Что ждут от современных аналитических систем

on
Недавно был проведен опрос, посвященный текущему опыту использования систем бизнес-анализа «Бизнес-подразделениям нужны прогнозирование и Data Mining» (его результаты и ссылка на источник ниже). Мы же предлагаем вам взгляд на эту проблему с точки зрения специалистов конкурентной разведки, безопасности бизнеса и информационных войн. На сколько выросли объемы перерабатываемой вами информации за последний год? Сколько времени тратите на чтение новостей? Как вы решаете проблему избыточности информации?

Роман Ромачев

Генеральный директор Частной Разведывательной Компании «Р-Техно»

Для меня как для руководителя частной разведывательной компании, объемы перерабатываемой мной информации за последние годы особо не изменились, так как я не занимаюсь аналитикой по запросам заказчиков, то для управления компанией и отслеживания всех важных для бизнеса информации мне достаточно 10-15 минут в день, используя при том типовые запросы к поисковым системам Яндес и Гугл. Другое дело аналитики моей компании, объем информации для переработки вырос в несколько раз. И огромный вклады в это сделали социальные сети, в которых все пользователи сами на себя составляют досье!

Елена Рогачева

Генеральный директор агентства маркетинговой разведки «Дьюмаркс»

Лично для меня объемы перерабатываемой информации за последний год только уменьшились. Благодаря запущенной года два назад собственной разработке компании — автоматической администрации бизнес-процессов компании, что позволило сократить трудовые затраты приблизительно раза в два. Раньше очень много времени уходило на так сказать информационные «издержки» которые трудовых затрат требуют много, а экономической выгоды приносят мало. Что касается чтения новостей, то именно на чтение времени уходит немного, а вот на изучение новостей с разных точек зрения уходит каждый день не менее часа. Как правило, это всевозможные российские СМИ, Inopressa, и аналитические площадки. Проблему избыточности информации решаю очень просто, для отслеживания общемировых новостей мониторю исключительно отобранные мной информационные ресурсы. Нежданов Игорь

«Лаборатория перспективных разработок»

