В этой книге много говорится об углубленной аналитике. Чем же отличается «углубленная» аналитика от других видов аналитики? Для упрощения в качестве базовой аналитики рассмотрим неуглубленную аналитику.

Базовая аналитика, как правило, связана с простыми вопросами и предоставлением простых ответов. Базовый аналитический процесс призван определить, что произошло, когда произошло и каковы последствия произошедшего.

Рассмотрим пример. Менеджеру по продукту необходимо оценить эффективность мероприятия по стимулированию сбыта, проведенного в прошлом месяце: удалось ли компании получить запланированное количество новых подписчиков? Базовый анализ может определить количество новых подписчиков. Это говорит о том, что произошло. Анализ подписок по дням отвечает на вопрос, когда это произошло. Сколько денег принесли компании новые подписчики и как это соотносится с запланированными показателями? Это последствия.

Отметим, что все данные для проведения базового анализа могут быть обеспечены стандартизированными отчетами. Процесс анализа подразумевает необходимость просмотреть эти отчеты, сделать выводы и предложить возможные действия. В данном случае в процессе анализа показатели будут сравниваться с запланированными, чтобы определить, были ли достигнуты цели. На основании этого менеджер по продукту может сделать вывод о том, было ли проведенное мероприятие успешным.

Но дело в том, что такой базовый анализ не на все вопросы дает ответы. В частности, почему данное мероприятие привело к таким результатам и какие действия нужно предпринять в будущем?

Углубленная аналитика позволяет глубже разобраться в проблеме

Углубленная аналитика выходит за рамки ответа на вопросы о том, что произошло, когда это произошло и каковы последствия. Она пытается определить причины произошедшего и решить, что можно предпринять в будущем.

Углубленная аналитика подразумевает ряд мероприятий, включая использование сложных ad hoc запросов SQL, прогностическое моделирование, интеллектуальный анализ данных, прогнозирование, оптимизацию и др.

Углубленная аналитика идет дальше, чем базовая, включая в себя процедуры от сложных ad hoc запросов SQL и прогнозирования до интеллектуального анализа данных и прогностического моделирования. Часто возникает вопрос о том, чем углубленная аналитика отличается от интеллектуального анализа данных, прогнозирования и прогностического моделирования. Дело в том, что все эти методы относятся к углубленной аналитике, а последняя также включает в себя и другие процессы, которые необязательно задействуют алгоритмы. Так, например, ad hoc запросы SQL — не повседневные запросы SQL, а очень сложные SQL-запросы, которые требуют комбинирования источников данных.

Причина, по которой ad hoc запросы SQL включены в определение углубленной аналитики, состоит в том, что ее основная цель — количественная оценка причин произошедших событий, предсказание возможного их повторения и определение того, как можно повлиять на эти события в будущем. Иногда для того, чтобы получить ответы на эти вопросы, не требуется применять сложную модель.

В качестве примера рассмотрим компанию, которая проводит предварительное исследование веб-активности потребителей. Анализ должен определить, увеличивает ли просмотр информации о товаре в интернете вероятность совершения покупки. На разбор веб-данных и их объединение с другими сведениями о клиентах потребуется большое количество времени, поскольку веб-данные — явление новое. Отправной точкой может стать простой корреляционный анализ. На первом этапе нет необходимости создавать более сложную модель или процесс. А вот если между просмотрами страниц и объемами продаж обнаружится сильная корреляция, то компания может спокойно нацеливать свои маркетинговые мероприятия на людей, которые просмотрели страницу, но не совершили покупку. Возможно, позже компании потребуется провести более точную количественную оценку, однако в крат косрочной перспективе она будет использовать обнаруженную прибыльную закономерность.

Углубленная аналитика представляет собой важную часть общей аналитической стратегии организации. Она может помочь вывести организацию на новый уровень. Углубленная аналитика включает в себя очень сложные запросы SQL или манипулирование данными наряду с моделированием, прогнозированием, интеллектуальным анализом данных и другими подобными методами. Хотя в организации окажется совсем немного людей, обладающих навыками проведения углубленного анализа, они могут предоставить очень ценные сведения, которые в противном случае были бы недоступны.

Прислушивайтесь к своему анализу

Ни один анализ не может быть произведен хорошо, если к нему не подходить серьезно. Одна из часто встречающихся ловушек, о которых нужно знать, — так называемое «снятие сливок», то есть отбор результатов анализа на основании определенных критериев. Часто бывает, что в организации есть руководитель, работающий в течение очень долгого времени. Он привык принимать решения, основываясь в значительной степени на интуиции. Догадки такого руководителя, как правило, очень хороши. Впрочем, довольно трудно найти высокопоставленного человека, который не мог бы принимать правильные решения чисто интуитивно. Такие руководители занимают свои позиции именно потому, что шестое чувство их не подводит. Однако цель анализа заключается не в замене интуиции руководителей, а в дополнении ее фактами.

Во многих случаях подобные руководители не желают позволять цифрам и данным указывать им, что делать. Некоторые из них запрашивают результаты анализа, чтобы посмотреть, поддерживают ли данные тот вариант действий, который они рассматривают. Если да, то он используется для оправдания решения и доказательства того, что это решение опирается на данные. Специалистам, которые произвели анализ, выражается глубокая благодарность. Звучит здорово, не правда ли?

Проблема возникает, когда результат анализа противоречит планам руководителя. Если компания и руководитель стремятся прислушиваться к аналитике и принимать решения, основываясь на фактах, то план следует пересмотреть. Однако иногда на результаты анализа закрываются глаза и план вводится в действие. О результатах анализа не упоминается, однако перечисляются все причины, по которым компании следует реализовать предложенный план.

Это и есть «снятие сливок». Только на основе результатов анализа можно достичь цели. Если вы решили их применять, то это необходимо делать повсеместно и последовательно. Использование результатов только тогда, когда они подтверждают ваши планы, не означает, что вы применяете аналитику для улучшения своего бизнеса. Это значит, что вы делаете то, что все равно бы сделали, и анализ для вас является лишь дополнительным подтверждением вашей правоты в тех случаях, когда он поддерживает вашу точку зрения. Поскольку результаты произведенного анализа не могут реально повлиять на принятие решений, проводить его не имеет смысла: он не дает никаких преимуществ.

Не поддерживайте «снятие сливок»!

«Снятие сливок» — это неправильный способ использования аналитики. те, кто так делает, прислушиваются к результатам анализа, когда они поддерживают принятые решения, но игнорируют их, если они не оправдывают первоначальный план действий. Организация, утверждающая, что она использует аналитику для принятия решений, и в то же время поощряющая «снятие сливок», нечестна сама с собой. В таких условиях ничто не может измениться к лучшему. Будет лишь потрачено много дополнительного времени, денег и усилий на проведение анализа, который ничего не меняет.

Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
Опубликовано с разрешения издательства