При реализации аналитических проектов бесполезно улучшать систему в целом, эффект даст только расширение «бутылочных горлышек». С точки зрения теории ограничений low-code является способом снизить нагрузку на узкое место в лице разработчиков и значительно увеличить эффект от аналитики данных.
В 1980-е годы израильский инженер, физик, экономист и писатель Элияху Голдратт создал теорию ограничений (ТОС — Theory of Constraints), носящую его имя. Разберем, в чем смысл теории и почему она актуальна для современного анализа данных.
Интуитивно кажется, что для оптимизации работы системы или процесса нужно комплексно воздействовать на все ее элементы или его этапы, т.е. стараться улучшать всё. Но Элияху Голдратт предложил принципиально другой подход. Его теория ограничений — это методология управления системами, базирующаяся на поиске единичных, но критически значимых участков процесса («узких мест» или «бутылочных горлышек»), которые определяют успех и эффективность всей системы в целом.
Согласно теории Голдратта, эффект от управления «узким местом» намного превышает результат одновременного воздействия на все или большинство проблемных областей системы сразу или поочередно. Оптимизация критически значимого участка влечет за собой существенное улучшение бизнес-процесса в целом.
Теория ограничений универсальная: ее можно применять к любым системам, где существует некая последовательность действий, конвейер или step-by-step процесс. Рассмотрим, как можно её применить к бизнес-аналитике. Для начала укажем, из каких типичных этапов состоит бизнес-процесс аналитики данных:
Для определения критического участка данного процесса необходимо выявить узкое место. В теории ограничений существует «маркер узкого места», это этап в потоке операций перед которым скапливается больше всего необработанных задач. По этому признаку можно определить, что является «бутылочным горлышком» в анализе данных.
Этапы генерации идей и формулирование бизнес-задач обычно проходят без особых проблем. Но как только дело доходит до реализации идеи, которую необходимо выполнить силами программистов, возникают трудности.
Дефицит разработчиков, в сочетании с непрерывным потоком новых проблем, приводит к тому, что в IT департаменте постоянно увеличивается список просроченных задач. Программисты физически не успевают их решать — на лицо классический маркер узкого места.
Теория Голдратта применительно к процессу анализа данных
Такая ситуация типична для IT-департаментов 95% компаний. На то есть объективные причины.
По данным АНО «Цифровая экономика» в сентябре 2021 года дефицит IT-кадров достиг критической отметки в миллион человек. Если тенденция сохранится, то к 2030 году дефицит IT-специалистов достигнет 3 миллионов человек. Этот тренд носит глобальный характер — около 45% крупных компаний во всем мире испытывают кадровый голод в сфере ИТ.
Проблема усугубляется еще и тем, что более 90% тестируемых гипотез оказываются неудачными, но, к сожалению, понимание этого приходит только после их реализации. По статистике окупается только 7% аналитических проектов.
И наконец, надо принимать во внимание, что примерно 80% времени практически любого проекта в бизнес-аналитике это не собственно анализ, а сбор, организация и очистка исходных данных.
Из вышесказанного следует, что без того дефицитные программисты вынуждены заниматься тестированием гипотез, 90% из которых будет отброшено, и при этом тратить 80% своего времени на подготовку данных к анализу.
Для расширения «узкого места» и повышения производительности труда разработчиков применяются различные инструменты и подходы:
Благодаря этому эффективность работы программистов заметно увеличивается, но проблема тотального дефицита не решается.
Расширение «узкого места» путем оптимизации деятельности разработчиков
Другим вариантом расширения «узкого места» может стать low-code подход, подразумевающий реализацию типовых задач не программистами, а рядовыми пользователями, которые при помощи визуального проектирования могут самостоятельно решать нетривиальные бизнес-задачи. Этот способ не требует глубоких знаний в программировании, low-code cнижает планку требований, и, следовательно, позволяет для решения задачи нанять или задействовать практически любого сотрудника.
Чем проще инструмент, тем легче найти и/или обучить специалистов. Самое очевидное — привлечь сотрудников собственной компании, которые уже применяют Excel в качестве основного аналитического инструмента. Работающие в компании специалисты хорошо знают бизнес и им гораздо проще анализировать данные, чем людям с улицы.
Привлекать аналитиков внутри команды — хорошая идея еще и потому, что гораздо меньше работы будет отправляться «в урну». Опытные бизнес-пользователи могут трезво оценить адекватность идей за счет знания предметной области, способны находить инсайты и «зацепки» в данных, а также оперативно генерировать новые гипотезы.
В любом случае, нанимая персонал или обучая собственную команду, можно снять с разработчиков большинство задач. Благодаря этому расширяется «бутылочное горлышко», что согласно теории ограничений позволит существенно увеличить эффективность всей системы.
Расширение «узкого места» c помощью low-code
Дополнительная ценность low-code заключается в том, что увеличивается вовлеченность бизнес-пользователей, которые смогут самостоятельно тестировать различные гипотезы. Рутинные операции в аналитике (сбор, организацию, очистку данных) будут решаться силами гражданских дата-сайентистов, без отвлечения программистов. В результате разработчики сосредоточатся на решении действительно сложных задач.
Low-code — применим для решения множества задач продвинутой аналитики. Типичным low-code инструментом является платформа Loginom — программный продукт для реализации всего аналитического процесса: от интеграции и подготовки данных, до вычислений, моделирования и визуализации. Рассмотрим некоторые бизнес-задачи, которые были реализованы с помощью аналитической low-code платформы Loginom.
| Задача | Клиент | Отрасль |
|---|---|---|
| Кредитный скоринг | Квантмобайл банк, Росбанк Дом | финтех |
| Анализ рисков | EOS | финтех |
| Антифрод | Eurasian Resourses Group | ресурсодобыча, металлургия, энергетика |
| Прогнозирование спроса | Estee Lauder Companies Inc., ВЕНДА ГРУПП | ритейл, вендинг |
| Вычисление вероятности оттока клиентов | Цезарь Сателлит | безопасность |
| Очистка и дедупликация данных | Инвитро, EOS | медицина, финтех |
| Расчет сложных KPI | Автоэкспресс | финтех |
| Кросс-продажи | Арбат Отель Менеджмент | HoReCa |
| Сегментация клиентов | СКБ-банк, МТС Беларусь | финтех, телеком |
Подводя итог, можно сказать, что low-code — не замена разработке, а лучшая инвестиция в цифровизацию потому, что:
Low-code подход — не просто удобный инструмент для широкого круга пользователей, а самый доступный вариант повышения эффективности всего процесса анализа данных.
Если ваша компания заинтересована во внедрении low-code инструмента для продвинутого анализа данных — платформы Loginom, свяжитесь с нами.
Другие материалы по теме:
