Nowe trendy w wykorzystaniu analityki biznesowej

Analityka biznesowa i analityka predykcyjna należą do trendów, które będą w tym roku gorącymi tematami dla wielu organizacji. Ciekawe będą też w tym obszarze trendy i wyzwania do roku 2020. W artykule mowa o najważniejszych trendach w tym zakresie.

Nie ma wątpliwości, że większość osób z branży IT zwraca uwagę na raporty, te produkowane przez Gartnera i Forrester Research. Dla wszystkich związanych z Business Intelligence  interesujące jest poznanie obiektywnego obrazu rozwoju rynku różnych technologii. Podobnie jak narzędzia, które wdrażamy i używamy, informacja ta pomaga podejmować bardziej świadome decyzje. Osobiście pozostaję pod wrażeniem liderów BI, którzy przez ostatnie lata konsekwentnie budują pozycję i oddalają się od konkurentów. Ważne jest także zobaczenie kryteriów ocen dokonywanych przez analityków Gartnera i Forrester.

Sztuka opowiadań analitycznych

Przez wiele lat słyszałem na konferencjach i wydarzeniach związanych z analityką biznesową, że dobry analityk to taki, który może opowiedzieć historię danymi. Narracja jest istotnym elementem komunikacji wyników liczbowych dla osób nieanalitycznych. Niewielu będzie kwestionować wartość takich historii, zwłaszcza te osoby, które nie potrafią – na bazie liczb – pokazać właściwej historii.

Na psychologii biznesu można jeszcze bardziej zgłębić behawioralne aspekty tego tematu. Warto więc opanować sztukę tworzenia opowiadań analitycznych. Jeśli nie wiesz, jaką historię chcesz powiedzieć, prawdopodobnie nie opowiesz jej w sposób właściwy. Przysłowie chińskie mówi: „Jeden obraz wart więcej niż tysiąc słów”. W odniesieniu do analityki biznesowej obraz mówi więcej niż tysiąc słów, ale gdy dojdziemy do sensu danych, wizualizacja nie może opowiedzieć całej historii.

Nie zrozumcie mnie źle – dobrze zaprojektowane kokpity, wykresy lub interaktywna wizualizacja są świetnym sposobem, aby zobaczyć przegląd wzorców, trendów i wyjątków w firmie. Jednak prosty tekst narracji może opisać, wyróżnić lub wyjaśnić funkcje w sposób, który jest pomocny dla wielu użytkowników. A w niektórych przypadkach – np. moich koleżanek i kolegów z firm doradczych piszących raporty i opinie –  najistotniejsze są szczegółowe opisy do danych. Dlatego jestem podekscytowany, że są już na rynku dostawcy rozwiązań Business Intelligence, którzy współpracują z liderami w dziedzinie generowania języka naturalnego. Twój produkt czy nowy BI dashboard można będzie łatwo zintegrować z dostarczaną tekstową interpretacją treści wizualnych.

Same wizualizacje, choćby najlepsze, nie wystarczą

Zapytasz, dlaczego miałbyś to zrobić? Jeśli jesteś doświadczonym deweloperem kokpitów biznesowych, wiesz, że można zilustrować wszystkie potrzeby odbiorcy, po prostu dodając nowe wizualizacje, lub dodać więcej szczegółów do istniejących przykładów. W praktyce okazuje się jednak, że nawet dobre wizualizacje mają trzy istotne ograniczenia. Po pierwsze, widz musi zrozumieć język wizualny w użyciu i odczytywać treść komunikatu nadany przez autora raportu. Analitycy danych łatwo zapominają, że nie wszyscy podzielają ich wnikliwe umiejętności i szybkie odczytywanie dla prostego wykresu słupkowego. Po drugie, wizualizacje nie zawsze wystarczają. Może być konieczne wyjaśnienie, aby podkreślić znaczenie tego, co widzimy. Po trzecie, kiedy widz przyzwyczai się już do określonej wizualizacji, może zbyt szybko dojść do pochopnych wniosków opartych na wzorcach wyuczonych wcześniej.

Drugie ograniczenie wizualizacji danych jest również – jak na ironię – jednym z czynników, które sprawiają, że dobry wykres lub dane graficzne są wykorzystywane w pierwszej kolejności. Dobra reprezentacja wizualna ma jasny cel i ten cel jest wyraźnie widoczny. Wielu z nas mogłoby dodać wskaźniki łącznej wartości do naszego wykresu, wraz z wartościami średnimi i mediany, odchylenia standardowe itd. Jednak każdy taki dodatek zmniejsza jasność naszej pracy. Kosmetyczna narracja, opisująca wspomniane dane, to przydatny, wzmacniający dodatek do przeglądu wizualnego.

Wreszcie, wizualizacje po prostu nie opowiedzą całej historii swoich danych. Nie mogą one przechwytywać przepływu i kontekstu ludzkiej rozmowy, który jest w rzeczywistości najbardziej podstawową formą współpracy. Jasność kokpitów i wyspecjalizowany język wizualny ilustrują historię, ale nie są one historią, którą staramy się opowiedzieć.

Narracyjne interpretacje danych są potężne, w raporcie lub w szybkim przeglądzie. Zrozumienie scenariuszy rozgrywa się w czasie. Nasz język werbalny jest wysoce dostrojony do wspomagania pamięci i zrozumienia. Przez to rozwija nasze zdolności analityczne. A jeśli chodzi o debaty i nieporozumienia – najważniejszy i informacyjny aspekt jakiejkolwiek współpracy – język w mowie jest naszym naturalnym narzędziem z wyboru.

Najnowsze trendy w Business Intelligence

Jak mogłoby wyglądać w niedalekiej przyszłości wykorzystanie analityki biznesowej? Zapominając na moment o dostawcach i nudnym procesie sprzedażowym. Na co postawiłbyś swoje środki inwestycyjne, drogi CIO czy CEO, gdybyś miał wybrać narzędzie analityczne przyszłości? Oto osiem trendów, którym warto przyjrzeć się bliżej.

Decydenci będą szerzej wykorzystywać wspólne i wciągające doświadczenia analityczne. Rozwój Business Intelligence skupił się obecnie na małych urządzeniach, czyli mobile BI, ale to skupienie przeniesie się teraz do bardzo dużych – może nawet wielkości ściany w sali zarządu lub centrum dowodzenia – urządzeń dotykowych, takich jak prezentowany przed laty przez Microsoft interaktywny stół Surface. Umożliwi to zespołom współpracowników lub zarządowi danej firmy system pracy na rzecz decyzji opartych na eksploracji danych w czasie rzeczywistym. Wiele badań z różnych źródeł wskazuje, że obecnie powodem niepodejmowania decyzji są w 66% przypadków nieporozumienia z współdecydującymi. Ten rodzaj wspólnych doświadczeń dotyczących danych będzie oznaczać, że już niedługo będziemy pracować na danych razem.

Uczestniczyłem ostatnio w spotkaniu CIO, gdzie producent części do samochodów pokazywał zastosowanie internetu rzeczy dla systemów typu ABS i SRS. Komentarze i uwagi prezentującego dotyczyły wpływu na bezpieczeństwo i przepływ informacji o zagrożeniach pomiędzy uczestnikami ruchu w danym miejscu podróży z wykorzystaniem przepływu informacji i jej wymiany przez internet.

A gdyby tak spojrzeć szerzej i dotknąć wpływu na branżę ubezpieczeń komunikacyjnych? Rozszerzający się trend stosowania telematyki może oznaczać upadek aktuarialnego modelu wspólnego ryzyka na rzecz niedługo już modelu opartego na podstawie analizy rzeczywistych zachowań danego kierowcy. Ubezpieczenia zdrowotne nie pozostaną w tyle. Być może stanie się to prawdą i bazą dla systemów zdrowia publicznego. Skupi się na aktywnej promocji zdrowia, a nie reaktywnym leczeniu choroby. Kto będzie miał lepsze dane na temat swojego zdrowia, ten będzie mniej płacił.

Zmiany, które już następują, spowodują algorytmiczne rozpoznawanie i analizę głębokich wzorów, analizując przeszłość z perspektywy kilku lat. Może okazać się to przydatne do analiz odcinków czasowych poza cyklami gospodarczymi. Pomoże to organizacjom nie powtórzyć błędów ze swojej historii. Ponieważ dane nie zostały skutecznie usunięte – z powodów optymalizacji kosztów ich przechowywania – to organizacje mogą nauczyć się z tego, co się stało przed, w trakcie i po danej recesji.

Dalszy rozwój sztucznej inteligencji i uczących się maszyn wpłynie również na Business Intelligence. Będziemy coraz szerzej modelować dane na bazie sztucznej inteligencji. Oprogramowanie do uczenia maszynowego w ramach open source może jedynie prowadzić do przyspieszenia wykorzystania sztucznej inteligencji w procesie podejmowania decyzji.

