Красивые дашборды — это не то же самое, что более качественные решения.

Иллюзия знания

Графики показывают, что произошло. Они не решают, что делать дальше.

Инструменты бизнес-аналитики визуально мощны. Они организуют данные в дашборды, графики, фильтры и отчёты, помогающие командам понять моментальный снимок бизнеса.

Такой снимок может быть полезен, но он также способен создавать иллюзию знания. Аккуратный дашборд может выставить хаотичный бизнес понятным. Красивый график может выставить неполный набор данных завершённым. Линия тренда может ощущаться как решение, хотя на самом деле она лишь описание.

Большинство BI-процессов по-прежнему оставляют самое сложное пользователю: интерпретировать график, определить движущие факторы, решить, какой сценарий важен, оценить негативный сценарий, маршрутизировать согласование и исполнить план.

Видимость — это не то же самое, что суждение.

Где BI достигает своего предела

Дашборды создавались для отчётности. Критически важным решениям нужно рассуждение.

Традиционные инструменты BI превосходно показывают метрики. Они менее эффективны, когда командам нужно проверять допущения, сравнивать варианты, прогонять what-if-сценарии, количественно оценивать неопределённость или сохранять логику, стоящую за решением.

На практике многие дашбордные процессы опираются на отфильтрованные, агрегированные, выборочные или ограниченные представления бизнеса. Команды часто работают с выгрузками, подготовленными таблицами или интерактивными представлениями, рассчитанными на то, чтобы оставаться достаточно быстрыми для аналитика-человека. Это значит, что данные перед пользователем уже могут быть ограниченным отражением бизнеса.

Более серьёзная проблема — не только объём данных. Дело в том, что человек способен усвоить лишь ограниченный объём информации. Даже когда дашборд точен, бремя анализа всё равно ложится на того, кто его читает.

За пределами дашбордов

Решениям нужно больше, чем графики.

Критически важное бизнес-решение — это не задача визуализации. Это задача неопределённости, задача исполнения и задача управляемости.

Метод AeroGenie

От снимка к моделированию и решению.

AeroGenie начинает с того же места, что и инструменты BI, — с данных. Но он не останавливается на дашборде.

Он поглощает релевантные доказательства, читает подключённые системы, определяет принимаемое решение, формирует допущения, прогоняет моделирование, сравнивает варианты, количественно оценивает неопределённость и формирует управляемый план решения.

Такой план может включать рекомендуемый путь, альтернативные варианты, ожидаемую ценность, оценки риска, ключевые движущие факторы, допущения, необходимые согласования и действия, требующиеся для исполнения.

Прогнозирование и ML

Базового прогнозирования недостаточно для ответственных решений.

Многие инструменты BI включают прогнозирование, обнаружение аномалий или функции с поддержкой ML. Эти возможности полезны, но обычно они не то же самое, что управляемый движок принятия решений.

Прогнозы часто проецируют метрику вперёд. ML-модели могут помочь предсказать узкий исход, когда существует достаточно релевантных данных. Но бизнес-решение обычно требует большего: какое действие предпринять, насколько исход чувствителен к допущениям, что может пойти не так, каковы границы и что должно произойти после утверждения решения.

AeroGenie может использовать ML, когда тот приносит пользу, но не зависит от единственной обученной модели. Моделирование может напрямую проверять допущения, проверять на прочность гипотезы, основанные на ML, обогащать результаты модели диапазонами вероятностей и помогать командам понимать границы решения.

Исполнение решений

Решение не заканчивается, когда график понят.

После того как команда приняла решение, работа всё ещё должна быть выполнена: согласования, коммуникация, изменения в системах, последующие задачи, мониторинг и сбор доказательств.

Инструменты BI обычно останавливаются до этой точки. AeroGenie спроектирован так, чтобы продолжать движение в сторону исполнения. Он может маршрутизировать решения нужным людям, создавать задачи, координировать агентов, отслеживать триггеры и сохранять след решения.

Это значит, что AeroGenie может поддерживать решения по запросу, когда пользователь просит помощи, и решения по триггеру, когда событие, пороговое значение, оповещение или системный сигнал автоматически запускают рабочий процесс.

Например, если меняется ценовая метрика, появляется ограничение в цепочке поставок, пересекается порог денежного потока или инструмент безопасности сообщает о взломе, AeroGenie может поглотить событие, проанализировать исходные данные, прогнать сценарии, рекомендовать или выполнить следующие шаги и сохранить воспроизводимую запись произошедшего.

Практическая разница

BI информирует аналитика. AeroGenie поддерживает владельца решения.