От пакетной аналитики к операционной

Давайте начнем с рассмотрения сходства и несходства между традиционной пакетной аналитикой и операционной аналитикой. Во-первых, и операционная, и пакетная аналитика требуют значительных усилий по подготовке и проверке качества данных. Например, если требуется оценить риск ухода клиента, вероятность продажи продукта или риск отказа двигателя в течение нескольких следующих минут, то нужно будет получить необходимые данные, проверить их качество и подготовить правильные метрики для поддержки требуемого анализа.

Операционная аналитика сосредоточена на обработке данных и принятии решений в режиме реального времени и, как правило, применяется к конкретному клиенту, продукту или двигателю именно в тот момент, когда это необходимо. Тем самым она отличается от пакетной аналитики, где данные по всем клиентам, продуктам или двигателям анализируются одновременно в виде единого пакета и в произвольное время. Во многих случаях аналитические методы, используемые при операционном вводе данных, идентичны тем, что используются при традиционной пакетной обработке. Разница состоит лишь в том, как выполняются и применяются эти процессы.

Например, те же самые алгоритмы, что использовались с целью прогнозирования следующего лучшего предложения для всех клиентов при пакетном анализе, могут использоваться и с целью прогнозирования следующего лучшего предложения для конкретного клиента, который прямо сейчас просматривает веб-сайт. Разница в том, что процесс генерации предложения для клиента в режиме реального времени опирается на самые свежие данные. Разумеется, в некоторых случаях операционно-аналитические процессы потребуют абсолютно новую аналитику, у которой не существует исторических аналогов. Возьмите, например, процессы, регулирующие угол наклона лопастей ветряных турбин с целью увеличения их мощности в зависимости от окружающих условий, о чем мы говорили в третьей главе.

Операционная аналитика стоит на прочном фундаменте

Вы не можете наладить производство миллионов штук печенья с шоколадной крошкой без рецепта и налаженного производственного процесса. Рецепт можно будет разработать, а процесс наладить путем тестирования на мелких партиях. Аналогичный подход применяется и в операционной аналитике. Сначала нужно создать работающий базовый процесс, а уже затем превращать его в операционный.

Ключевой момент – во многих случаях операционно-аналитический процесс представляет собой просто более интегрированную, сдвинутую к режиму реального времени версию пакетного аналитического процесса. Вот почему, прежде чем внедрять операционную аналитику, организация должна достичь мастерства в применении традиционной аналитики. Это ничем не отличается от ситуации на промышленном производстве, когда сначала изготавливаются формы и прототипы изделия, которое потом будет изготовляться на сборочной линии. Подобно тому как производство новой модели мобильного телефона начинается с создания опытных образцов и тестирования производственного процесса на небольших партиях изделий, точно так же абсолютно необходимо сначала разработать прототип аналитического процесса и протестировать его в небольшом масштабе, прежде чем его автоматизировать. Для того чтобы наладить производство чего угодно, от мобильных телефонов до замороженной пиццы, вы должны пройти ключевые этапы дизайна, производства опытных образцов и утверждения процесса. Вы не сможете запустить массовое производство миллионов штук печенья с шоколадной крошкой, пока у вас не будет проверенного рецепта и отлаженного производственного процесса, которые позволят вам изготовить пробную партию с десяток вкусняшек.

Как говорилось в шестой главе, операционно-аналитические процессы тоже требуют постоянного контроля и регулярной модернизации. Я рекомендую прочитать вам хорошую статью на эту тему – «Одержимость качеством в Western Digital Corporation» Ричарда Хакаторна из компании Bolder Technology{63}. В статье рассматриваются конкретные примеры касательно качества данных, управления, реализации и мониторинга операционной аналитики.