Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - страница 13

На протяжении последнего десятилетия много внимания уделялось переходу от описательной аналитики к прогностической. В классической бизнес-аналитике внимание сосредоточивалось на анализе произошедшего с описательной точки зрения, например определение объема продаж по каждому региону, доли своевременных поставок или других важных показателей. Цель же прогностической аналитики, наоборот, состоит в предсказании того, что произойдет в будущем. Как увеличить долю своевременных поставок? Какие клиенты с наибольшей вероятностью откликнутся на грядущее маркетинговое предложение? Операционная аналитика идет еще дальше и делает аналитику предписывающей. Операционно-аналитический процесс начинается с определения того, какие действия повлияют на время поставки или повысят уровень откликов, а затем автоматически вынуждает эти действия произойти. В таблице 1.1 суммируются вышеназванные различия.

Очень важно различать операционную аналитику и операционное применение аналитики. Хотя, на первый взгляд, здесь может привидеться игра слов, я уверяю вас, что это не так. После того как мы рассмотрим несколько примеров, различие станет для вас вполне очевидным.

Аналитика применялась для решения операционных проблем на протяжении многих лет. Так будет продолжаться и дальше, и операционное применение аналитики сохранит свою значимость. Однако операционная аналитика выходит за прежние пределы. В идеале хотелось бы иметь новый термин, который четко бы отделял операционную аналитику от операционного применения традиционной аналитики, но я такового не знаю. Это печально, поскольку сходство определений может привести к путанице, особенно когда они произносятся подряд. На одной из конференций во время обсуждения данной темы один из участников в шутку предложил мне использовать термин «фрэнксова аналитика», что, разумеется, слишком эгоцентрично, тем более если воспринять предложение всерьез. Поэтому я постараюсь сосредоточиться на различиях между двумя подходами, а не на их наименованиях.

Различия между операционным применением аналитики и операционной аналитикой наглядно демонстрируют всю важность и сложность последней. Операционно-аналитические процессы зачастую так же сложны, как любые аналитические процессы, использовавшиеся организацией до сих пор, но вдобавок новые процессы должны быть автоматизированы, существенно масштабированы и осуществляться с молниеносной скоростью. Эти мощные процессы вместе с тем отличаются сложностью и требуют серьезного труда. Давайте рассмотрим несколько примеров, которые помогут прояснить имеющиеся различия.

Одно из важных отличий операционной аналитики состоит в том, что анализ выполняется в автоматическом и интегрированном режиме в пределах так называемого времени принятия решения. Другими словами, анализ выполняется со скоростью, позволяющей принять решение. В некоторых случаях принятие решений происходит в режиме реального времени (или очень близко к тому). В других случаях период ожидания может составлять несколько минут, часов или даже дней. Знать время принятия решения крайне важно для достижения успеха, поскольку аналитический процесс должен быть доступен и выполняться в пределах этого интервала.

Традиционно многие организации подстраивали свои веб-сайты под клиентов через определение их индивидуальных покупательских привычек с дальнейшим размещением соответствующих предложений и адаптацией под потребителей к следующему посещению сайта каждым клиентом. Подобная веб-кастомизация доказала свою эффективность и сегодня используется почти повсеместно. Обработка сведений о клиенте по состоянию на сегодняшний вечер, с тем чтобы завтра утром клиент увидел уже адаптированный под него сайт, – таково операционное применение аналитики. Однако подобная предварительная кастомизация не является примером операционной аналитики. Это всего лишь пример применения традиционной пакетной обработки в операционном окружении.