Volume 431 page
2014 year
Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
About the book
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.
Genres and tags
Закончил читать три дня назад. Теперь пытаюсь понять, что же ценного осталось в голове? В общем-то не много, конечно, может это проблемы моей головы? Что уяснил для себя: Аналитика 3.0 – это когда данные уже формируются больше не людьми, и обрабатываются не людьми, и решения на основании этой обработки принимаются не людьми. Но вроде как ещё Аналитика, а не Искусственный Интеллект. Очень сложно оценить книгу на рубеже, где уже мало бизнес-кейсов, но ещё нет алгоритмов и предмета.
Интересный взгляд на актуальные проблемы обработки больших данных. Книга больше ориентирована на менеджеров, а не на технических специалистов. Много рекомендаций с примерами из опыта автора.
Убедить людей изменить привычное поведение трудно. Один из способов содействия такому изменению – превратить признание
операционной аналитики в игру. Рядовые сотрудники могут смутно представлять, как работает аналитика, и воспринимать ее как угрозу.
Попробуйте найти способы представить изменения в виде игровых задач для сотрудников.
Итак, чтобы создать аналитическую культуру, включающую операционную аналитику, требуются четыре составляющие:1 Надлежащий образ мыслей.
2 Эффективные методы.
3 Обеспечение успеха.
4 Допущение неудач и управление ими.
Подобно тому как бэттер в бейсболе не станет связывать себя обязательством, сколько именно мячей он отобьет, так и аналитики не могут гарантировать успех отдельных исследовательских проектов. Главное для них – получить хороший средний показатель по итогам года. Таким же образом работает и венчурный капитал. Даже самые опытные венчурные капиталисты теряют все свои инвестиции в большинство стартапов. Однако оставшиеся в портфеле успешные стартапы оправдывают риски.
Организация должна дать четко понять, что операционная аналитика внедряется вовсе не потому, что люди поступают неправильно, а для того чтобы помочь им выполнять свои обязанности лучше и эффективнее. Такое отношение должно стать частью корпоративной культуры.
Правильный подход, например с использованием игрофикации, поможет привести сопротивление к позитивному исходу.
Заказчики проектов не всегда соглашаются с рекомендациями аналитической команды и иногда решают выбрать другое направление. Они ведут себя как болельщики, которые считают, что рефери неправильно дал свисток. Однако аналитическая команда должна отстаивать свою точку зрения, ведь у заказчика голова и без того занята множеством разных вопросов. Чем доказательнее аналитическая команда сможет убедить заказчика в том, чтобы он перестал интерпретировать данные и результаты анализа, а доверил это ей, тем будет лучше.
Reviews, 2 reviews2