Я написал эту статью для будущих профессионалов в области аналитики. Я также хочу заинтриговать сообщество специалистов по данным и аналитике фундаментальными вопросами, чтобы расширить горизонты аналитики.

Аналитика сама по себе не может выиграть битву, и причина в том, что профессионалы-аналитики часто упускают из виду философию «Что потом?», а также не признают, что результаты аналитики (AI, ML или просто «красивые» информационные панели) в отдельности не являются важными. достаточно хорошо. Это как момент озарения, который никогда не подтверждается.

Начнем с жизненного цикла данных. Это заложит основу, и я рассмотрел философию «Что потом?» далее в этой статье.

Жизненный цикл данных

Следующие пункты изображают один из логических потоков данных от источника к адресату. Направления, да, во множественном числе. Данные могут быть использованы бесконечное количество раз и для многих целей. Я напишу об этом в своей следующей статье «Аналитика устойчивых данных».

(A) Транзакционная система =› (B) Данные ​=› © Analytics & (D) Insights =› (E) Бизнес-решения =› (F) Результаты =› (A) Транзакционная система

(A) Транзакционные системы (ERP, CRM и т. д.). Ключевым здесь является понимание происхождения данных.

Когда у вас есть доступ к данным, давайте не будем забывать о происхождении, то есть о том, откуда они берутся и как они были созданы (набраны вручную или сгенерированы системой и т. д.) и, что наиболее важно, какой бизнес-процесс сгенерировал этот набор данных.

(B) Данные — знание определения данных и бизнес-метаданных.

По мере того, как вы получаете данные, важно понимать, что содержится в данных (определение данных), как они хранятся/хранились, обновлялись, дублировались, подпитывались, редактировались с/без журналов, проверок и балансов и т. д. также крайне важно иметь видимость различных типов метаданных (функциональные, технические, преобразования и т. д.).

Я пропускаю © Analytics и (D) Insights, вы уже знаете это.

(E) Бизнес-решения — поиск корреляции между идеями и бизнес-решениями.

Я твердо верю, что бизнес-решения (звонки, сделанные людьми) зависят от Insights, а не инициируются ими напрямую (если только решения не автоматизированы). В любом случае, я хотел бы, чтобы вы сосредоточились на понимании сопоставления идей с бизнес-решениями и создании возможности регистрации достаточного количества метаданных, чтобы была возможна корреляция между идеями и бизнес-решениями.

Кроме того, очень важно иметь возможности системы* или, по крайней мере, теоретическое понимание значимости Insights on Business Decisions. Всегда есть внешние факторы влияния. например, бизнес-решение может быть основано только на интуиции лидеров или требованиях клиентов.

(F) Результаты — поиск корреляции между бизнес-решениями и результатами.

Здесь нам нужно сосредоточиться на понимании сопоставления бизнес-решений с результатами и, кроме того, иметь доступ к достаточному количеству метаданных для корреляции бизнес-решений с результатами.

Более того, способность системы регистрировать или, по крайней мере, иметь теоретическое представление о весе бизнес-решений по результатам имеет важное значение. Внешние факторы всегда влияют на результаты, от новых рыночных условий до изменения настроений клиентов и многого другого.

(A) Транзакционная система — завершение цикла

И бизнес-решения, и результаты частично управляют новыми данными, генерируемыми транзакционной системой. Точная видимость данных новой транзакционной системы и их корреляция с бизнес-решениями и результатами — это высочайшее качество программного обеспечения.

Философия «Что потом?»

Давайте вернемся к философии «Что потом?», которая позволяет мне быть честным, просто задавая вопрос «Что потом?» после каждого аналитического результата, чтобы мы оставались в курсе реальных вопросов бизнеса. Вот некоторые из примеров вопросов:

  • Что мы анализируем — не только данные, но и бизнес вокруг них?
  • Почему мы анализируем — не только потому, что вас попросили это сделать, но и как это будет интерпретировано и использовано?
  • На какие бизнес-решения и результаты повлияет ваше аналитическое решение и в какой степени?

Нирвана

Наконец, нирвана будет заключаться в возможности отслеживать каждый элемент данных на протяжении его жизненного цикла, понимать причинно-следственные связи и иметь возможность точно настраивать бизнес-решения, чтобы влиять на результаты в пользу ваших заинтересованных сторон.

* Система — я намеренно использовал термин «система» для обозначения некоторых программных приложений. Это может быть расширение решения для бизнес-аналитики и аналитики, системы транзакций, системы виртуализации данных, системы управления данными или вашей любимой электронной таблицы Excel.

— — — — — — -

Амит Сони

технический директор, Lumenore.com