Мобильные устройства становятся все более мощными и функциональными, что влияет на многие аспекты жизни и на многие отрасли – от сферы развлечений до банкинга. Современный бизнес немыслим без использования планшетов и смартфонов, которые позволяют оперативно решать задачи в любой точке мира. Не стоит на месте и аналитика. Если раньше, чтобы просмотреть последние отчеты, нужно было ехать в офис или, как минимум, просить секретаря выслать документы по электронной почте, то сегодня по мере развития инструментов мобильной аналитики данные и результаты анализа доступны в режиме реального времени с мобильного устройства – необходимо лишь подключение к Интернету.
Мобильность и самостоятельность как тренды
Бизнесу необходимо, чтобы люди оставались на связи и имели доступ ко всем рабочим системам из любой точки пространства. Это делает их работу эффективнее, помогает быстрее согласовывать и принимать решения, позволяет избегать проволочек из-за отсутствия сотрудника на рабочем месте. Мобильность стала трендом. Компания Gartner называет развитие мобильных устройств и мобильных приложений в числе первых и наиважнейших трендов в развитии технологий на ближайшие пять лет. Работа с почтой с мобильного телефона стала общепринятой и обычной практикой, чему немало способствовали распространение смартфонов и рост проникновения мобильного Интернета. По этим же причинам через несколько лет станет вполне привычной работа с другими важными для бизнеса приложениями, включая средства визуализации и аналитику.
Главные пользователи мобильной аналитики – руководители высшего звена: топ-менеджеры, руководители направлений и т. д. В одном мобильном устройстве можно оперативно смотреть как показатели верхнего уровня, так и детальную информацию, при этом всем подчиненным, коллегам доступны те же самые отчеты и цифры. Не надо синхронизировать на одном большом экране или на десяти разных распечатках, что действительно очень удобно.
Простым примером использования мобильной аналитики является корпоративный банкинг. Сотрудники, которые общаются с клиентами лицом к лицу, или менеджеры по работе с клиентами (Relationship Managers) становятся активными потребителями указанной технологии. Разговор становится более предметным, когда сотрудник банка может использовать данные мобильной отчетности по конкретному клиенту непосредственно во время встречи. Детальная информация о применяемых продуктах, объемах транзакций, спрогнозированные сценарии дальнейших операций и потребностей представлены в визуальном и интерактивном виде. Все это облегчает поиск возможностей для cross-sell и up-sell, тем самым увеличивается общая выручка на клиента.
Мобильная аналитика должна предоставлять пользователям максимальную самостоятельность – как в том, что касается обработки данных, так и в вопросах интерпретации результатов анализа. Самостоятельность – еще один важный тренд последнего времени. Частным его проявлением стала демократизация аналитики. Системы анализа данных становятся все более доступными конечным пользователям, что, с одной стороны, помогает быстрее решать задачи (находить узкие места в производственной цепочке, выводить на рынок новые предложения, оценивать угрозы и возможности, хеджировать риски и т. д.), с другой – позволяет экономить человеческие ресурсы ИТ-подразделений. Важна и визуализация: экран мобильного устройства не настолько велик, чтобы вместить все подробности, и для их изучения нередко нужно «провалиться» на более низкие уровни по соответствующей иерархии данных.
Требования к функциональности приложений мобильной аналитики для больших данных продиктованы не только форм-факторами устройств, но и особенностями восприятия. С мобильного устройства пользователю неудобно просматривать пространные таблицы. Если речь идет о десяти показателях и возможности углубиться в детали, то мобильная аналитика справляется с задачей. При большем количестве факторов или необходимости всестороннего анализа разнородной информации экраном смартфона уже не обойтись – необходима полноценная визуализация посредством ПК. Но в удаленном режиме такого обычно и не нужно – в поездке или на совещании для руководителя важны оперативные данные, представленные в простом и удобном для восприятия виде.
Аналитика на местах
Мобильная аналитика позволяет быстро получать доступ к нужным данным, выявлять и изучать возникающие возможности, а также проблемы и их причины, находить оптимальные пути решения задач. Современные технические разработки предоставляют удобные средства анализа информации, в том числе больших данных – для быстрого принятия взвешенных решений. Пользователи с разным уровнем технических навыков получают возможность оперативно и всесторонне изучать доступные данные и лучше понимать результаты анализа.