Рост объемов информации действительно значительный. Связано это, в первую очередь, с проникновением интернета и его социализацией. Эти тенденции, с одной стороны, увеличивают число доступных источников и данных из этих источников, а с другой стороны – позволяют людям самим генерировать информацию в огромных количествах. И само-собой такое положение дел сказывается на потребителях информации, коим являюсь и я. Если говорить о данных, нужных мне как человеку, то объем конечно же растет, но я стараюсь сдерживать этот рост более точной настройкой своих «фильтров». Если же говорить о данных, нужных для работы и в связи с работой, то тут рост более значительный. Если два года назад мной перерабатывалось что-то около 1000 – 1200 уникальных сообщений в день, то сейчас речь идет уже о 14 – 18 тысячах уникальных сообщений в сутки. Безусловно, в ручную я бы «утонул» в таком объеме. Какова, на ваш взгляд, роль аналитических систем в обеспечении безопасности бизнеса? И какова их перспектива в ближайшее время? Что будет более востребовано? Какие новые требования к таким системам появляются? Роман Ромачев Безопасность бизнеса это деятельность направленная на выработку верного решения, которое способно снизить риски к минимуму, а для того чтобы оценить все риски необходима информации, которую важно правильно проанализировать, поэтому аналитическая система для обеспечения безопасности бизнеса крайне необходима, в противном случае, это не система корпоративной безопасности, а система корпоративной опасности, или проще говоря – обезьяна с гранатой! Елена Рогачева Любая аналитическая система это инструмент в помощь аналитику, благодаря которой он может справиться со своей задачей намного оперативнее. А оперативность — это один из столпов, на который опирается безопасность бизнеса. К сожалению, информация имеет свойство устаревать, и чем быстрее ее можно выявить и проанализировать, тем эффективнее ее можно будет использовать во благо всего бизнеса. Несмотря на все это перспектива аналитических систем есть, но смутная. Например аналитическая система Тренд стоит более 1 млн.руб., что далеко не каждая компания может себе позволить.  Чего-то принципиально нового на рынке лет 5 как не появлялось. Нежданов Игорь Вручную уже не получится работать эффективно. Поэтому потребность в аналитических системах будет только расти. А лавинообразный рост доступной информации ведет к тому, что становятся более востребованы системы потокового анализа. Те, которые отслеживают изменения и показывают их с задержкой не более 15 минут. Это если говорить о моей сфере деятельности (информационные войны). Отсюда и основные требования к ним – высокая производительность (т.к. объемы огромны, а результат нужен сейчас, а не завтра), простота управления (некогда отвлекаться на сложные настройки), гибкость (появляются новые форматы данных и их нужно оперативно включать в работу). На сколько глубокий анализ данных проводите? Каких инструментов не хватает? Какую рутину переложили бы на компьютер? Роман Ромачев Мы аутсорсинговая компания, глубина наших исследований и анализа зависит от потребностей заказчика, как правило чем дороже отчет, тем глубже приходится «копать». Большую часть времени на подготовку отчета аналитик тратит на поиск информации, формирование запросов к различным поисковым системам и базам данным, а поскольку источников очень много (как внутри корпоративных, так и в сети Интернет), то чего действительно не хватает, так это «мегаумной машинки» которая бы формировала запросы как в сеть так и к внутренним БД, и выдавала бы единый отчет. Но поскольку, каждый производитель БД выдумывает свои стандарты и форматы, то создание такой «машинки» мне кажется из «области фантастки». Около двух лет назад мы предприняли попытку автоматизировать разведывательный бизнес, и  нам это удалось. Теперь, мое участие как руководителя к управлению компании сводится к минимум. Заказчики сами формируют запросы и получают всю бухгалтерскую отчетность, я вижу все этапы работы над каждым заказом, вижу оценку аналитику от заказчика за каждый отчет, вижу динамику запросов, нагрузку на каждого аналитика и его эффективность, автоматизировано все, кроме работы самого аналитика, здесь как и раньше без супер мозга самого аналитика не обойтись. Именно он выстраивает логические цепочки от одного кусочка информации к другому и делает выводы. Елена Рогачева Анализ данных можем проводить любой глубины главное в бюджет уложиться. Основного набора инструментов более чем достаточно, остальное дело уже за профессионализмом аналитика, а этого у нас хватает. Среди рутины, переложила бы оформление информационных отчетов, но даже тут нужен творческий подход, уровень наших заказчиков диктует индивидуальный подход даже в оформлении, а с этим компьютер пока самостоятельно не справится. Нежданов Игорь На технику перекладываем всё, что можно – от поиска и сбора, до  прогнозирования и выработки рекомендаций. Человек не справиться с нашими объемами. Правда есть и ограничения. Например, давняя проблема определения эмоций в тексте. Иногда люди  не в состоянии понять юмор, сарказм, намеки, а уж машина и подавно. Но найден интересный алгоритм, который мы оттестировали на разнополярных проблемах и в самое ближайшее время он будет воплощен в код. Именно из-за отсутствия нужного инструментария мы и стали создавать софт для эффективного анализа данных.   Какие приемы, методы, технологии используете? Что наиболее используемо (например структурирование данных)? Осуществляете ли прогнозирование? Роман Ромачев Прогнозирование применяем очень часто, так как большая часть запросов к нам – оценка рисков сотрудничества с компанией или персоной. Поэтому исходя из полученной информации о репутации и прошлом объекта приходится строить прогноз поведения на будущее, и как следствие рекомендовать или не рекомендовать сотрудничать с данной персоной или компанией. И огромную роль в таких прогнозах, повторюсь еше раз, является информация о деловой репутации – отзывы клиентов, сотрудников, коллег и даже соседей! Здесь как очень важно обладать навыками HUMINT-технологиями, то есть найти ключик к каждому источнику информации – человеку и получить все что ему известно об объекте исследования. Елена Рогачева Мы используем всевозможные методы и технологии для сбора и анализа информации,  которые действуют в рамках закона. Технология анализа информации зависит от самой информации и от задач — если необходимо проверить добропорядочность делового партнера и дальнейшую перспективу работы с ним, применяем риск-анализ и прогнозирование, если необходимо выявить основных контрагентов которые принося 80% процентов прибыли компании, то применяем XYZ -анализ, если проводим финансовое расследование, то можем применять структурирование данных и т.п Нежданов Игорь Именно структурирование и является для меня самым используемым инструментом. Это первое, с чего начинается преобразование входящего потока данных в удобоваримый продукт – структурирование и статистика. Затем, в зависимости от задачи, используются иные приемы работы с данными. Но все они предназначены для того, чтобы осуществить прогноз – обоснованное суждение о возможном развитии ситуации, и на его основе выработать рекомендации. Ведь даже в таких, общеизвестных процедурах как изучение кандидата на работу, четко виден прогноз и рекомендация. Прогноз в данном случае это ответ на вопрос «чего будет больше от такого работника пользы или вреда?» и на основе этого суждения – прогноз «брать или не брать».     Бизнес-подразделениям нужны прогнозирование и Data Mining
Потребность в регулярной аналитике у бизнес-подразделений высокая – независимо от того, есть ли в компании внедренная BI-система. 49% респондентов она необходима ежедневно, а 27% – еженедельно. В компаниях, уже использующих BI-систему, ситуация несколько меняется: ежедневно нуждаются в аналитических данных 63% респондентов. BI, QlikTech QlikTech совместно с порталом TAdviser провели опрос, посвященный текущему опыту использования систем бизнес-анализа. Примечательно, что не все участники опроса используют в своей работе BI-системы: 22% лишь планируют внедрять бизнес-аналитику, а 16% не используют ее в принципе. При этом среди наиболее часто озвученных причин отсутствия BI-системы на предприятии оказались недостаток информации о представленных на рынке решениях, их дороговизна, неструктурированность баз данных компании и неготовность ИТ-инфраструктуры. Некоторые респонденты также отмечали наличие негативного опыта внедрения систем бизнес-анализа и даже консервативность руководства, считающего инвестиции в развитие аналитики «непрофильными затратами». BI, QlikTech Для удовлетворения потребности в аналитике используются разные механизмы. Наиболее распространенной стала самостоятельная подготовка отчетов, лишь немого уступает подготовка отчетов на уровне функциональных подразделений. Четверть предприятий возлагает ответственность за подготовку данных на плечи специальных аналитических отделов. Среди нереализованных, но потенциально востребованных возможностей систем большинство опрошенных отмечают потребность в функционале для прогнозирования; многие хотели бы выявлять с помощью BI-системы скрытые закономерности в данных (функционал Data Mining). Примерно одинаковое число опрошенных сказали о необходимости большей детализации, работы с Большими Данными, а также «спонтанной» (так называемой ad-hoc) аналитики без использования предопределенных заранее вопросов. BI, QlikTech Возможность полнофункциональной работы на мобильных устройствах отметили лишь некоторые респонденты. Скорее всего, это обусловлено тем, что данные функции являются относительно новыми для рынка и пока доступны далеко не всем. Источник: http://www.ci2b.info/chto-zhdut-ot-sovremennyx-analiticheskix-sistem/
Google Buzz Vkontakte Facebook Twitter Google Bookmarks Digg Закладки Yandex Zakladok.net Reddit delicious БобрДобр.ru Memori.ru МоёМесто.ru

Добавить комментарий