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

Политика конфиденциальности должна стать гораздо более гибкой с тем, чтобы позволить клиентам выражать свои предпочтения. Сегодня уже недостаточно иметь простой перечень, озаглавленный «Не звонить» или «Не отправлять имейлы». Возможно, я не хочу
получать звонки или письма с предложением не интересующих меня продуктов, но хотел бы получать информацию о возможностях обновления продуктов, которыми уже владею.
Например, мой банк может звонить мне, чтобы предложить более выгодную схему ипотечного кредита по сравнению с той, что у меня уже есть, но я не хочу, чтобы мне звонили по поводу сберегательного счета.

Большие данные становятся Большим Братом?

Ваш оператор сотовой связи точно знает, где вы были. Если вы регулярно пользуетесь приложениями с функцией геолокации на вашем смартфоне, то поставщики этих приложений также знают, где вы побывали. Ваш провайдер электронной почты, возможно, хранит копии всех полученных и отправленных вами писем. Ваш провайдер кабельного или спутникового телевидения знает, что вы смотрели, какие рекламные ролики пропустили и когда нажимали на паузу. Ваша кредитная история в файлах у многих организаций, и ваша история болезни оцифровывается все чаще. Теперь вы представляете себе общую картину: все больше и больше третьих лиц узнают о вас все больше и больше, чем когда-либо прежде.

После обнаружения инсайта, достойного превращения его в операционный, процесс операционализации будет повторяться тысячи или миллионы раз в день. В этом случае на счету будет каждая секунда, если не миллисекунда. Следовательно, имеет смысл потра-
тить дополнительные часы, дни и даже недели на отладку и оптимизацию этого процесса, чтобы добиться максимальной скорости и кратчайшего времени выполнения. Дополнительные усилия позволят повысить производительность миллионов операций и поэтому потребуют очень малых затрат, если распределить их между всеми случаями выполнения процесса. Однако такие действия должны выполняться только тогда, когда подтверждена их окупаемость.

Для иллюстрации возьмем ранние фазы обнаружения, когда нужно просто проверить, работоспособна ли идея или нет. На данной стадии не нужно постоянно повторять процесс – просто нужно как можно быстрее получить ответ. Если на написание программы уходит всего один час и еще три часа на выполнение процесса, то это нормально. Ответ будет получен достаточно быстро для того, чтобы понять, имеет ли смысл двигаться дальше в этом направлении или нет. В то же время глупо тратить на написание программы 12 часов, чтобы разработать более эффективный процесс, который будет выполнен всего за несколько минут, поскольку на данный момент неизвестно, потребуется ли повторять этот процесс больше одного раза.

Или возьмите подходы, которые используются банками для выявления случаев мошенничества с кредитными картами или используются поставщиками услуг электронной почты для фильтрации спама. Ни одна из этих процедур не работает идеально. Мы по-прежнему получаем спам по электронной почте или можем стать жертвами мошенничества с банковскими картами. Иногда случается, что в папку со спамом отправляются нормальные письма или банк ошибочно блокирует кредитную карту. Тем не менее в целом ситуация намного лучше той, что была бы в отсутствие аналитики.

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.

К сожалению, во многих организациях аналитический отдел и ИТ-отдел находятся в состоянии постоянных распрей. Я много раз сталкивался с ситуациями, когда отношения между ними были далеко не дружественными. Но если организация собирается пре-
вратить традиционную аналитику в операционную, абсолютно необходимо решить данную проблему. Когда мы вместе с клиентом пытаемся ее устранить, сотрудники моей компании называют это «консультированием по проблемам брака». Как правило, мы сажаем с одной стороны стола ИТ-команду, а с другой стороны – аналитическую команду. Поначалу все сидят с угрюмыми лицами и скрещенными на груди руками. На предварительных встречах каждая команда изливает на нас поток жалоб на то, насколько неразумна другая команда и как трудно с ней работать. Причем для конфликтных отношений существуют вполне объективные причины.