Чем больше данных, тем «умнее» наш мир.

Операционная аналитика — это интегрированные автоматические процессы принятия решений, предписывающие и реализующие действия в пределах «времени принятия решения». Как только операционно-аналитический процесс получает одобрение и запускается, он начинает автоматически принимать тысячи или миллионы решений.

Поколения (эпохи) аналитики:

• Аналитика 1.0: традиционная аналитика (преимущественно описательная аналитика и отчётность; данные из внутренних источников, относительно небольшие и структурированные; поддержка внутренних решений). Пора, кстати, оставить её в прошлом.
• Аналитика 2.0: аналитика больших данных (сложные, большие, неструктурированные источники данных; новые аналитические и вычислительные возможности; онлайн-компании создают продукты и услуги, основанные на данных). Одной лишь этой аналитики уже недостаточно.
• Аналитика 3.0: всеобъемлющая аналитика, быстрое воздействие бизнеса на экономику данных (целостное сочетание традиционной аналитики и больших данных; аналитика как неотъемлемый компонент ведения бизнеса, его стратегический актив; быстрое и гибкое обеспечение решения; аналитические инструменты доступны в точке принятия решения). Тренд на сегодня.

Аналитика меняет бизнес

Качество данных всегда имело важнейшее значение, но в мире операционной аналитики оно наиважнейшее. Автоматизированный и оперативный характер процессов оставляет мало возможностей для выявления и устранения ошибок в данных. Данные должны быть безупречными.

Операционная аналитика в значительной степени основана на старых концепциях, которые она выводит на новый уровень.

По материалам книги Билла Фрэнкса «Революция в аналитике: Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики».