Скорость

Объем данных, который требуется обработать в единицу времени. Представьте, что в ходе дебатов кандидатов в президенты вам нужно проанализировать сообщения в Twitter, чтобы вывести общее настроение избирателей. Необходимо не только обработать огромный объем информации, но также оперативно предоставить обобщенную информацию о настроении нации относительно комментариев во время дебатов. Масштабная обработка данных в режиме реального времени — процесс сложный и дорогостоящий.

(В некоторых случаях компании выделяют еще один аспект — «достоверность», для характеристики качества данных.)

Даже компаниям, сегодня собирающим огромные объемы данных, например Facebook, Google и Агентству национальной безопасности США (NSA), на это потребовалось время. Только со временем удается выстроить источники данных, взаимосвязи между ними и возможности обработки данных. Требуется рациональная и тщательно продуманная стратегия обеспечения данными. Более того, в большинстве компаний команды, работающие с данными, ограничены в ресурсах: они не в состоянии делать все и сразу, так что им приходится расставлять приоритеты, с какими источниками данных работать в первую очередь. Реальность такова, что процесс сбора данных идет медленно и последовательно: всегда возникают непредвиденные задержки и проблемы, так что приходится сосредоточиваться на ценности, рентабельности инвестиций и влиянии, которое новый источник данных окажет на компанию. Этому и будет посвящена данная глава.

В обычных малых или средних компаниях, ограниченных в ресурсах, специалистам по работе с данными, как правило, приходится выбирать, с каким источником данных работать. Чем они при этом руководствуются? Определяя приоритеты при выборе источников данных, компания, в которой управление осуществляется на основе данных, должна сосредоточиться на таком важном аспекте, как ценность данных для бизнеса.

Основная цель команды по работе с данными заключается в том, чтобы предоставлять данные, отвечающие потребностям определенных подразделений компании и их аналитиков, и помогать оказывать влияние на эффективность деятельности компании. У каждой команды или подразделения, как правило, имеется набор «основных» данных. Например, для специалистов по обслуживанию клиентов это могут быть данные по взаимодействию с ними посредством электронной почты, телефонных звонков, социальных медиа, данные по заказам клиентов, а также разбор конкретных ситуаций. На основе этих данных команда может выполнять свои основные функции — максимально эффективно обслуживать клиентов. Кроме того, специалисты могут объединить эти источники для создания целостного взгляда на сценарии взаимодействия с клиентами. Они могут предоставить обобщенные показатели продуктивности работы команды, такие как среднее время решения проблемы клиента, а также проанализировать тип взаимодействий в случае каждого источника. У каждой команды специалистов должны быть свои основные данные. Однако, помимо этого, у них могут быть и другие данные, способные дополнить основной набор. Например, коэффициент дефектности продукции или данные A/B-тестирования, проясняющие, какая новая характеристика товара привела клиентов в замешательство. На основе этих данных специалисты могут прогнозировать частоту и характер ситуаций при работе с клиентами, которых можно ожидать. Эти другие источники данных также могут быть ценными и оказывать влияние, но они не критические.

Проблема компании с ограниченными ресурсами в том, что команда специалистов по работе с клиентами — лишь одна из многих. У команд специалистов в других областях есть свои наборы основных данных и свои пожелания относительно информации, «которую было бы неплохо иметь». Специалист по работе с данными или руководитель команды по работе с данными вынужден уравновешивать все эти запросы от разных команд специалистов. В табл. 3.1 приводится ряд показателей, способных помочь в расстановке приоритетов. Основной фактор — рентабельность инвестиций (ROI), но стоит принимать во внимание и другие факторы, такие как доступность, полнота, качество данных и некоторые другие.

Таблица 3.1. Аспекты, на которые следует обратить внимание при расстановке приоритетов при выборе новых источников данных в условиях ограниченности ресурсов

Очевидно, что самые разные, нередко конкурирующие аспекты определяют, какой новый источник данных целесообразно использовать в компании. Существует тонкий баланс между издержками на приобретение новых данных и сложностью этого процесса и той ценностью, которую эти данные имеют для аналитиков и компании в целом.

