| Билл Фрэнкс Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики | 1 |
| Переводчик И. Евстигнеева Редактор В. Мылов Руководитель проекта М. Султанова ... | 1 |
| «Я знаю Билла на протяжении многих лет и всегда восхищался его в высшей степени праг... | 1 |
| Эта книга посвящается Стейси, Джесси и Даниэль ... | 1 |
| Предисловие к русскому изданию компании Teradata Чем больше данных, тем «умнее» наш мир | 1 |
| Предисловие к русскому изданию компании IBS | 2 |
| Предисловие автора | 3 |
| Вступление | 3 |
| Подобно индустриальному производству в XVIII в., сфере аналитики необходимо пройти через св... | 3 |
| Кому стоит прочитать эту книгу? | 4 |
| Кому не стоит читать эту книгу? | 5 |
| О чем эта книга? | 5 |
| Эта книга состоит из трех частей, разделенных на девять глав. В первой части описываются ... | 5 |
| Часть I. Революция началась | 5 |
| Первая часть посвящена трендам, ведущим нас к операционной аналитике, и содержит пример... | 5 |
| Глава 1. Постигаем операционную аналитику | 5 |
| Глава 2. Больше данных… Еще больше данных… Большие данные! | 5 |
| Глава 3. Операционная аналитика в действии | 5 |
| Часть II. Закладываем основу | 5 |
| Вторая часть книги помогает читателям понять, как заложить основу для поддержания опера... | 5 |
| Глава 4. Хотите бюджет? Создайте бизнес-кейс! | 5 |
| Глава 5. Создаем аналитическую платформу | 6 |
| Глава 6. Управление и конфиденциальность | 6 |
| Часть III. Превращаем традиционную аналитику в операционную | 6 |
| Третья часть сосредоточена на том, как запустить операционную аналитику в действие. Пос... | 6 |
| Глава 7. Аналитика | 6 |
| Глава 8. Аналитическая команда | 6 |
| Глава 9. Аналитическая культура | 6 |
| Заключение. Присоединяйтесь к революции! | 6 |
| Благодарности | 6 |
| Часть I Революция началась | 6 |
| Глава 1 Постигаем операционную аналитику | 6 |
| Да, революция началась. Операционная аналитика движет промышленной революцией в аналитике... | 6 |
| Определение операционной аналитики | 7 |
| Эта книга посвящена операционной аналитике. Но что такое операционная аналитика? Если у... | 7 |
| Что такое операционная аналитика? | 7 |
| Отличие операционной аналитики | 7 |
| Основные элементы, делающие операционную аналитику уникальной | 8 |
| Добро пожаловать в Аналитику 3.0! | 8 |
| Эволюция аналитики с течением времени хорошо отражена в концепции Аналитики 3.0, разраб... | 8 |
| Аналитика 1.0: традиционная аналитика | 8 |
| Аналитика 2.0: аналитика больших данных | 9 |
| Аналитика 3.0: всеобъемлющая аналитика воздействует максимально | 10 |
| Операционализация аналитики посредством Аналитики 3.0 | 10 |
| Как аналитика меняет бизнес | 11 |
| Несмотря на все более широкое распространение аналитики, многие руководители не осознаю... | 11 |
| Аналитика как цель, а не побочный продукт | 11 |
| Аналитические продукты стирают границы между отраслями | 12 |
| Преобразующая сила операционной аналитики | 12 |
| Взгляд на операционную аналитику в перспективе | 13 |
| Операционная аналитика выходит за рамки традиционной аналитической практики, однако это... | 13 |
| Качество и актуальность данных важны как всегда | 13 |
| Операционная аналитика задушит творчество? | 13 |
| Многие концепции операционной аналитики отнюдь не новы | 14 |
| Подведем итоги | 14 |
| Глава 2 Больше данных… Еще больше данных… Большие данные! | 14 |
| В этой главе мы рассмотрим важный тренд, связанный с большими данными. Читатели должны в ... | 14 |
| Разбираемся с обманами | 14 |
| Нет никаких сомнений в том, что большие данные окружены столь же большой рекламной шуми... | 14 |
| Определение больших данных? Не нужно! | 14 |
| Начните с правильного подхода | 15 |
| Существует ли пузырь больших данных? | 15 |
| Готовимся к внедрению больших данных | 16 |
| После того как организация сформирует реалистичные ожидания в отношении больших данных,... | 16 |
| Приливная волна больших данных уже нахлынула | 16 |
| Именно новая информация придает силу большим данным | 17 |
| Ищите и задавайте новые вопросы | 17 |
| Хранение данных больше не требует двоичного выбора | 18 |
| Интернет вещей грядет | 18 |
| Помещаем большие данные в правильный контекст | 19 |
