Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Время существенно

Скорость, с которой должны осуществляться аналитические процессы, сжимается. Вот и операционная аналитика должна выполняться с молниеносной скоростью. В некоторых случаях речь идет о секундах и даже миллисекундах. Давайте рассмотрим два конкретных примера операционной аналитики в действии, когда скорость имеет первостепенное значение.

Международная ассоциация воздушного транспорта (International Air Transport Association, IATA) считает, что в будущем за линиями тревожной сигнализации в аэропортах станет наблюдать крайне изощренная аналитика, работающая в режиме реального времени{25}. IATA предвидит создание в аэропортах туннелей безопасности длиной порядка 20 метров. Еще до прибытия каждого пассажира компьютер определит его профиль риска, после чего пассажир будет направлен в туннель с соответствующим уровнем проверки безопасности. Проходя по туннелю со своими вещами, как по обычному коридору, пассажиры будут подвергаться разнообразным тестам и сканированию. При этом им даже не придется замедляться при прохождении металлодетекторов, детекторов взрывчатых веществ и прочего. После выхода из туннеля пассажиры свободно продолжат свой путь дальше, если не сработает сигнал тревоги. Такое предвидение IATA является огромным шагом вперед по сравнению с современными методами, из-за которых пассажирам приходится останавливаться, ждать в длинных очередях, снимать предметы одежды и поворачиваться в сканерах под пристальными взглядами сотрудников службы безопасности.

Задумайтесь на мгновение о том, что потребуется, чтобы сделать предвидение IATA реальностью. Предложенный протокол безопасности всецело основан на данных и аналитике. Всего за десяток секунд, пока пассажир идет по туннелю, потребуется выявить любого рода риск и отреагировать на него. За это время сканеры и сенсоры внутри туннеля должны собрать данные о наличии взрывчатых веществ, запрещенных к провозу жидкостей или животных, оружия или предметов, которые могут быть использованы как оружие, и т. д. После сбора данных они в подавляющем большинстве должны быть автоматически проанализированы для определения наличия или отсутствия угрозы. Если угроза обнаружена, у сотрудников службы безопасности будет 20–30 секунд на то, чтобы перехватить подозрительного пассажира, прежде чем он уйдет.

Аналитика уже поддерживает многие решения в сфере безопасности. В перспективе важно будет не «кто», а «что» сканирует и досматривает людей. Большинство сканеров безопасности станет действовать автоматически на основе данных и аналитики.

Весь сбор и анализ данных должен осуществляться в режиме реального времени, а операционно-аналитические процессы – за несколько секунд проанализировать данные и принять жизненно важные решения. Аналитика будет не только очень сложной, но и должна быть в высшей степени точной. Если система пропустит хотя бы одну бомбу или один пистолет, последствия окажутся тяжелыми. Известно, что сегодня сотрудники службы безопасности иногда пропускают оружие из-за усталости или отсутствия концентрации. Автоматизированные же алгоритмы смогут работать непрерывно без снижения точности. Если предвидение IATA осуществится, нам добавится безопасности и мы получим более простые и быстрые процедуры ее проверки. Это операционная аналитика в ее лучшем виде.

Недавно я прочитал очень интересную книгу Кристофера Стейнера «Автоматизируй это: Как алгоритмы будут управлять нашим миром» (Automate This: How Algorithms Came to Rule Our World){26}. В ней рассматривается эволюция компьютеризированной торговли на фондовом рынке. Если вы не в курсе, сейчас компьютеры используют сложные аналитические алгоритмы, которые за миллисекунды принимают решения о покупке или продаже ценных бумаг. Затем они в мгновение ока напрямую размещают ордера на продажу/покупку бумаг. Как правило, цель – поймать крайне малую разницу в ценах и тут же закрыть сделку. Повторите такие действия миллионы раз в день и прилично заработаете, даже если отдельная сделка принесет гроши. Автоматическая торговля ценными бумагами при помощи аналитики с интервалами в миллисекунду – еще один наглядный пример операционной аналитики в действии.

