Czy forma wizualna informacji jest lepsza od alfanumerycznej? Pytanie z natury retorycznych, bo w dzisiejszym natłoku i chaosie informacyjnym oraz notorycznym braku czasu, jest to raczej oczywiste. Stąd też tyle mówi się o interaktywnych narzędziach analitycznych i ich przewadze nad tradycyjnymi, bazującymi na głównie analizie statystycznej, statycznych wykresach w celu przekształcenia danych w informację oraz automatycznej dystrybucji tej informacji.
W tym artykule próbuję wyjaśnić przewagę, jaką dają interaktywne, dynamiczne narzędzia analityczne nad tradycyjnym podejściem do hurtowni danych i statystyki w celu zdobycia informacji biznesowej oraz zasygnalizować najważniejsze zagadnienia dotyczące proces wyboru narzędzi analitycznych dostosowanych do potrzeb przedsiębiorstwa.
Niewierny Tomasz
Większość ludzi w biznesie zwykle nie bierze za dobrą monetę słownego uzasadnienia, dlaczego np. sprzedaż w pewnym rejonie jest w stagnacji lub, co gorsza, spada. Bardziej dociekliwi powiedzą „nie uwierzę, dopóki nie zobaczę”, żeby zrozumieć zjawisko i być może jego mechanizm. Ale ciężko zrozumieć taki mechanizm, jeśli nie dysponuje się odpowiednimi narzędziami, które umożliwiają interakcję z analizowaną informacją.
Prosta wizualizacja danych z hurtowni na pewno pomaga w zrozumieniu tych danych, bo jeden obraz jest wart tysiąca słów. Ale czy to wystarcza? Na pewno nie odpowiada na najczęstsze i najbardziej podstawowe pytanie – dlaczego?
Kiedy wizualizacja informacji jest najbardziej przekonująca? Wg badań przeprowadzonych przez analityków z Aberdeen Group (Business Analytics Survey 2015), największa przewaga interaktywnych platform analitycznych nad tradycyjną analityką biznesową objawia się wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z klientem, którego należy przekonać do postawionej tezy. Klient w tym przypadku jest pojęciem dość szerokim i oznacza zarówno klienta zewnętrznego, jak i odbiorcę wewnętrznego, np. z innego działu, albo sponsora projektu. Szczególnie w przypadku działów sprzedaży czy rozwoju biznesu oraz działów wsparcia czy obsługi klienta. Poniższy wykres ilustruje opinie respondentów korzystających z obu metod analitycznych, odpowiadających na pytanie, w jakim stopniu w ich praktyce narzędzia analityczne wspomagają osiąganie celu w sposób przekonujący i zdecydowany.
Wszyscy respondenci objęci tym badaniem z powodzeniem korzystali z obu form analityki, wskazując jednoznacznie, że interaktywność i dynamika informacji wygrywają w analizie zjawisk biznesowych, ponieważ znacząco ułatwiają klientom zrozumienie tych zjawisk i mechanizmów nimi rządzących.
| 1 | Wybieraj narzędzia z interaktywną wizualizacją. Statyczna informacja ogranicza możliwość zrozumienia mechanizmów zjawisk (biznesowych). |
Dobre dane we właściwym miejscu
Czy zbieranie wszystkich danych ma sens? Jeśli nie wszystko, to co będzie potrzebne do podejmowania decyzji wpływających na biznes? Jak nie utonąć w zalewie informacji?
Te i wiele innych pytań pojawia się, gdy trzeba zdecydować się na wykorzystanie analityki biznesowej. Gromadzenie i przechowywanie danych to realny koszt, który powinien być inwestycją i zwrócić się w przewidywalnym terminie. W takim momencie pojawia się termin Big data, ale co on konkretnie oznacza dla firmy?
Dane, bez względu na źródło, z którego pochodzą, muszą być tak przechowywane, aby dało się je przeszukiwać. Jest to zagadnienie/problem dla wszystkich projektantów hurtowni danych, ale dziś nie jest to wielkie wyzwanie, bo istnieją dobre rozwiązania Big Data, komercyjne i open source. Wyzwaniem jest późniejsza możliwość przeszukiwania danych, co oznacza, że zadaniem projektantów/architektów rozwiązań analitycznych jest opracowanie takich modeli danych, które będą na tyle elastyczne, aby przyjmować dane z różnorodnych źródeł, a jednocześnie dane dadzą się efektywnie poindeksować i przeszukiwać, aby zrealizować cele analityczne. Ważne jest również, aby metody dostępu do danych nie narzucały nadmiaru ograniczeń, np. tylko jedno API, specyficzne dla danej platformy.
Wszystkie dane czy tylko wyselekcjonowany zestaw metryk? Tu nie ma dobrej odpowiedzi, ale na pewno wiadomo, że jeżeli planujesz wykorzystanie algorytmów maszynowego uczenia, to trzeba zbierać wszystkie dane. W przeciwnym przypadku, wyniki maszynowej analizy zawsze będą niewiarygodne.
Należy jednocześnie pamiętać, że skalowalność wydajnościowa i ekonomiczna rozwiązania jest równie istotna, jak łatwość obsługi i zarządzania oraz dobry model danych, ponieważ trudno przewidzieć, kiedy pojawią się dane z nowych źródeł i jaki wolumen danych będzie musiał być obsłużony. Ale Big data to dopiero początek, bo same dane to nie informacja czy odpowiedzi na pytania, a przecież o to ci chodzi.
| 2 | Platforma Big data powinna być skalowalna i zapewniać mechanizmy uczenia maszynowego oraz różne formy dostępu. |
Analityka nie tylko dla inżynierów
Właściwy dobór narzędzi analitycznych nie zapewni sukcesu w biznesie. Nawet najlepsze narzędzie, idealnie realizujące swoje zadania, nic nie znaczy, jeżeli dostarczona informacja biznesowa nie trafia do właściwych odbiorców, którzy mogą podjąć na jej podstawie odpowiednie decyzje. Ponieważ wolumen danych gromadzonych i indeksowanych na platformach Big data jest olbrzymi, a dane pochodzą z różnych źródeł, odbiorcą informacji analitycznej nie powinna zostać jedynie wąska grupa inżynierów, analityków czy architektów.
Umiejętna promocja informacji we wszystkich działach i organizacjach w przedsiębiorstwie jest kluczem do innowacji, optymalizacji procesów i podnoszenia inicjatywy pracowników. To właśnie oni najczęściej zadają właściwe pytania, na które odpowiedzi udziela wybrane narzędzie. Satysfakcjonujące odpowiedzi z kolei decydują o docelowej strategii w organizacji.
Poniższy wykres ilustruje najważniejsze cechy, wpływające na rozpowszechnienie narzędzi analitycznych wśród firm-respondentów.
Widać wyraźnie, że podnoszenie świadomości potrzeby posiadania i wykorzystywania interaktywnych narzędzi analitycznych w przedsiębiorstwach na różnych poziomach hierarchii organizacyjnej pozytywnie wpływa na ich postrzegania i późniejsze wykorzystanie. Dobry odbiór interaktywnych narzędzi analitycznych w firmie zapewne wynika również z tego, że narzędzia te oferują wartości zarówno dla odbiorców wysoko postawionych w hierarchii firmy jak również dla użytkowników niższego poziomu, np. analityków biznesowych.
Zysk z wykorzystania i propagacji rozwiązań analitycznych nie jest natychmiastowy i promocję dostępu do informacji należy rozumieć jako proces, a nie jednorazową akcję. Propagowanie źródła informacji, jakim jest narzędzie analityczne, prowadzi do stworzenia, a następnie pogłębiania świadomości informacyjnej w organizacji. Jest kluczem do bardziej świadomych decyzji podejmowanych w krótszym czasie i z lepszym skutkiem biznesowym, a to z kolei buduje przewagę nad konkurencją i prowadzi do optymalizacji procesów w przedsiębiorstwie.
| 3 | Wybieraj rozwiązanie analityczne w taki sposób, aby wydobywało i udostępniało informację różnorodnym grupom odbiorców, od inżynierów do biznesu. |
Automatyzacja to nie wszystko
Tradycyjna analityka bardzo często polega na generowaniu i automatycznej dystrybucji tej samej informacji w statycznej postaci. Krótko mówiąc, okresowe raporty z wykresami trafiające do stałej grupy odbiorców, zwykle bez komentarza nadającego im właściwy kontekst. Co gorsza, wielu adresatów takiej automatycznie dystrybuowanej informacji nie potrafi jej prawidłowo zinterpretować. Tak może się dziać z prozaicznego braku czasu lub odpowiedniej wiedzy, albo z braku możliwości zagłębienia się w szczegóły.
Przykładowy raport tygodniowy Dynatrace ilustrujący stan środowiska i najczęstsze problemy.
Powyższy raport (skrót, bo cały zawiera znacznie więcej interesujących informacji), generowany automatycznie przez Dynatrace, ilustruje stan monitorowanego środowiska za ostatni tydzień. Jest to świetny przykład rezultatu tradycyjnej analityki, bazującej na stałym zestawie miar jakości i utylizacji, rozsyłanego automatycznie do określonej grupy odbiorców. O ile trudno kwestionować jego wartość poznawczą, to w przypadku istotnych problemów, do których doszło na przestrzeni raportowanego tygodnia, trudno określić, na co wpłynęły i w jakim stopniu. Dlatego możliwość łatwego i płynnego przejścia od ogółu do szczegółu jest niezwykle ważną cechą dobrze dopasowanego narzędzia; jedną z wielu, które decydują o satysfakcji z jego wykorzystania.
