С получением информации от датчиков двигателей теперь стало возможным идентифицировать первые признаки надвигающихся проблем. Ведет ли перегрев детали к ее отказу? Предшествует ли небольшое падение напряжения в аккумуляторе распространенной проблеме с электричеством? Ломаются ли некие детали обычно в паре, в наборе или по отдельности? Ответы на эти вопросы невозможно было получить ранее, до появления доступных ныне данных.
Сильной стороной сенсорных данных в этом случае является не увеличение информации, а предоставление совершенно новой информации, не доступной ранее. Возможность прогнозировать и устранять проблемы до того, как произойдет поломка, позволяет значительно повысить удовлетворенность потребителей и снизить расходы на гарантийное обслуживание, поскольку автомобили меньше времени находятся в автомастерской и, как правило, гораздо дешевле принять профилактические меры и устранить проблему, чем ремонтировать уже сломавшийся автомобиль.
Традиционно профессиональные аналитики тратили много времени на совершенствование аналитических моделей, использующих существующие наборы источников данных. Они старались внедрять новейшие методики моделирования и добавлять новые метрики, извлеченные из данных. Эти усилия оправдывали себя, поскольку позволяли понемногу повышать эффективность моделей.
Причина, обязывающая организацию активно использовать большие данные, заключается в той совершенно новой информации, которую они часто предоставляют. Да, необходимо корректировать существующие аналитические процессы, использующие имеющиеся данные. Но добавление новой информации может привести к настоящим прорывам. Всегда отдавайте приоритет тестированию новой информации перед тестированием новых методологий или новых метрик, основанных на имеющейся информации.
Между тем существует простой способ значительно повысить мощность аналитического процесса. Организации следует отказаться от традиционного подхода в виде подстройки имеющихся моделей, как только обнаруживается новая информация, относящаяся к проблеме. Эта новая информация может оказаться настолько значимой, что профессиональным аналитикам придется заняться не улучшением существующих моделей, а немедленно приступить к включению в них и тестированию новых данных.
Даже упрощенное использование новой информации может оказать воздействие на качество аналитического процесса, причем намного сильнее, чем при подстройке процесса, использующего имеющуюся информацию. Включайте новую информацию в процесс как можно быстрее, пусть даже поначалу в черновом варианте. Как только это будет сделано, возвращайтесь к пошаговым отладке и улучшению аналитики. И почти всякий раз новая информация будет побеждать новые алгоритмы и новые метрики, основанные на старой информации.
Ищите и задавайте новые вопросы
По мере того как организация расширяет ассортимент используемых данных и инструментов, она также должна сосредоточиться на поиске новых вопросов, которые следует задать, и новых способов задавать старые вопросы. Часто, найдя новый источник данных, люди сразу же задумываются о том, как бы его использовать в уже готовых решениях старых проблем. Однако в каждом случае наряду с этим подходом нужно рассматривать и два других, как показано на рис. 2.2.
Во-первых, необходимо посмотреть, какие совершенно новые и различные проблемы могут быть решены при помощи новой информации. Это кажется очевидным, однако люди с легкостью попадают в привычную колею и просто используют данные для решения обычных проблем. Организация должна сделать акцент на поиске новых возможностей для применения данных. Во-вторых, нужно попробовать найти новые, лучшие способы решения старых проблем. Для этого необходимо изучить проблемы, уже считающиеся преодоленными, и подумать, можно ли подойти к ним совсем с другой стороны за счет внедрения новых данных. Это позволит глубже вникнуть в проблему{16}.
16
На основе статьи в моем блоге для Международного института аналитики от 14 марта 2013 г., озаглавленной «Думайте иначе, чтобы максимизировать ценность аналитики больших данных» (“Think Differently to Maximize Value from Big Data Analytics”). См. http://iianalytics.com/2013/03/think‐differently‐to‐maximize‐value‐from‐bigdata‐analytics/