Вам нужен хороший алгоритм, а не аналитик

Марк Твен как-то сказал: «Прошлое не повторяется, оно рифмуется». События будущего произойдут в новых и уникальных обстоятельствах, но все же они тоже следуют знакомым из прошлого схемам. Ныне специалисты по анализу данных способны предсказать все: вспышки тех или иных заболеваний, уровень смертности и даже восстания.

Неудивительно, что компании пытаются расслышать рифмы и разглядеть повторяющиеся схемы продаж и с этой целью анализируют накопленные данные, ищут лучших специалистов и требуют от менеджеров все больше количественных параметров.

Однако ориентированный на людей высокочувствительный подход по определению не поддается масштабированию. Рынки слишком динамичны, изменения почти незаметны, человек их зачастую не успевает улавливать.

Взять, к примеру, компанию, торгующую электронными приборами. Традиционно она вела успешную торговлю с партнерами, ценившими качество продукции и своевременные поставки. Но со временем конкуренция нарастает, а в мире все большим спросом пользуется «зеленая» продукция. Образ идеального клиента понемногу меняется, но при «ручной» оценке рынка этот сдвиг остается незамеченным. Зато самые небольшие изменения могут быть пойманы алгоритмами, которые постоянно мониторят исторические циклы продаж в данной компании и сопоставляют внутренние данные с внешними источниками, то есть с записями в соцсетях и с газетными статьями, где анализируются эти тенденции. Выявляется определенная корреляция. Эта информационная база слишком велика и не структурирована, человеку отслеживать все эти минимальные изменения в режиме реального времени попросту не под силу.

Читайте материал по теме: Извлекайте уроки из несбывшихся прогнозов

Немногие компании могут позволить себе роскошь нанять специалиста по данным такой высокой квалификации, чтобы он смог работать со столь изощренными алгоритмами, да еще и штат помощников, которые будут эффективно анализировать все эти массивные результаты. Но и потребности в таких специалистах ныне стало меньше. Для анализа данных уже не нужно столько специалистов, потому что создано множество автоматических инструментов, которые и анализируют тысячи и десятки тысяч событий (и моя компания, SalesPredict, в числе лучших по отрасли). Эти изощренные инструменты практически не требуют человеческого участия и затрат времени на интеграцию. И эта модель почти мгновенно корректируется вместе с динамикой событий, позволяя точнее предсказывать будущее.

Современные автоматизированные алгоритмы умеют выделять паттерны и помогают разобраться в тенденциях, например: