образом аналитические подходы, методы и процессы развились до такой степени, что оказались в состоянии поддерживать операционную аналитику. Далее попробуем разобраться в шумихе, поднятой вокруг больших данных, и сосредоточиться на том, что действительно важно знать предпринимателям во время включения больших данных в операционную аналитику. Наконец, рассмотрим ряд примеров, наглядно демонстрирующих операционную аналитику в действии.

В некоторых случаях переход к операционной аналитике может сводиться к модернизации существующего аналитического процесса на основе пакетной обработки до уровня регламентированного, автоматизированного, осуществляемого в режиме реального времени. Однако чаще операционная аналитика включает в себя различные типы аналитики, применяемые различными способами. Кроме того, с пришествием больших данных в возрастающей степени используются различные источники данных. Необходимость разнообразия во многом объясняется тем, что операционные решения отличаются от многих традиционных решений, на которые была ориентирована аналитика. Поэтому нужно объяснять изменения в построении аналитических процессов, в использовании методов и способов работы профессиональных аналитиков.

В этой главе дается определение операционной аналитики и показывается, чем она отличается от аналитики прошлого. Также объясняется, как эволюция аналитических технологий создала основу для появления операционной аналитики, и показывается, как аналитика меняет способы ведения бизнеса современными компаниями.

Трудно припомнить другую такую тему, подобную большим данным, вокруг которой столь быстро возник столь широкий ажиотаж. Если всего несколько лет назад мало кто о них слышал, то сегодня они стали в бизнесе одним из самых обсуждаемых вопросов. Как и следовало ожидать после этого стремительного взлета, сегодня вокруг больших данных безудержно нарастают неразбериха и дезинформация. В результате многие организации выбирают неверные пути. Неудачи, которые станут следствием этих ошибочных шагов, будут болезненными и дорогостоящими. К счастью, приложив немного усилий и набравшись кое-каких знаний, средняя по размерам компания вполне способна избежать наиболее вопиющих ошибок и выбрать самый здравый с экономической точки зрения путь.

В этой главе рассматриваются многие рекламные трюки и заблуждения по отношению к большим данным. Не только выявляются ошибки в общераспространенном представлении о больших данных, но и предлагаются альтернативные точки зрения и методы, более реалистичные и рациональные. Большие данные будут играть крупную роль в операционной аналитике, поэтому важно разобраться, для чего именно они годятся.