Dynatrace generuje tygodniowe raporty analityczne, które sumarycznie ilustrują stan monitorowanego środowiska, ale jednocześnie wyposaża użytkowników w znacznie potężniejszą broń, tj. interaktywne narzędzie ilustrujące współzależności w środowisku, zakres i wpływ problemów na komponenty środowiska oraz użytkowników aplikacji. Jest to interaktywny graf ilustrujący monitorowane usługi, zbudowany na bazie Smartscape Technology.
Smartscape pozwala nie tylko określić zakres awarii, ale przede wszystkim umożliwia zrozumienie, jakie współzależności występują w wysoce dynamiczny środowisku monitorowanych aplikacji. A w połączeniu ze zautomatyzowaną i interaktywną ilustracją ewolucji problemu, dostajesz potężne narzędzie o niezrównanych możliwościach w dochodzeniu do przyczyn i źródeł awarii.
Awarię można potraktować jak wydarzenie, które ma miejsce, czas, przebieg i zwykle zakończenie. Powyższy diagram pozwala na analizę przebiegu awarii. Dzięki niemu jesteś w stanie zrozumieć miejsce i mechanizm jej powstania, charakter i zasięg, a także zakończenie, jeśli już do niego doszło.
| 4 | Automatyzacja to podstawa i punkt wyjścia do inteligentnej i interaktywnej analityki. Nie poprzestawaj wyłącznie na automatyzacji. |
Narzędzia jak wygodne buty
Mało co mnie tak irytuje, jak niewygodne obuwie. Podobnie bywa z oprogramowaniem do analityki. Gotowe, uniwersalne rozwiązania są dobre do typowych zadań i wiele z takich narzędzi świetnie się sprawdza. Ale w biznesie każda branża i każda firma ma swoją specyfikę, ale niewielu stać na rozwiązania na zamówienie. To trwa zbyt długo i jest po prostu zbyt kosztowne.
Czas i koszt są kluczowe, a napięty kalendarz przy jednoczesnym ograniczeniu budżetu sprawiają, że szukasz rozwiązania, które da wymierne efekty szybko. Słuchając potrzeb klientów, którzy cenią czas tak jak my, stworzyliśmy Omniflow, narzędzie, które łączy najlepsze cechy interaktywnej analityki i rozsądny koszt, przy jednoczesnej możliwości wykorzystania danych pochodzących z wielu źródeł (np. Dynatrace).
Przykładowa analiza zachowań użytkowników aplikacji biznesowej, ilustrująca przejścia w grafie logiki aplikacji z odczuciami użytkownika i ewentualnymi błędami aplikacji wpływającymi na obniżenie satysfakcji. Poniższy graf został narysowany na podstawie danych zbieranych przez platformę Dynatrace do monitoringu wydajności aplikacji, wzbogaconych o logikę biznesową monitorowanej aplikacji.
Wykorzystane w Omniflow algorytmy uczenia maszynowego wykrywają anomalie, sygnalizowane poprzez zestaw ikon nad każdym z kontekstów biznesowych przepływu. Takie zachowanie pozwala na skupienie się na metodach rozwiązania problemów w aplikacji, zamiast ich wyszukiwania w danych źródłowych. Algorytmy maszynowe Omniflow pozwalają na wykrycie anomalii zarówno w obszarze biznesowym, jak i w warstwie wykonawczej, czyli w aplikacji. Zastosowanie ikon sygnalizujących anomalie w różnych obszarach zdecydowanie poprawia poziom zrozumienia problemów i jednocześnie eliminuje konieczność wyszukiwania i analizy danych źródłowych.
Dzięki zastosowaniu Omniflow, architekci aplikacji i analitycy biznesowi podejmują decyzje dotyczącej zarówno optymalizacji kodu monitorowanej aplikacji, przepływów logicznych pomiędzy kolejnymi stanami aplikacji, a także dysponują informacją pozwalającą na optymalizację procesu biznesowego.
| 5 | Poszukuj rozwiązań elastycznych i dopasowanych do twoich potrzeb. |
Źródła:
Explore it, don’t just store it: The value of searchable data, Aberdeen Group, December 2015
Business Analytics Survey, Aberdeen Group, 2015
Materiały Dynatrace
Materiały własne Omnilogy
