Процесс управления компанией неизменно связан с аналитической деятельностью. По большей части, подобная деятельность направлена на то, чтобы научиться управлять рисками, возникающими в процессе ведения бизнеса. Ранее команды аналитиков производили анализ вручную, высчитывая различные показатели. Со временем появилась идея научить машины автоматически определять показатели и формировать итоговые результаты анализа в соответствии с внесенным в них алгоритмами.
Благодаря этой идее в компаниях появились аппаратные средства, которые вбирали в себя различные количественные и временные показатели, производили над ними необходимые операции, а на выходе получался определенный результат. Подобным образом, к примеру, можно спрогнозировать воздействие сезонности на спрос различных групп товаров, провести сегментацию аудитории на тех, кто склонен к покупке определенных продуктов и так далее.
Эксперты из различных отраслей рынка имеют различное мнение насчет машинной аналитики. С одной стороны, компания может избавиться от дополнительных затрат на человеческие ресурсы, предоставив всю работу машине. С людей будет снят определенный уровень загрузки, что позволит перераспределить их на другие задачи. Электронные средства аналитики дают широчайший спектр различных отчетов, что дает возможность более точно спрогнозировать различные события или сделать вывод, какой из элементов в процессе ведения бизнеса работает не так, как хотелось бы.
С другой стороны, внедрение различных средств аналитики также влечет за собой дополнительные затраты. Они могут быть связаны с внедрением подобных систем клиенту, на это должны выделяться финансовые и аппаратные средства, не говоря уже о сроках, за которые внедренный продукт начнет эффективно работать. Также в противовес всем «за» выводится то, что доступ к определенным данным получит кто-то отличный от компании клиента и разработчика программного обеспечения.
Часто мы слышим выражение «облачные вычисления». Это значит, что отправляемые данные хранятся и обрабатываются на машинах третьих лиц, владельцах серверных мощностей. Разумеется, к таким данным может быть получен доступ третьими лицами, которые могут воспользоваться вашими данными в своих целях. Разумеется, прогресс в области информационной безопасности не стоит на месте, однако, группы хакеров продолжают доказывать пользователям, что никто не защищен от кибератак.
Не редки случаи, когда компании, желая уйти от кучи ненужных данных, внедряют аналитические системы и получают лишь повышенное количество отчетов, которые нужно просматривать и обрабатывать. Те, кто обладает подобной точкой зрения, часто приводят в пример известную сказку «О рыбаке и рыбке». В погоне за развитием компании «захлебываются» в получаемых объемах информации.
Не так давно представители компании Tibco Software провели опрос среди более чем 600 топ-менеджеров различных организаций, которые уже используют аналитические программные средства. Главной целью опроса было узнать, какой акцент делается на аналитические сервисы и какова прикладная часть аналитики в сравнении с другими перспективными технологиями, внедряемыми и используемыми в настоящее время. Результат отображен на диаграмме.
В настоящее время традиционные BI-решения заменяются системами искусственного интеллекта с распознаванием речи, машинным обучением, роботизацией технологических процессов. Возиться с цифрами и таблицами современным менеджерам представляется не совсем интересным. Пусть это делают компьютеры. А мы пойдём пить кофе, читать книги, общаться и наслаждаться жизнью. Такой результат вполне оправдает затраты на внедрение и применение любой аналитики. Вот только кто ответит за результат? – вероятно, компьютеры. Или программисты, которые разработали такие умные алгоритмы.