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

После того как операционно-аналитический процесс разработан и внедрен, он должен управляться иным образом, нежели традиционные аналитические процессы. Одно из отличий заключается в управлении результатами каждого процесса. Операционная аналитика должна выполняться достаточно эффективно и быстро для того, чтобы удовлетворять операционным требованиям. Целью является улучшение, необязательно до совершенства, миллионов и миллионов ежедневно принимаемых решений. Если существует возможность дополнительно улучшить этот процесс, это замечательно, но только не за счет требуемых скорости и масштаба. Поначалу вам может быть некомфортно от мысли о том, что вы сознательно не реализуете всех предлагаемых аналитикой возможностей, но это вполне нормально, если наглядная отдача от аналитики, проистекающая из улучшения решений, превышает затраты на нее. При наихудшем сценарии, возможно, придется отказаться от использования на практике ценного открытия, если затраты на его операционализацию будут намного превышать ожидаемую отдачу.

Другое отличие операционной аналитики состоит в том, что принимаемые решения должны постоянно контролироваться, чтобы отслеживать, как выполняется процесс. При операционной аналитике решения проверяются после того, как они были реализованы; при традиционной решения должны утверждаться до своей реализации. Поскольку решения в операционной аналитике принимаются автоматически, то при возникновении подозрений на ошибки придется проверить, скажем, последние 10 000 принятых решений. А при обнаружении аномалии может потребоваться остановить аналитический процесс и заняться расследованием.

Приготовьтесь чертыхаться

Точно так же, как с производственных линий иногда сходят дефектные продукты, так и операционно-аналитические процессы иногда генерируют дефектные решения. Порой проблема может быть настолько серьезной, что потребуется остановить процесс и «отремонтировать» его. Если частота ошибок достаточно низкая, это следует рассматривать как приемлемые издержки ведения бизнеса. Принять этот факт может оказаться достаточно затруднительным, зачастую приходится вносить изменения в корпоративную культуру.

В свете вышеуказанных различий организация должна быть готова к тому, что иногда операционно-аналитические процессы будут давать сбои. Возьмите такой крайний случай, как «мгновенный обвал» фондового рынка 6 мая 2010 г., о котором мы говорили в третьей главе{49}. Все началось с небольшой ошибки в одном торговом алгоритме. Многие другие алгоритмы раскрутили его действие и, подобно леммингам, разом бросающимся со скалы, устроили огромную заваруху. В автоматических процессах всегда будут возникать сбои, поэтому здесь действия проверяются после их реализации, а не рекомендации выдаются перед совершением действий.

Поначалу с этим трудно будет смириться, и вы можете столкнуться с сопротивлением на уровне корпоративной культуры. Однако если организация ответственно подходит к созданию, тестированию и мониторингу операционно-аналитических процессов, проблемы будут выявляться до того, как они причинят весомый ущерб. Здесь стоит подчеркнуть следующий важный момент: процесс обнаружения данных должен вестись на постоянной основе. С течением времени во всякий аналитический процесс следует вносить необходимые корректировки с учетом новых данных, новых реалий бизнеса или других значимых изменений.

Периодически возникающие проблемы – это неотъемлемые издержки ведения бизнеса. Организация должна спокойно к ним относиться и устранять их в рабочем порядке. Даже «мгновенный обвал» не обанкротил всех трейдеров, использующих автоматические торговые программы. На обычных производственных линиях также время от времени производятся бракованные изделия, разбиваются бутылки и подгорают продукты питания. Это нормальные производственные издержки. Если частота ошибок достаточно низкая, а средний уровень качества остается высоким, производитель будет процветать в долгосрочной перспективе благодаря достигнутому масштабу производства. То же самое верно и в случае операционной аналитики.