Очевидно, что для проведения более глубокого анализа важное значение имеет сбор данных внутри компании: вы получаете определенные данные из отдела маркетинга, данные из отдела продаж, данные по цепочке поставок. Однако еще большую ценность эти данные обретают, когда вы начинаете устанавливать взаимосвязи между смежными данными. Что я имею в виду?

Представьте, что вам предложили тысячу элементов для составления пазла, но на коробке при этом нет изображения того, что должно в итоге получиться. По мере сортировки элементов вы выделили группу элементов голубого цвета. Вероятно, это небо. Группа элементов зеленого цвета может изображать траву. Вот вы нашли глаз. Но чей — животного или человека? У вас появляется смутное представление о картинке в целом, но не хватает деталей. Детали возникают, когда вы начинаете соединять смежные элементы, например элементы с изображением глаза и элементы с изображением уха. Появилась ясность. Давайте рассмотрим эту ситуацию с точки зрения аналитики.

Предположим, вы пользуетесь сервисом Google Analytics для анализа того, как пользователи попадают на ваш сайт. Вы получаете подборку веб-страниц, с которых произошел переход на ваш сайт, а также список поисковых запросов, географию пользователей и так далее, что дает вам общее представление о выборке пользователей или генеральной совокупности (это условные «кусочки неба»). Вы анализируете результаты опроса покупателей за последние три месяца: 75 % респондентов нравится цена, 20 % похвалили качественное обслуживание и так далее (это «кусочки травы»). У вас складывается общее представление о состоянии дел, но весьма поверхностное, так как данные остаются разрозненными.

Теперь, наоборот, представим, что мы имеем дело с одним заказом (см. рис. 3.1). Белинда Смит заказывает комплект садовой мебели. Если сопоставить ее заказ с сессией, во время которой она совершила покупку, можно сделать определенные выводы: она потратила 30 минут на просмотр 15 разных комплектов садовой мебели, прежде чем остановилась на одном. Очевидно, у нее не было четкого представления, какой комплект она ищет. Как она попала на страницу компании? Если добавить сопутствующую информацию, выяснится, что она ввела поисковый запрос в Google и перешла на сайт компании. Это подтверждает наше предположение относительно ее пользовательского поведения. Если к этому добавить полную историю ее онлайновых покупок, можно сделать вывод, что Белинда часто покупает товары для дома, а за последний месяц количество таких покупок у нее резко увеличилось. Те факты, что Белинда часто совершает покупки онлайн и пользуется поисковым сервисом Google, позволяют предположить, что у нее нет лояльности к конкретным брендам и компании придется постараться, чтобы она совершила повторную покупку. Каждый раз, добавляя новый элемент информации на индивидуальном уровне, вы начинаете лучше понимать этого покупателя. Продолжим. На основе данных переписи населения США определим вероятный пол по имени: Белинда практически наверняка женщина. Отлично. При оплате покупки она указала адрес доставки. Попробуем извлечь демографические данные на основании индекса. Это пригород с большими земельными участками, где живут состоятельные люди. Как еще можно проверить этот адрес? «Пробьем» его по единой базе данных недвижимости (MLS). Интересно, база данных показывает, что это дом с бассейном. Эту информацию можно использовать для полезных рекомендаций. Что еще? Дом был продан всего шесть недель назад. Ага, вероятно, Белинда только что въехала в новый дом. По результатам другого проведенного нами анализа известно, что новоселы часто покупают коврики, кровати и лампы (да, так и есть, я сам проводил этот анализ). Наконец, она нажала на виджет «приведи друга», чтобы получить купон при оформлении заказа. Так как она приняла условия пользовательского соглашения с Facebook, это открыло ее социальную сеть. (Подробнее о вопросах этики и сохранения конфиденциальности мы поговорим в главе 12.)