Obecnie bardzo popularna jest wizualizacja danych. Jednak nie wszystkie osoby – poza wzrokowcami – które chcą skorzystać z danych są jednakowo zorientowane wizualnie. Na przekazywanie wspomnianych wyżej „historii BI” będzie miał coraz większy wpływ dźwięk i kinestetyka. BI jutra będzie wykorzystywał wszystkie media dostarczania informacji, stosując różnorodne style uczenia się.  Nasze dane i raporty będą miały automatyczną narrację pisemną, ustną, a nawet opisującą kształt danych wybranych z wykresu. Również druk trójwymiarowy zacznie tworzyć wykresy i raporty dla kinestetyków. Ekrany z wyższymi rozdzielczościami niż 4K umożliwią prezentację ogromnych zbiorów danych, nie wspominając już o wirtualnym doświadczaniu rzeczywistości, w tym hologramów.

Jak często wykorzystujemy profesjonalne BI do analizy danych personalnych, prywatnych i niezwiązanych z życiem zawodowym? Coraz większy wpływ będzie miał trend ekonomii dzielenia się zarówno na to, co robimy w pracy, jak i po pracy. Może się okazać, że w zaciszu domowym będziemy mieli bardziej wyrafinowane narzędzia BI i firmy będą zachęcały, aby ich pracownicy wykorzystywali te narzędzia i wiedzę. Kolejnym rozwinięciem będzie szersze stosowanie API. Możliwa będzie do użycia duża liczba jednoczesnych API i danych za ich pośrednictwem wymienianych. Wspólne wykorzystanie danych dla wielu API – wydawałoby się niepowiązanych – może generować nowe usługi lub tworzyć start-upy.

Kiedyś wybrane działy w organizacji korzystały z IT i internetu. Teraz każdy jest w stanie stworzyć własną stronę internetową. Podobnie stanie się w analityce. Organizacje dojdą do wniosku, że każdy pracownik musi posiadać i zdobywać kompetencje z zakresu BI i interpretacji danych. Nie od dziś wiemy, że wiedza i pracownicy to kapitał wielu firm ważniejszy, niż zgromadzony kapitał finansowy. Obecnie, kiedy szkolenia z umiejętności korzystania z danych będą standardem, to tym samym będzie większy apetyt na zapytania i ich pozyskiwanie.

Chociaż dzisiaj jest wiele organizacji, które mają działy i ludzi tworzących wyrafinowane prognozowania, nadal nie jest to powszechne. Zakładany jest rozkwit modeli prognostycznych, zwiększenie świadomości korzyści z analiz predykcyjnych oraz szersza dostępność narzędzi wspomagających modelowanie predykcyjne dla każdego z nas, nawet laika. W niedalekiej przyszłości mniej będziemy mówić w zarządach i Radach Nadzorczych o KPI, a więcej o statystyce i probabilistyce. Przyszłe decyzje biznesowe będą modelowane na bazie zmiennej typu “decyzja” w oparciu o to, czy nasze zespoły i nasi ludzie w przeszłości podejmowali optymalne wybory. BI wskaże właściwe osoby i zespoły do podejmowania danego typu decyzji biznesowej.

Mam nadzieję, że BI jutra się nie pomyli i nie zapomni o mnie podczas kolejnego wyboru do Rady Nadzorczej. Tym stwierdzeniem wracam do prywatnego BI, który analizuje obecnie stan przygotowania mojego organizmu do półmaratonu. Narzędzie krytycznie ocenia wyniki pobrane przez API z dobrze znanej aplikacji dla biegaczy współdzielącej osiągnięcia od razu na portalu społecznościowym. Jednocześnie zastanawiam się, czy podłączenie do kilkunastu API oferowanych przez miasto Warszawa nie zmieni mojego życia towarzyskiego na jeszcze bardziej ciekawe? A Ty, gdzie jesteś podłączony, i co w danej chwili analizujesz?

Dawid Pawłowski jest członkiem Rady Nadzorczej Aforti Holding SA
Wizualizacje mają trzy istotne ograniczenia:

1. 1. Widz musi zrozumieć język wizualny w użyciu i odczytywać treść komunikatu nadany przez autora raportu. Analitycy danych łatwo zapominają, że nie wszyscy podzielają ich wnikliwe umiejętności i szybkie odczytywanie dla prostego wykresu słupkowego.
2. 2. Wizualizacje nie zawsze wystarczają. Może być konieczne wyjaśnienie, aby podkreślić znaczenie tego, co widzimy.
3. 3. Kiedy widz przyzwyczai się już do określonej wizualizacji, może zbyt szybko dojść do pochopnych wniosków opartych na wzorcach wyuczonych wcześniej.