Прогнозная аналитика как пример инноваций от ИТ

12 июня 2015
6

Повышение операционной эффективности бизнеса и ориентированности на клиента – цели в высшей степени желательные для коммерческой компании. Именно ради них и должны бы реализовываться инновационные подходы, в том числе в ИТ. Давайте рассмотрим одну только область – применение прогнозной аналитики, и постараемся выяснить, применяются ли в ней действительно инновационные походы и как именно.

Начнем с определений. Предсказательная/прогнозная аналитика (Predictive Analytics) является областью статистического анализа, которая имеет дело с извлечением информации из данных и использует их для предсказания будущих тенденций и моделей поведения. Прогнозный анализ основывается на улавливании связей между объясняющими переменными и прогнозируемыми переменными из прошлых событий и использовании этих данных для прогнозирования будущих результатов.

Прогнозные (predictive) модели строятся на основании набора данных с известными результатами. Они используются для предсказания результатов на основании других наборов данных. При этом, естественно, требуется, чтобы модель работала максимально точно, была статистически значима, оправданна и т. д.

К таким моделям относятся:

• модели классификации — описывают правила или набор правил, в соответствии с которыми можно отнести описание любого нового объекта к одному из классов. Такие правила строятся на основании информации о существующих объектах путем разбиения их на классы;

• модели последовательностей — описывают функции, позволяющие прогнозировать изменение непрерывных числовых параметров. Они строятся на основании данных об изменении некоторого параметра за прошедший период времени.

Существует стандарт продвижения аналитических решений ­ CRoss­Industry Standard Process for Data Mining (CRISP­DM) . Согласно этому стандарту и моей собственной интерпретации, процесс организации работы состоит из следующих фаз:

1.Фаза непонимания бизнеса.

• ИТ задает понятные бизнесу вопросы.

• Помогает определить требования к данным для ответа на обратный конкретный вопрос бизнеса.

• Переводит бизнес-­вопрос в соответствующие определения подхода к Data Mining.

• Определяет план проекта для реализации интеллектуального анализа данных .

2.  Фаза поиска данных. ИТ собирает, извлекает данные. Совместно с бизнесосм проводит их идентификацию. Бизнес проводит верификацию и проверку данных на качество.

3. Фаза подготовки данных. ИТ отбирает/фильтрует требуемые для бизнеса данные и извлекает необходимые атрибуты для проведения анализа.

4. Моделирование. ИТ совместно с бизнесом применяет методы Data Mining и выстраивает модели.

Результатом должна стать построенная модель и подтверждение/согласование верной интерпретации от бизнеса.

Казалось бы, работоспособная схема и здравый подход, корректность которого подтверждена мировой практикой. Однако примеров реализации такого подхода в российских компаний очень мало, если есть вообще. Почему? Возможно, потому, что сами ИТ­-руководители совершенно инертны и не в состоянии предложить бизнесу ни адекватного подхода к анализу данных, ни обосновать экономическую ценность таких действий. Поэтому возникают вопросы:

Насколько реален для российской практики подход, описанный в CRISP­DM? Его возможные интерпретации для нашей с вами реальности? Какой подход использовали бы вы для продвижения инноваций от ИТ, связанных с прогнозной аналитикой и не только?

Возможные ответы:

  • Бизнес настолько еще выгодный, что никакая аналитика не нужна. И так маржа большая, и вообще резервы совсем не в том, что бы какие­-то там модели делать...
  • ИТ действует по принципу "пнули -­ побежали", а не проактивно. По науке говоря, не тот еще уровень зрелости.
  • Бизнес не рассматривает ИТ как заслуживающего доверия партнера, к чьим советам стоит прислушаться. А ИТ-руководители это прекрасно знают, и с риском для себя лезть на "чужую поляну" не хотят: "Нас и здесь неплохо кормят..."

не интересны в теме данной дискуссии, без указания причин неудач или без указания предлагаемых решений.

Например, я столкнулся с инертностью бизнеса в ходе 4-­й фазы стандарта, основанного на прошлом отрицательном опыте самостоятельно заниматься данной инновацией . Было принято решение временно переквалифицировать ИТ-­аналитика в бизнес­-аналитика для подготовки нескольких кейсов (в моем случае, 2­-х), чтобы вернуть бизнесу уверенность в необходимости и важности данной инновации для компании. Это приводит к дополнительным издержкам по обучению ИТ-­персонала, но игра стоит свеч.


3574
Поделиться
Коментарии: 6

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Виктор Федько
    Рейтинг: 303
    АО МПО им.И.Румянцева
    Зам. начальника управления информационных технологий
    25.06.2015 15:23

    Predictive Analytics - это всего лишь часть той большой поляны, на которой ИТ и бизнес могут вполне себе успешно взаимодействовать, если заранее определены границы взаимодействия, выстроены отношения, распределены роли.

    Описанные фазы выглядят вполне нормально, на первый взгляд, и могут применяться с вариациями во всех областях взаимодействия с бизнесом.
    Не очень понятен такой вот пессимизм : "примеров реализации такого подхода в российских компаниях очень мало, если есть вообще."

    Или имеется некая статистика, данные? Я думаю, что этот подход применяется с переменным успехом многими бизнес-структурами.
    Переменность успеха зависит от
    :
    1. Готовности и зрелости бизнеса что-либо сформулировать
    2. Готовности ИТ это что-либо понять, переварить, задать обратные вопросы и осуществить
    3. Степень доверия бизнеса к своему ИТ (читай - к CIO )
    4.Готовность и зрелость ИТ воспринять и осуществить поставленные задачи.

    Так что, получается, что у нас все кругом тупые? Навряд ли.

