Решение заключается в создании окружения, которое позволяет удовлетворять все аналитические потребности в одном месте. Платформа для обнаружения данных, о которой мы рассказали в пятой главе, идеально подходит для этой цели, как это видно на рис. 7.2. В идеале платформа должна иметь доступ ко всем хранилищам данных и позволять проведение анализа в рамках любой аналитической дисциплины. Некоторые специалисты будут по-прежнему фокусироваться на одной дисциплине, точно так же как некоторые пользователи хранилища данных продолжат работать с данными только своего отдела. Однако сейчас стало возможным изучить, как различные аналитические дисциплины могут взаимодействовать между собой и усиливать друг друга.

Давайте рассмотрим несколько наглядных примеров того, как сочетание различных аналитических дисциплин может принести гораздо более значимые результаты, чем применение каждой дисциплины в отдельности.

Когда текстовый анализ применяется сам по себе, он часто используется для сиюминутных и краткосрочных целей. Организации исследуют посты в социальных сетях и оценивают их тональность по шкале от позитивной до негативной. Также они определяют, о каких продуктах идет речь. Во многих случаях эти результаты включаются в сводные отчеты по трендам, которые показывают, как изменяется общая тональность и популярность отдельных продуктов. Часто на этом и заканчивается применение текстовой аналитики и данных социальных сетей.

Однако текстовая аналитика может быть использована и в стратегическом плане. Почему бы организации не отслеживать каждый комментарий, сделанный каждым клиентом по поводу ее продуктов? Например, несколько лет назад клиент мог сказать о том, что он любит красный цвет, а месяц назад заявить, что не любит зеленый. Наличие постоянного хранилища подобных фактов об интересах и предпочтениях клиентов может иметь огромную ценность. Это позволит выделить такие метрики, как предпочитаемые цвета, продукты, выбор продуктов и т. д., чтобы составить уточненный профиль каждого клиента. Например, метрика «не любит зеленый цвет» может быть включена в модели по определению следующего лучшего предложения. Таким образом, результаты текстовой аналитики можно использовать для улучшения совершенно не связанного с ней статистического аналитического процесса. Если же эти две аналитические дисциплины не сочетать, то модель по определению следующего лучшего предложения не будет учитывать цветовые предпочтения и окажется менее действенной.

Второй пример относится к анализу социальных сетей или к анализу графов. Знание связей между клиентами способно помочь в прогнозировании продаж новых продуктов. В добавление к проецированию на перспективу начальных продаж нового продукта анализ графов позволяет определить, кто его покупает и каким влиянием обладают эти люди. Благодаря исследованию количества и качества связей ранних последователей можно уточнить прогнозы дальнейших продаж. Например, если пользующиеся большим влиянием люди первыми попробуют новый продукт и положительно его оценят, они с большой вероятностью побудят других тоже его попробовать. Если же первыми покупателями становятся люди с небольшим кругом влияния, то признание продукта замедлится. Таким образом, дополнительная информация, поставляемая анализом графов, может быть использована для уточнения прогнозов продаж. Кроме того, повысится эффективность маркетинга, поскольку при определении людей с наибольшим кругом влияния им можно будет делать целенаправленные предложения.

Третий пример связан с добавлением симуляции к обычному моделированию. С помощью симуляции по методу Монте-Карло проверяется надежность результатов прогнозирования. Традиционная прогностическая модель определяет наиболее правдоподобные диапазоны оцениваемых параметров, а также пределы ошибки, что позволяет количественно установить, сколько шума от рекламы присутствует в данных. Симуляция по методу Монте-Карло может быть использована для исследования прогнозов посредством варьирования всех параметров в рамках соответствующих пределов ошибки. Это позволяет определить стабильность прогнозов, генерируемых моделью, и снизить риск при одновременном укреплении доверия к результатам.

Наконец, последний пример касается использования алгоритмов CEP для анализа потока сенсорных данных. Чтобы улучшить процессы CEP, можно применить алгоритмы машинного обучения к историческим данным. Ретроспективный взгляд на поток и применение машинного обучения для более точного определения шаблонов, присутствующих в данных, позволят улучшить алгоритмы обработки событий. Например, алгоритм, отыскивающий проблемы с двигателем, можно усилить, чтобы он распознавал ранее пропущенный инициатор проблемы, который был определен благодаря применению метода машинного обучения к анализу исторических данных с целью выявления факторов, ведущих к отказу двигателя.

Существует множество возможных способов сочетания аналитических дисциплин. Хотя вышеприведенные примеры касались только парных комбинаций, но их вполне можно развить и дальше, когда в один процесс включаются несколько различных дисциплин.

Когда организация готова приступить к превращению традиционной аналитики в операционную, она должна научиться сосредоточивать свои действия на нужных направлениях. Соблюдение нескольких ключевых правил поможет обеспечить распределение ресурсов в нужном направлении, чтобы не тратить время и деньги на реализацию ошибочных идей, основанных на ложных предположениях.

Создаваемая аналитикой ценность зависит от того, как определена задача, какие вопросы заданы, как аналитическое решение разработано и как это решение реализуется. При этом выбор вопросов способен оказывать большее влияние на ценность, создаваемую результативным аналитическим процессом, чем детали этого процесса, разработанного для ответа на заданные вопросы.

Это имеет смысл. В конце концов, способен ли оказаться точным и полезным анализ, если решаемая им задача плохо определена или нужные вопросы не заданы? Ведь запросто можно идеально выполнить абсолютно неподходящий и ненужный анализ для решения неправильно поставленного вопроса. Хуже того, задав не тот вопрос, можно не выявить и ошибку. Если же вопрос кажется разумным и анализ ему соответствует, то в адекватности этого вопроса можно больше не сомневаться.

Когда потенциальные миллионы решений будут приниматься автоматически, даже небольшая ошибка при разработке аналитического процесса может привести к серьезным последствиям. Операционная аналитика требует как никогда внимательного подхода к определению анализа и разработке процесса. И по-прежнему необходимо учитывать разнообразные технические и практические факторы. Невозможно позволить себе внедрить полностью автоматизированный операционно-аналитический процесс в требуемом масштабе, если не доверяешь его надежности.