| Как большие данные вписываются в общую картину? В чем их специфика? Что будет с ними да... | 19 |
| Данные не столько большие, сколько разнообразные | 19 |
| Большие данные требуют масштабирования по нескольким параметрам | 19 |
| Как получить максимальную отдачу от больших данных | 20 |
| Назад в будущее | 20 |
| Большие данные следуют кривой зрелости | 21 |
| Большие данные как глобальный феномен | 21 |
| Подведем итоги | 22 |
| Глава 3 Операционная аналитика в действии | 22 |
| В этой главе мы обратим внимание на различные примеры операционной аналитики в действии. ... | 22 |
| Улучшение обслуживания потребителей | 22 |
| Одна из областей, где потребители заметят наибольшие изменения в связи с внедрением опе... | 22 |
| Волшебные моменты про запас | 22 |
| Создание прозрачности для потребителей | 23 |
| Оптимизация обслуживания пассажиров | 23 |
| Усиление восприятия в онлайне | 24 |
| Время существенно | 24 |
| Скорость, с которой должны осуществляться аналитические процессы, сжимается. Вот и опер... | 24 |
| Аналитика обеспечит безопасность | 24 |
| Сто миллионов долларов за миллисекунду | 24 |
| Аналитика делает мир безопаснее | 25 |
| Широкое разнообразие методов операционной аналитики направлено на обеспечение безопасно... | 25 |
| Предотвращение неблагоприятных событий | 25 |
| Обеспечение свежести продуктов | 25 |
| Правительство тоже может стать операционным | 26 |
| Повышение операционной эффективности | 26 |
| Максимизация отбора энергии | 26 |
| Оптимизация производства электроэнергии | 26 |
| Повышение топливной эффективности | 26 |
| Повышение эффективности колл-центров | 27 |
| Улучшение качества нашей жизни в будущем | 27 |
| Многие примеры, рассмотренные в этой главе, не имеют прямого отношения к нашей частной ... | 27 |
| Больше свободного времени | 27 |
| С заботой о нашем здоровье | 27 |
| Обнаружение в данных неожиданных сведений | 28 |
| Необходимые для осуществления операционной аналитики данные можно использовать повторно... | 28 |
| Использование данных о местонахождении для обновления информации о трафике | 28 |
| Использование сенсорных данных для повышения урожайности | 28 |
| Использование данных о соответствии условиям для увеличения продаж | 28 |
| Создавайте и стратегическую аналитику | 28 |
| Подведем итоги | 29 |
| Часть II Закладываем основу | 29 |
| Глава 4 Хотите бюджет? Разработайте бизнес-кейс! | 29 |
| Внедрение операционной аналитики требует инвестиций – в людей, инструменты и технологии, ... | 29 |
| Определение приоритетов | 29 |
| Прежде чем приступать к составлению бизнес-кейса для операционной аналитики, необходимо... | 29 |
| Начните с бизнес-проблемы, а не с данных или технологии | 29 |
| Сосредоточьтесь на доходах, а не на затратах | 30 |
| Нацельтесь на факторы, определяющие различия, а не на поэтапные улучшения | 30 |
| Выбор правильных критериев принятия решения | 31 |
| При разработке бизнес-кейса для операционной аналитики необходимо определить критерии, ... | 31 |
| Нарисуйте более полную картину | 31 |
| Время инсайта | 31 |
| Возможность операционализации | 32 |
| Ценность аналитики в сравнении с ценностью технологии | 32 |
| Обратите внимание на структуру бизнес-кейса | 33 |
| Ричард Винтер из фирмы WinterCorp опубликовал потрясающую статью «Большие данные: сколь... | 33 |
| Каковы совокупные расходы на операционную аналитику? | 33 |
| Учитывайте все затраты с течением времени | 33 |
| Гостиничные тарифы | 34 |
| Затраты на единицу оборудования | 34 |
| Выигрыши в телеигре | 34 |
| Самый недооцениваемый компонент затрат | 34 |
| Факторы, изменяющие формулу | 34 |
| Масштабирование касается не только хранения и обработки | 35 |
| Рекомендации по созданию успешного бизнес-кейса | 35 |
| Теперь, когда мы рассмотрели некоторые соображения, которые должны войти в бизнес-кейс ... | 35 |
| Не форсируйте подготовку бизнес-кейса | 35 |
| Чтобы добиться успеха, начните с малого | 35 |
| Смиритесь с некоторой неопределенностью | 36 |
| Выбор широкий, поэтому выбирайте по-умному | 36 |
| Пример правильного подхода | 37 |
| Подведем итоги | 37 |
| Глава 5 Создаем аналитическую платформу | 37 |