    с инертностью бизнеса в ходе 4-­й фазы стандарта Вы столкнулись , скорее всего, потому, что бизнес не извлек нужных уроков и какого-либо положительного опыта из прошлых потуг. Это говорит , во-первых, действительно , о качестве бизнес-аналитиков всех уровней, а во-вторых, вполне возможно, не так были сформулированы задачи, не так были реализованы - отсюда недоверие. а если уроки не извлечены, то где уверенность, что они будут извлечены на нынешнем проекте?
    Можно, конечно, переучить ИТ персонал (игра, наверное, и правда, стоит свеч), но выход ли это? может быть стоит параллельно и бизнесу переучиваться? повышать квалификацию? Задуматься о ротации? Нельзя постоянно переучивать ИТ-специалистов под все то, с чем не может справится бизнес.

    По поводу вариантов ответов :

    1. Такое объяснение отметаю, все-таки. Времена те прошли с большой маржой и ковбойским подходом. кое-где еще есть, но это уже имхо исключения.
    2. Вполне реальный вариант. Не все находятся в проактивной позиции, тут многое зависит от роли и места CIO и его ближайшего окружения. Вариация - бизнес сознательно не идет на повышение зрелости ИТ, считая , что это не нужно.
    3. Если это так, то выхода два - либо доверие заслуживать , либо менять работу. Остальное не интересно.

    Указанный подход (с фазами) использовал, и довольно успешно. И теперь использую. в меньшей, конечно , степени, в прогнозной аналитике (хотя и она начинает занимать много места). Изначально пришлось занять проактивную позицию, связанную с внедрением систем управления производством. Не от хорошей жизни, а потому что, было заметно, что это необходимо и востребовано, но дать четкие ориентиры бизнес не всегда в состоянии./Приходилось влезать "вовнутрь", изучать, предлагать варианты. и даже их на свой страх и риск реализовывать, а потом доказывать правильность. Не всегда удавалось. Чем и было заслужено столь необходимое доверие. и постепенно все сдвинулось (с годами). Бизнес дозрел и мы сейчас во многом вышли на классическую схему взаимоотношений - телегу вернули позади лошади. ))). Хотя иногда и приходится действовать именно так, по старому.

  • Игорь Столяренко
    Рейтинг: 10
    АО "Россельхозбанк"
    Информационная безопасность
    30.06.2015 22:15

    Из последнего интересного и важного:
    Бизнесу интересны не прогнозы. Это они и сами уже давно научились делать и без аналитики.) Ему интересны причины! Ответы на вопросы - "Почему?"
    "Почему у нас так получилось?" "В чем причина?" "Что необходимо сделать, чтобы добиться лучших показателей?"

    И текущие кейсы это показали... Они показали им, как легко можно ответить на поставленные вопросы с использованием предоставленных инструментов. Они показали, что любой сотрудник бизнес подразделения может легко получить ответ если верно сформулирован вопрос. И сейчас мы выходим на следующий круг обучения бизнеса - задавать правильные вопросы на основе имеющихся данных!

    Виктор Александрович, я очень благодарен вам за поддержку и надеюсь, что и другие CIO примкнут к нашему обсуждению проблем взаимоотношений бизнеса и ИТ в современных Российских компаниях.

  • 10.07.2015 08:58

    Бизнесу интересны не прогнозы. Это они и сами уже давно научились делать и без аналитики.) Ему интересны причины! Ответы на вопросы - "Почему?"
    На самом деле бизнесу всегда интересен прогноз. И по факту ничему они не научились. Они умеют "вращать" информацию в выгодном для себя свете. Такие прогнозы не отражают реальной сути вещей или процессов. Когда представляешь инструмент прогнозирования, бизнес сразу же отказывается от старых методов анализа и прогноза, так как перед их взором встает картина наполненная реальностью, а не оптимизмом.
    Далеко не все сотрудники понимают правильность заданных вопросов. Это факт.

    • Роман Кузнецов
      Рейтинг: 390
      Счетная палата РФ
      Начальник отдела проектного управления и экосистемы ДЦТ
      10.07.2015 11:13

      Кроме прогнозной аналитики бизнесу интересны причинно-следственные связи различных аспектов деятельности. Т.е. вопрос "Почему?" - бизнесу крайне интересен.
      Практика исследований показывает, что:
      1/3 выводов исследования бизнес "и так прекрасно знает";
      1/3 - "так и думали";
      1/3 выводов является новой, крайне полезной для бизнеса информацией.
      Кстати, подтверждение исследованием очевидных и предполагаемых причин и явлений внушает доверие и к последней трети выводов.

  • Игорь Столяренко
    Рейтинг: 10
    АО "Россельхозбанк"
    Информационная безопасность
    14.07.2015 22:59

    Решил добавить.
    В наше "тяжелое" время с финансами, бизнесу интересны недорогие или лучше бесплатные решения! В связке с предыдущим, это дает удивительные результаты!

  • Игорь Столяренко
    Рейтинг: 10
    АО "Россельхозбанк"
    Информационная безопасность
    22.09.2015 15:06

    У меня отличное настроение!
    Белинский писал: "Где еще люди ничего не делают, а время проводят преприятно!"
    Это про Москву, друзья мои!)))))
    И если Вы еще не совсем тормоза, а я верю, что нет, то вы внимательно прочитаете то, что написано ниже...
    Я помогу Вам стать миллионерами, но только чуть-чуть!

    Это награда всем тем, кому небезразлично. Не безразлично ИТ! Не безразлична наша страна!

    Читайте каждое слово отдельно
    Кризис - увольнение - поиск работы - знания - академия победителей.
    начинается - начинается - начинается - —— - НАЧИНАЕТСЯ

    Буду всем очень признателен, если при регистрации Вы используете мой реферал
    "http://office.vdovgan.ru/join/241208"

Предметная область
Отрасль
Управление