Ne možete se kretati kroz poslovne izazove bez pravih instrumenata. Urađene kako treba, analitičke inicijative pružaju osnovne uvide koji su vam potrebni, kao što se istražuje u ovih pet članaka. Neke stvari se ne menjaju, čak i tokom pandemije. U skladu sa prethodnim godinama, u istraživanju CIO o stanju informacionog društva iz 2021. godine, većina od 1.062 anketirana IT lidera izabrala je „analitiku podataka/poslovanja “ kao tehnološku inicijativu br. 1 od koje se očekuje da će usmeravati ulaganja u IT. Na žalost, inicijative za analitiku ne prolaze ni blizu tako dobro kada je u pitanju zadovoljstvo investitora.
Prošle godine je saradnica direktora informacionih tehnologija, Mary K. Pratt, ponudila izvrsnu analizu zašto inicijative za analitiku podataka i dalje propadaju, uključujući nekvalitetne ili izolovane podatke, nejasne, a ne ciljane poslovne ciljeve, i nezgrapne skupove funkcija primerene za svakog. Ali brojni novi pristupi i tehnologije čine ove greške manje verovatnim. U ovom paketu članaka od izdavača CIO, Computerworld, CSO, InfoWorld i Network World pronaći ćete savete i primere koji mogu da vam pomognu da sopstvenim analitičkim naporom postignete rezultate. Ove inicijative teže da liče na razvojne projekte – čak i kada su uključeni komercijalni proizvodi – i sadrže iste dobro definisane ciljeve i iterativne cikluse koji odlikuju uspešne ishode razvoja softvera.
Da biste dobili širu sliku, započnite sa početnim priručnikom InfoWorld-a „Kako se isticati analitikom podataka“ saradnika Boba Violina. U ovom jasno napisanom delu, Violino pokriva sve tačke: uspostavljanje analitičkih centara izvrsnosti; prednosti samouslužnih rešenja (kao što su Tableau ili Power BI); uzbudljive mogućnosti za mašinsko učenje; i zaokret ka rešenjima analitike u oblaku. Violino razrađuje poslednju tačku u drugom članku, ovom za CIO: „Analitika u oblaku: Ključni izazovi i kako ih prevazići“. Kako on primećuje, skalabilnost i obilni analitički alati oblaka mogu biti neodoljivi, ali migriranje mase podataka kompanije u oblak i njihovo obezbeđivanje mogu da se pokažu kao dramatična avantura.
Nova tehnologija uvek donosi nove rizike. Nijedan napredak nije imao značajniji uticaj na analitiku od mašinskog učenja – od automatizacije pripreme podataka do otkrivanja značajnih obrazaca u podacima – ali takođe dodaje nepredviđenu opasnost. Kao što objašnjava viši pisac CSO-a Lucian Constantin u „Kako napadi trovanjem podataka korumpiraju modele mašinskog učenja“, namerno iskrivljeni podaci koje ubrizgavaju zlonamerni hakeri mogu nagnati modele ka nekom opakom cilju. Rezultat bi mogao biti, recimo, izmanipulisane preporuke za proizvode ili čak omogućavanje hakerima da utiču na poverljive osnovne podatke.
Bez sumnje, analitika ima i tamnu stranu, kao što Matthew Finnegan potvrđuje u članku Computerworld-a „Analitika saradnje: Da, možete pratiti zaposlene. Treba li?“ Prikupljanje i analiza metapodataka o interakciji korisnika na platformama za saradnju ima svoje legitimne prednosti, poput mogućnosti identifikovanja uskih grla u komunikaciji ili optimizacije iskustva zaposlenih. Ali iste platforme mogu se koristiti kao sistemi za nadgledanje zaposlenih koji narušavaju privatnost i narušavaju poverenje između uprave i svih ostalih. Laganije, razmislite o ovoj finoj studiji slučaja o analitici koja povećava zadovoljstvo korisnika: „Major League Baseball želi vidljivost na mreži“. Pišući za Network World, viša urednica Ann Bednarz ispituje kako MLB u svojoj infrastrukturi koristi softver za analizu protoka mreže da bi igračima i navijačima osigurao konzistentne mrežne performanse – od kraja do kraja, od Wi-Fi-ja u sedištima do usluga u oblaku.
Taj napor da se uvede objedinjena mrežna analitika radi optimizacije korisničkog iskustva započeo je pre samo dve godine, uglavnom zato što je novi glavni softverski inženjer za automatizaciju mreže MLB uvideo tu potrebu. Njegova spoznaja probila je možda najvažniju prepreku uspešnim analitičkim inicijativama: kulturnu inerciju. Na kraju, tajna uspešne analitike nije u izboru i primeni savršene tehnologije, već u negovanju širokog razumevanja da sveprisutna analitika donosi bolje odluke i superiorne rezultate. Obično možete ispeglati tehnološka spoticanja ili nesporazume sa zahtevima. Ali ako ne možete da promenite način razmišljanja, malo ko će koristiti prelepu analitičku mašinu koju ste upravo napravili.
Izvor: CIO