Эпоха Аналитики 2.0 может многое выиграть, если будет заимствовать знания и опыт из эпохи Аналитики 1.0. Для достижения же максимального успеха организациям следует объединить все лучшее из эпохи Аналитики 1.0 и эпохи Аналитики 2.0, а затем двигаться дальше. Так мы придем в эпоху Аналитики 3.0.

Аналитика 3.0 сосредотачивается на дальнейшем развитии, а не на замене знаний, полученных в эпохи Аналитики 1.0 и 2.0. Подобно тому как Аналитика 2.0 не заменила собой Аналитику 1.0, так и Аналитика 3.0 не заменяет собой других. Аналитика 3.0 сочетает все предыдущие знания, накопленные ранее, в единой схеме деятельности, как это видно на рис. 1.3. Она объединяет традиционную аналитику на основе традиционных данных с новой аналитикой больших данных. Когда организации начали использовать большие данные, они обнаружили, что невозможно выделить аналитику больших данных в полностью автономную функцию. Большие данные – это не просто большие объемы обычных данных, требующие больше аналитики. Они требуют интеграции со всеми остальными процессами. Эпоха Аналитики 3.0 знаменует появление новой – интегрированной и развитой – аналитической парадигмы. Сейчас, в начале 2014 г., мы видим, что лидеры из сферы как традиционного, так и интернет-бизнеса начинают вступать в эпоху Аналитики 3.0. Операционная аналитика – естественное следствие этого тренда.

Причем Аналитика 3.0 вновь привлекает внимание к процессу обнаружения нужных данных. Этот процесс направлен на быстрое обнаружение новых знаний в данных и определение действий, продуктов и услуг, которые можно извлечь из добытых знаний. Полная реализация потенциала, заложенного в процесс обнаружения, требует от многих организаций значительной культурной эволюции. Аналитика должна стать сердцевиной стратегии предприятия, и повышение статуса аналитики должно направляться и санкционироваться сверху. Кроме того, необходимо перестроить существующие аналитические платформы и процессы. Далее в книге мы поговорим о процессе обнаружения данных и об изменениях, которые он потребует.

Разнообразие и новизна типов данных и доступных источников представляют собой один из главных вызовов в эпоху Аналитики 3.0 и в то же время ведут к появлению столь же разнообразных и инновационных аналитических технологий. Новые аналитические методы будут одной из определяющих характеристик эпохи Аналитики 3.0. Власть данных и расширение их обработки в конечном итоге подвигнут организации к широкому применению прогностической и предписывающей аналитики. Хотя потребность в описательной аналитике и отчетности по-прежнему останется, в эпоху Аналитики 3.0 организации наконец-то начнут осуществлять мечту об интегрированной и операционной аналитике. Она будет встроена не только в централизованные крупномасштабные корпоративные системы, но и в операционные приложения, используемые конечными пользователями, например в мобильных устройствах, банкоматах и интерактивных терминалах.

Развивайтесь до Аналитики 3.0

Эпоха Аналитики 3.0 представляет собой последний на сегодняшний день этап развития аналитики. Сочетая в себе все лучшее, что создано в эпохи Аналитики 1.0 и Аналитики 2.0, она развивает аналитику дальше.

Новые архитектуры, требуемые для Аналитики 3.0, добавят организациям сложностей. Аналитика 3.0 делает необходимым наличие параллельной обработки не только в окружении реляционной базы данных, но и в таком окружении, как распределенная файловая система Hadoop. Также может потребоваться смешение различных систем запоминания, графических процессоров и т. д. Все это мы рассмотрим в пятой главе.

Пожалуй, сильнее всего в эпохе Аналитики 3.0 меня, как профессионального аналитика, воодушевляет то обстоятельство, что мои коллеги наконец-то будут объединены в официально оформленную команду, ставшую стратегически значимой частью бизнес-организации. Такую команду возглавит директор по аналитике или как минимум руководитель уровня вице-президента, специалист, который будет курировать всю корпоративную аналитику. Более распространенной станет и должность директора по данным. Все эти роли мы обсудим подробнее в восьмой главе. Эпоха Аналитики 3.0 открывает новый захватывающий мир для профессиональных аналитиков.

Давайте рассмотрим один из видов анализа, который сегодня применяют многие крупные банки и телекоммуникационные компании. Он направлен на выявление действий, связанных с закрытием счета клиентом, и может проиллюстрировать операционную аналитику эпохи 3.0 в действии. Обратите внимание на то, что новым здесь является не прогнозирование убыли или текучести клиентов как таковое, а расширение сферы анализа и применения его результатов.

В процессе анализа текучести необходимо собирать данные о любых действиях, которые могут быть связаны с закрытием счета. Это касается источников как традиционных, так и больших данных, например истории транзакций, жалоб, запросов по нескольким каналам на аннулирование комиссии, постепенного уменьшения остатка на счете, заявлений в социальных сетях и т. д.

Со временем анализ текучести был усовершенствован, с тем чтобы выявлять определенные шаблоны действий, которые в сочетании гораздо опаснее, чем по отдельности. Такого рода анализ часто называют пат-анализом. Другими словами, не будет большой проблемы, если отклонить запрос на отмену комиссии, сделанный клиентом в тот момент, когда он проверяет свой счет онлайн и видит ее в первый раз. Но если клиент звонит в клиентскую службу и снова просит отменить комиссию, а вслед за звонком наносит визит в офис, то отказ клиенту в его просьбе может существенно повысить риск закрытия счета.

Построение пат-анализа для точного определения пути действий представляет собой довольно сложную задачу. Клиент может обратиться в банк в любое время и по любому каналу, включая колл-центр, филиал банка, чат в режиме онлайн или электронную почту. Банк должен знать, что именно уже произошло, чтобы предпринять правильное действие. Создание операционно-аналитического процесса требует обновления рекомендуемых действий по отношению к каждому клиенту после любого с ним контакта. Например, после того как клиент запросил об отмене комиссии и было принято решение об одобрении или отклонении запроса, эта новая информация должна быть немедленно включена в повторное вычисление правильной реакции во время следующего взаимодействия с клиентом. Отсутствие операционно-аналитического процесса в этом случае может привести к проблемам. Давайте посмотрим почему.

Легко опоздать навсегда

Операционная аналитика позволяет организации принимать наилучшее решение в любой момент времени. Использование же для аналитики данных, которые устарели всего лишь на несколько минут, может привести к неблагоприятным, а то и глубоко ошибочным решениям.