| В последние годы аналитический ландшафт все более усложняется. В сегодняшнем мире операци... | 37 |
| Планирование | 38 |
| Планирование и внедрение аналитической платформы – непростая задача. В этом разделе мы ... | 38 |
| Операционализация аналитики – не технологическая проблема | 38 |
| Компоненты будут добавляться, а не заменяться | 38 |
| Разные платформы – разные преимущества | 39 |
| Делайте то, что нужно сейчас | 39 |
| Построение | 39 |
| Итак, вы готовы к построению обновленного аналитического окружения. В этом разделе пред... | 39 |
| Добро пожаловать в компьютинг на основе текстуры | 40 |
| Три столпа единого аналитического окружения | 40 |
| Реляционная опора | 40 |
| Опора для обнаружения данных | 41 |
| Нереляционная опора | 42 |
| Вспомогательные технологии | 43 |
| Технологии аналитики в памяти | 43 |
| Устройства на основе графических процессоров | 43 |
| Технологии для обработки сложных событий | 44 |
| Встроенные аналитические библиотеки | 44 |
| Использование | 44 |
| Теперь, когда мы определили основные компоненты единого аналитического окружения предпр... | 44 |
| Любой анализ любых данных в любое время | 44 |
| Конечных пользователей не должно волновать, где хранятся данные | 45 |
| Как насчет облака? | 45 |
| Подведем итоги | 46 |
| Глава 6 Управление и конфиденциальность | 46 |
| Подобно тому как правительство может подавлять граждан чрезмерно ревностным принятием и п... | 46 |
| Закладываем основу управления | 46 |
| Давайте начнем с обсуждения того, почему управление может быть непопулярной темой, а за... | 46 |
| Урок от «1984» | 46 |
| Модель допуска | 46 |
| Требуется сотрудничество | 47 |
| Управление Интернетом вещей | 47 |
| Определите, где потребуется аналитика | 48 |
| Нередко проблема с управлением возникает при определении того, в какой части единого ан... | 48 |
| Никогда не говорите, что это невозможно! | 48 |
| Выберите то, что работает лучше всего | 49 |
| Сосредоточьтесь на оптимальных комбинациях | 49 |
| Управление операционной аналитикой | 49 |
| Отчасти по причине непопулярности этой темы организации часто думают об управлении в по... | 49 |
| Разнообразные требования | 49 |
| Мониторинг операционной аналитики | 50 |
| Физическая платформа и логическое окружение | 51 |
| Время инсайта и время выполнения | 51 |
| Конфиденциальность | 51 |
| Конфиденциальность является одним из важнейших вопросов, связанных с использованием бол... | 51 |
| Большие данные становятся Большим Братом? | 52 |
| Установите стандарты конфиденциальности | 53 |
| «Уловки-22»[4] применительно к конфиденциальности | 53 |
| Будущее политики конфиденциальности | 53 |
| Подведем итоги | 54 |
| Часть III Превращаем традиционную аналитику в операционную | 54 |
| Глава 7 Аналитика | 54 |
| В этой главе мы сосредоточимся на аналитических концепциях, позволяющих организации превр... | 54 |
| Создание операционно-аналитических процессов | 54 |
| Мы дали определение операционной аналитики в первой главе. Здесь же начнем с рассмотрен... | 54 |
| Постоянство аналитического процесса | 54 |
| От пакетной аналитики к операционной | 55 |
| Операционная аналитика – это… | 55 |
| Новые аналитические дисциплины | 55 |
| Как говорилось во второй главе, большие данные часто представляют собой особый тип данн... | 55 |
| Определение аналитических дисциплин | 56 |
| Преимущества мультидисциплинарной аналитики | 56 |
| Мультидисциплинарная аналитика в действии | 57 |
| Сосредоточение аналитических действий | 57 |
| Когда организация готова приступить к превращению традиционной аналитики в операционную... | 57 |
| Задавайте правильные вопросы и делайте обоснованные предположения | 57 |
| Делайте ваши ставки! | 58 |
| Не спешите выносить приговор | 58 |
| Сравнение аналитических подходов | 59 |
| Есть несколько различных способов создания аналитических процессов. Хотя на первый взгл... | 59 |
| Обнаружение данных и подтверждающий анализ | 59 |
| Исследования и разработки или хакерство? | 60 |
| Укрепление процессов для внедрения в операционном масштабе | 60 |
| Уроки прошлого | 61 |
| На протяжении всей книги я делаю акцент на том, что многие уроки прошлого применимы и в... | 61 |
