Занимаясь сбором данных на плодородных полях англоязычного интернета (который, как вы понимаете, огромен по сравнению с Рунетом), то и дело наталкиваешься на ошибки перевода, сформированные и закрепленные коллегами задолго до того, как тот или иной термин прижился на российской почве. Вот, например, существует такой термин - Business intelligence, который в русскоязычной части глобальной Сети принято переводить как "бизнес-аналитика". Между тем intelligence - это никак не аналитика, а скорее интеллект, сведения, информация. Ну у кого повернется перо обозначить неуклюжим сочетанием "бизнес-информация" то, что гордо обозначается теперь как бизнес-аналитика?
Однако, все мы прекрасно пониманием, что business intelligence - это не более чем набор инструментов для работы с данными, которые производит ваша компания. Цель такой работы состоит в том, чтобы отследить исторический тренд, понять положение компании в текущий период и сделать выводы. Иными словами, BI помогает предпринять действия, полагаясь на результаты обработки данных. Несмотря на то, что business intelligence является набором инструментов, в понятие входит и сама практика обработки данных, а это уже можно смело называть анализом. Отсюда и пошло заблуждение о том, что BI можно смело переводить на русский как "бизнес-аналитику".
Собственно, в рамках BI-практик мы действительно занимаемся аналитикой, но анализируем исключительно исторические тренды, то есть пытаемся разобраться в том что случилось и на основе полученной информации сделать выводы о том, что делать дальше. Очевидно, что следующим закономерным этапом развития бизнес-анализа стал предупредительный анализ, помогающий отслеживать не только исторический тренд, но и обработать текущую информацию так, чтобы предсказать ближайшее будущее в показателях, в результате принятия того или иного решения. Собственно, для того, чтобы объяснить разницу между BI и предупредительным анализом, я пользуюсь фразой гендиректора одной крупной интеграторской компании, которую тот обронил в беседе с коллегой Денисом Викторовым:
Некоторое время назад я попросил генерального директора одной из ведущих интеграторских компаний простыми словами объяснить мне, что же такое решения для работы с большими данными. И чем "на верхнем уровне" Big data отличаются, например, от решений класса BI (Business Intelligence).
Ответ был коротким и ёмким: "BI - это история, когда есть все-таки какой-то заранее заданный паттерн обработки данных. А Big data - тот самый случай, когда паттерн, строго говоря, не известен".
В этот момент весь теоретический мусор о Big data, который застрял в моей голове, мгновенно структурировался. Как в школьном опыте, когда под дощечку, на которой набросана металлическая стружка, подводят магнит.
Отсюда строится понимание того, что большие данные как практика используется для того, чтобы не просто анализировать уже полученные данные, а использовать их вкупе с актуальными данными для того, чтобы предсказать возможный исход последующих решений. В этом состоит ключевое отличие business intelligence от, собственно, бизнес аналитики или предупредительного анализа.
Но как действительно начать использовать большие данные и построить практику предупредительного анализа в вашей компании?
Специалисты рекомендуют начать с малого и поработать с вашими сотрудниками над тем, чтобы найти такую область, где вы можете получить измеримый эффект от внедрения аналитических практик. Затем необходимо определить ключевые метрики (цифры или иные параметры, по которым будет оцениваться эффект внедрения) и привлеките необходимый массив данных. Только обладая этим, можно внедрять инструменты предупредительного бизнес-анализа.
Логично, что одна из самых лучших точек для тестирования предупредительного анализа в вашей компании - это ИТ-департамент. Именно в этом отделе информация собирается, очищается, управляется и анализируется. Точнее, анализироваться полученная информация может где угодно, в том числе в финансовом отделе, маркетинге, продажах или HR. А первые три активности однозначно сохраняются за ИТ-департаментом.
Кстати, о трех активностях. Для того, чтобы построить грамотную практику предупредительной бизнес-аналитики в вашей компании, западные коллеги рекомендуют использовать принцип трех R. То есть, правильно построенный процесс должен отвечать трем критериям - Reliable, Repeatable и Relateable или Надежный, Повторяемый и Соответственный. Пользуясь этим методом, можно построить довольно прочную модель, которая будет работать на ваш бизнес, причем она станет достаточно универсальной для различных звеньев цепи вашего ключевого бизнес-процесса.
Reliable в данном случае говорит о точности модели. Понятно, что пользуясь советом вроде "соберите данные и примените инструменты аналитики", невозможно построить точную модель. Но искусство аналитики заключается не в том, чтобы построить идеальную аналитическую модель, а в том, чтобы она была достаточно хороша для дальнейшего масштабирования.
Repeatable - это принцип воспроизводимости или повторяемости модели. То есть, будучи однажды построенной, ваша аналитическая модель не должна быть монолитной, чтобы ее можно было переносить от рынка к рынку и от клиента к клиенту. Плохо построенная модель может только иллюзорно соответствовать критерию повторяемости, а на деле, при внесении минимальных изменений, модель начинает рушиться. Чтобы построить такую модель, можно использовать шаблон "Определить - Диагностировать - Предупредить". То есть, последовательность действий, о которой я уже говорил выше: определяемся с целью и показателями, диагностируем текущее состояние дел и строим предупредительную модель последующих действий на основе полученных данных.
Relateable - означает способность объяснить результаты аналитического процесса в бизнес-терминах, на человеческом, а не статистическом языке. Этот, казалось бы, очевидный этап на самом деле оказывается критически важным. Потому, что сотрудники начнут на практике внедрять результаты аналитики только тогда, когда поймут и осознают их, иначе это окажется пустым звуком и не более того.
Описывая этих трех китов построения аналитической модели, ваш покорный слуга отдает себе отчет в том, что это скорее теоретическое обоснование и слишком общий взгляд на проблему. Но количество вендоров, предоставляющих решения для бизнес-аналитики, весьма велико и способов построения аналитических практик настолько много, что описывать какой-либо конкретный означает обойти вниманием целые рынки или индустрии. Поэтому дайте вашему теоретическому пониманию сформироваться, а за ним придет и понимание того как нужно действовать.