Мобильная аналитика для больших данных позволяет решать огромный круг задач организации – от анализа рисков и мониторинга продаж до оценки эффективности промо-акций. Интеграция с системами углубленной и прогнозной аналитики существенно упрощает оценку результатов работы аналитических моделей и процессы принятия решений. Например, специалисты банка Cosmos (Тайвань) с помощью одного из приложений для мобильной аналитики следят за динамикой продаж карточных продуктов по разным отделениям, дилерам и менеджерам по продажам, оценивают их доходность, уровень рисков, объем невозвратов по кредитам. После внедрения системы у сотрудников группы управления рисками банка отпала необходимость готовить отчеты по рискам для заседаний и совещаний руководства. Менеджеры банка теперь сами в любое время могут с помощью системы быстро получать наглядную самую актуальную информацию о рисках, не дожидаясь отчетов, которые устаревают к моменту проведения совещания. Более того, отчетность стала интерактивной и детализированной, что позволяет директору по рискам оперативно отвечать на вопросы других членов правления о том, как и почему меняется ситуация. Интеграция с системой автоматизации маркетинга помогает разрабатывать новые привлекательные карточные продукты и своевременно предлагать их клиентам. Совмещение возможностей высокопроизводительного анализа данных и мощных средств визуализации позволяет точно интерпретировать полученные результаты и подбирать оптимальные настройки маркетинговых кампаний.
Другой пример – филиппинская розничная сеть SM Retail Group, применяющая самую масштабную на Филиппинах программу лояльности. Посредством такого же решения маркетологи сети оценивают продажи, эффективность промо-акций с учетом размера скидки, точки продаж, категории товара, бренда производителя, метода оплаты, наличия или отсутствия у покупателя карты лояльности и т. д. Визуализация всей этой информации помогает более глубоко понимать тенденции и основные схемы поведения покупателей, благодаря чему появляется возможность выявлять новые ниши дополнительных продаж, подключения посетителей магазинов к программе лояльности и повышения привлекательности промо-предложений. Система оказала большое влияние на работу многих отделов SM Retail Group, поскольку с ее помощью в компании распространяется применение аналитики в процессах планирования и принятия решений.
Мобильная аналитика позволяет быстро ввести в курс дела новых сотрудников. При работе с большими данными в условиях ограниченного времени и ресурсов это крайне важно. Например, новый специалист по логистике в оптовой компании может сразу посмотреть, как расходятся товары – в каких объемах, с какой скоростью, что нужно закупать чаще, что дольше задерживается на складе и, исходя из этого, составить оптимальный график закупок и поставок. Когда компания работает с тысячами брендов и ассортимент насчитывает десятки тысяч артикулов, возможность быстро получить отчет по всем группам товаров и в интерактивном режиме изменять параметры анализа значительно упрощает решение многих бизнес-задач.
Простота и безопасность
Сотрудники ИТ-отдела могут легко загружать и подготавливать данные для последующего использования различными типами пользователей, преобразовывать структуры данных в понятные всем представления, создавать и применять бизнес-правила. Данные распределяются по серверам In-Memory-обработки с учетом объема и частоты необходимых обновлений, а также требований к масштабируемости. После загрузки данных в систему они становятся доступны пользователям для анализа и отчетности. При этом сохраняются разграничения прав доступа. Для работы с отчетами через мобильное приложение пользователь открывает их на своем планшете, подключаясь к Интернету. При этом на планшет загружается и срез данных, требуемый для работы с тем или иным отчетом, за счет чего впоследствии обеспечивается доступ к нужным отчетам и данным даже в офлайн-режиме. При очередном подключении к сети автоматически производится синхронизация отчетов, загруженных на планшет. Примечательно, что для отчетов, структура или данные которых были изменены, выводится значок обновления. Если кто-то из пользователей добавил к отчету комментарии, они также доступны коллегам, работающим с данным отчетом как с планшета, так и посредством веб-интерфейса. Даже если в расчетах задействованы сложные аналитические модели, вся эта сложность скрыта от глаз конечного бизнес-пользователя, поскольку на входе он добавляет к представлению различные параметры, на выходе получает компактные и понятные изображения.
Современные решения для мобильной аналитики поддерживают все безопасные протоколы – и VPN, и SSL, и HTTPS, а на сервере можно достаточно гибко управлять и white-листами, и black-листами, т. е. прямо задавать список устройств, с каких можно, а с каких, наоборот, нельзя заходить через мобильное приложение. Дополнительной степенью защиты служит код, который задается на мобильном устройстве при входе в приложение. Сегодня безопасные протоколы – стандарт, и многие банки давно позволяют даже внутри корпоративной сети работать через VPN, удаленный доступ, так что мобильный доступ к аналитике надежно защищен от утечки информации.
В заключение остается отметить, что мобильная аналитика не заменяет собой стандартную – она ее расширяет и открывает к ней доступ из любой точки. Понятно, что целый пласт аналитических задач решается исключительно стационарно – разработка и применение аналитических моделей, которые за нас принимают решение и зарабатывают деньги. На мобильном устройстве нет того функционала и той производительности, но это и не нужно, поскольку в таком случае важнее оперативность. Пользователям необходима возможность самостоятельно работать с наглядными данными и легко интерпретировать результаты анализа, причем не имеет значения, в какой географической точке находится пользователь. Так совпало, что мобильная аналитика появилась, когда мир заговорил о больших данных. Поэтому она стала не только ответом на бизнес-запрос пользователей к удобству подобных систем, но и отличным каналом распространения и применения знаний, полученных из больших данных.
