Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - [3]

Предисловие к русскому изданию компании IBS

Взрыв интереса к технологиям «больших данных» породил массу смелых ожиданий и, возможно, некоторое количество разочарований. Да, мы живо представляли себе потрясающее будущее, где компьютеры предотвращают эпидемии, решают транспортные проблемы, управляют экономикой, угадывают желания потребителей и следят за безопасностью. Однако будущее оказалось чуть дальше, чем нам хотелось, потому что по пути к этому светлому будущему нужно еще найти ответы на массу вопросов – технических, организационных, юридических, психологических, – связанных с каждодневным прикладным применением «больших данных».

Так когда, наконец, наступит это удивительное цифровое будущее?

Я рискну высказать мысль, что мы уже в этом будущем. Мы лишь, как обычно, с близкого расстояния не можем оценить глубины тех изменений, которые сейчас переживает мир. Посмотрите на множество успешных стартапов, буквально взорвавших мир и изменивших жизнь миллионов людей, чьи бизнес-модели построены на глубокой аналитике данных и переработке огромных объемов информации! Цифровые модели управляют сегодня такси, маршрутами самолетов и грузовиков, магазинами, логистическими сетями и заводами. Как покупатели и пользователи Интернета и смартфонов мы уже в полной мере живем «цифровой жизнью». А как бизнесменам и менеджерам нам пора задуматься о том, каковы перспективы наших бизнесов в этом новом мире непрерывного цифрового взаимодействия и онлайн-аналитики. Каждый бизнесмен сегодня должен подумать о том, какие возможности и угрозы создает для него современная цифровая среда.

Книга Билла Фрэнкса мне кажется очень своевременной именно потому, что она не пытается убедить нас, что аналитика данных – это будущее, а говорит об «аналитической революции» как об уже свершившемся факте. Автор, не отрицая прогресс в «больших данных», считает совершенно непринципиальным разделять разные виды и источники данных. Главное, по его мнению, уметь эффективно вовлекать правильную информацию всевозможных форматов в процесс анализа и принимать на ее основе правильные решения.

Фрэнкс говорит об «операционализации аналитики», т. е. о переходе к совершенно новой для бизнеса ситуации, когда аналитические решения внутри компании не просто помогают видеть результаты прошлого и тестировать сценарии будущего. Теперь правильно настроенная аналитическая машина способна на основании доступных ей данных самостоятельно принимать решения операционного уровня – безошибочно делая это тысячи или миллионы раз за день. Автор утверждает, что очень многие управленческие решения могут приниматься роботизированными алгоритмами без вмешательства человека. Такая аналитика транзакционного уровня – безусловно, новый шаг по сравнению с традиционным пониманием бизнес-анализа как базы для принятия решений на стратегическом горизонте. Кому-то это покажется слишком смелым, но подобная идея – принципиальное отличие современного цифрового бизнеса! Например, правильно настроенный рекомендательный алгоритм на сайте интернет-магазина гораздо лучше любого человека-продавца умеет предлагать покупателю дополнительные сервисы и покупки. Или, скажем, автоматизированные методы оценки деловых и личных качеств сотрудников уже сейчас демонстрируют достаточно качественные результаты – почему бы не предположить, что в будущем компьютер сможет самостоятельно принимать решения о приеме человека на работу или о его увольнении? А с повсеместным распространением так называемого Интернета вещей (о его приложениях Билл Фрэнкс также упоминает в своей книге) объем данных, доступных для анализа и принятия решений, возрастет еще на порядок, а значит, возрастет точность этих решений и области применения операционной аналитики.

Безусловно, внедрение аналитики операционного уровня – это вызов, и Билл Фрэнкс дает очень конкретные и прикладные советы и рецепты по имплементации такого операционно-аналитического процесса в бизнес. Он предлагает структуру и конкретные шаги, как выстроить внутри компании индустриальный механизм сбора и переработки всевозможных данных. Он предостерегает нас от ошибок, говорит о рисках и анализирует удачные и неудачные примеры из собственной практики. Эта книга – готовая модель по внедрению практики управления компанией на основе анализа данных реального времени.

Я уверен, что Россия не сможет и не захочет остаться в стороне от тренда на создание цифровых бизнес-моделей. В ряде приложений эти новые алгоритмы – самый эффективный способ решения актуальных для нас задач. Скажем, при наших географических расстояниях цифровые логистические модели – очень важная тема, и аналитические системы операционного уровня тут обязательно найдут свое применение. Актуальны задачи управления рабочей силой при нашем сжимающемся рынке труда – алгоритмы могут помочь и здесь.

Мы уже сейчас нередко обсуждаем подобные вопросы с партнерами и клиентами и видим, что компании не всегда знают, с чего начать. Накопленных опыта и знаний в этой новой для нас сфере пока недостаточно, не хватает структурного взгляда – с чего начать, как строить команду, что внедрять, какие управленческие решения принимать. Это вопросы, ответы на которые дает в своей книге Билл Фрэнкс. Я уверен, его советы очень помогут многим компаниям успешно перешагнуть устаревшие бизнес-модели и перейти к цифровому бизнесу завтрашнего дня.