Если еще несколько лет назад автоматизированный трейдинг был в общем-то новинкой, то сегодня на него приходится значительно больше половины всего объема торгов на ведущих биржах{27}. Такой вид операционной аналитики сопряжен как с большой ответственностью, так и с большими рисками. Ведь компьютеры самостоятельно анализируют последние данные и немедленно ставят на кон реальные деньги. Требуется принять на себя серьезную ответственность за то, чтобы гарантировать, что торговые алгоритмы полностью протестированы и отслеживаются на случай, если возникнет непредвиденное отклонение. Риски возникают тогда, когда непредвиденное все-таки происходит, но вовремя не выявляется.

В 2010 г., казалось бы, ни с того ни с сего и без видимых причин произошел так называемый мгновенный обвал американского фондового рынка. Оказалось, что толчок к обвалу дал сбой в автоматической торговой программе{28}. Но к тому моменту, когда источник проблемы установили и приняли меры для ее смягчения, уже был причинен огромный реальный ущерб. Очевидно, что из-за осложнений, возникших в аналитических процессах, которые использовались для сомнительных торговых программ.

Кажется безумием инвестировать сотни миллионов долларов в сокращение на несколько миллисекунд процесса передачи данных. Но с учетом того, на какой скорости работают компьютеризированные торговые программы, эти инвестиции себя окупают. На автоматические алгоритмы, представляющие собой операционную аналитику в ее наивысшем проявлении, сейчас приходится более половины объема торгов на фондовых биржах.

Таким образом, в число проблем, с которыми сталкивается операционная аналитика, входят прием непредвиденных вопросов и работа с ними. Когда организация позволяет алгоритмам с упреждением и автоматически принимать решения, система может разладиться (и разлаживается!). Однако важно помнить, что система может разладиться (и разлаживается!) при любом способе принятия решений. Например, когда люди водят машину, они понимают, что время от времени будут совершать ошибки. ДТП являются неотъемлемым риском вождения. Однако люди не перестают водить машины, поскольку в долгосрочной перспективе выгоды от вождения намного перевешивают риски и издержки периодически случающихся ДТП.

Аналогичным образом будут происходить негативные инциденты с операционной аналитикой. Каждая организация, применяющая операционную аналитику, время от времени будет сталкиваться с глюками и ошибками. Тем не менее в долгосрочной перспективе, если организация правильно осуществляет свои процессы, выгоды намного перевесят любые издержки, которые неизбежны при ведении бизнеса. Несколько отдельных инцидентов не должны стать поводом для отказа от всего подхода.

Что же касается скорости аналитики, интересно посмотреть, каких пределов она может достичь. В книге Стейнера рассказывается о том, как инвесторы вложили сотни миллионов долларов в строительство спрямленной линии связи для передачи данных из Нью-Йорка в Чикаго. Вместо того чтобы прокладывать ее по традиционным полосам отвода вдоль автомобильных и железных дорог, инвесторы приобретали частные участки, лишь бы спрямить маршрут. Сокращение его протяженности на несколько миль, по сравнению с существующей линией, сокращало время передачи данных на несколько миллисекунд. С учетом скорости работы торговых алгоритмов эти сэкономленные миллисекунды со временем вполне могут вылиться в многомиллиардные прибыли. Ведь алгоритмы, использующие более быструю подпитку данными, способны получать, анализировать и применять информацию прежде, чем конкуренты, использующие традиционные линии связи, даже ее получат. Поэтому инвесторы были уверены в том, что их вложение средств с лихвой себя оправдает.

Широкое разнообразие методов операционной аналитики направлено на обеспечение безопасности людей, имущества и продуктов питания. Применяя новые источники данных для создания новых аналитических процессов, можно сделать наш мир безопаснее. В следующем разделе мы рассмотрим несколько таких примеров, в том числе один из государственного сектора. Ведь коммерческие организации не единственные, кто может выиграть от внедрения операционной аналитики. Государственным структурам это тоже по силам.