| Статистические методы по-прежнему актуальны | 61 |
| Не пренебрегайте выборками | 61 |
| Не переусложняйте анализ | 62 |
| Операционная аналитика должна обеспечивать решения | 62 |
| Подведем итоги | 63 |
| Глава 8 Аналитическая команда | 63 |
| Если организация хочет поставить операционную аналитику себе на службу и получать от нее ... | 63 |
| Произошел серьезный сдвиг | 63 |
| Подбор и расстановка кадров | 64 |
| Все начинается с кадров. Невозможно управлять организацией без соответствующих ей людей... | 64 |
| Кто такие специалисты по аналитике? | 64 |
| Старая и новая школы приходят к согласию | 64 |
| Как разрешить кадровый кризис | 65 |
| Поищите у себя | 65 |
| Сертификация аналитиков | 65 |
| В настоящее время доступны сертификаты специалистов-аналитиков. Наиболее известной явля... | 65 |
| Программы высшего образования в области аналитики | 65 |
| Как закрыть все потребности | 66 |
| Приложите все силы, чтобы удержать специалистов | 66 |
| Организация команды | 67 |
| После того как специалисты-аналитики стали частью компании, их необходимо организовать ... | 67 |
| Какова стандартная структура? | 67 |
| Рекомендуемая структура | 67 |
| Путь к гибридной модели | 67 |
| Нужен ли вам директор по аналитике? | 68 |
| А как насчет директора по данным? | 68 |
| Кросс-функциональные команды | 68 |
| Как добиться успеха | 69 |
| После того как аналитическая команда укомплектована специалистами и организована, необх... | 69 |
| Используйте с умом внешние ресурсы | 69 |
| Чтобы добиться успеха, доводите проекты до конца | 69 |
| Эффективно управляйте ожиданиями | 70 |
| Станьте консультантами, наставниками и инструкторами | 70 |
| Мыслите как рефери | 71 |
| Ложные стимулы обходятся дорого | 71 |
| Подведем итоги | 71 |
| Глава 9 Аналитическая культура | 72 |
| Корпоративная культура находится в процессе постоянного изменения и развития. Применение ... | 72 |
| Привитие надлежащего образа мыслей | 72 |
| Поощряя людей думать определенным образом, организация задает тон всей своей деятельнос... | 72 |
| Урок от блох | 72 |
| Внедряйте аналитику сверху по всей вертикали управления | 72 |
| Признайте ценность специалистов-аналитиков | 73 |
| Добейтесь изменения поведения | 73 |
| Преодолейте сопротивление и несогласие | 73 |
| Применение эффективных методов действий | 74 |
| Методы действий, применяемые организацией, являются отражением ее культуры и ценностей.... | 74 |
| Небольшие изменения образа мыслей могут принести большие дивиденды | 74 |
| ИТ: от обслуживания к содействию | 75 |
| Обеспечьте грамотное планирование | 75 |
| Обеспечьте успех | 76 |
| В то время как текущую деятельность осуществляют в основном отдельные люди, организация... | 76 |
| Ищите нежданные ценности | 76 |
| Найдите ранних последователей и влиятельных лиц | 76 |
| Подготовьте маркетинговую кампанию | 77 |
| Правильно относитесь к неудачам | 78 |
| Не каждый операционно-аналитический процесс будет работать так хорошо, как ожидалось. Н... | 78 |
| Идея не является плохой… если ее можно протестировать | 78 |
| Не принимайте неудачи на свой счет | 78 |
| Неудачи по незнанию неприемлемы | 78 |
| Подведем итоги | 79 |
| Заключение Присоединяйтесь к революции! | 79 |
| Об авторе | 80 |
Еще несколько лет назад руководители многих организаций, чей бизнес генерирует большие объемы операционных данных, сомневались в ценности подхода Big Data. Сегодня те из них, кто продолжает сомневаться, упускают непрерывно растущие возможности этого подхода, повышая риск потери доли рынка и перехода в разряд отстающих и устаревающих. Но с чего начать, если вы хотите вывести свою организацию на новый научно-технологический уровень, к принятию решений с использованием Big Data? Ответ на это дает Билл Фрэнкс, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики, за плечами которого – более чем 20-летний опыт работы в крупных аналитических проектах реального бизнеса. «Революция в аналитике» – это пошаговое практическое руководство по внедрению операционной аналитики и автоматизации принятия решений. Специалисты по аналитике, ИТ и все, кто хочет сделать свою организацию успешнее на основе подхода Big Data, по достоинству оценят работу Фрэнкса.