Тиражирование знаний

Одной из наиболее важных функций любой аналитической системы является поддержка процесса тиражирования знаний, т.е. обеспечение возможности сотрудникам, не разбирающимся в методиках анализа и способах получения того или иного результата, получать ответ на основе моделей, подготовленных экспертом.

Например, сотрудник, оформляющий кредиты, должен внести данные по потребителю, а система автоматически выдать ответ, на какую сумму кредита данных потребитель может рассчитывать. Либо сотрудник отдела закупок при оформлении заказа должен получить автоматически рассчитанный, рекомендуемый объем закупки каждого товара.

Необходимый для этого функционал включен в Deductor Studio, но кроме этого, существует специализированное приложение для конечных пользователей – Deductor Viewer.

Потребность в тиражировании знаний является объективной, так как, интеллектуальная составляющая бизнеса становится все более значимой, но невозможно требовать от каждого специалиста, чтобы он разбирался в механизмах анализа. С одной стороны, создание моделей, поиск зависимостей и прочие задачи анализа нетривиальны. С другой стороны, подготовить систему, которая могла бы на всех данных гарантированно давать качественные результаты (прогнозы, рекомендации и прочее) не представляется возможным. Слишком широк спектр решаемых задач и слишком отличается логика бизнеса в различных компаниях. Использование аналитической платформы Deductor позволяет по новому подойти к решению задачи построения и использования моделей. Эксперт готовит сценарии обработки (модели) с учетом особенностей конкретного бизнеса, а остальные пользователи просто используют уже готовые модели, получая отчеты, прогнозы, правила не задумываясь о том как эти модели работают.

Делается это следующим образом.

1. Создается хранилище данных – Deductor Warehouse, консолидирующее всю необходимую для анализа информацию. Настраиваются механизмы автоматического обновления сведений в хранилище. Данная операция гарантирует оперативное получение актуальной, непротиворечивой и целостной информации для анализа.
2. Эксперт при помощи Deductor Studio настраивает сценарии обработки, т.е. определяет последовательность шагов, которую необходимо провести для получения нужного результата. Почти всегда результат нельзя получить за одну операцию. Обычно это целая цепочка различного рода обработок. Например, для получения качественного прогноза необходимо получить сгруппированные нужным образом данные, провести очистку их от выбросов, сгладить, построить модель и 'прогнать' через эту модель новые данные. Подготовка сценариев наиболее сложная часть работы, требующая серьезных знаний в предметной области и понимание методов анализа, но эту работу может провести один человек в компании.
3. Эксперт выводит на панель "Отчеты" ту информацию, которую необходимо получить конечному пользователю системы, сгруппировав ее в папки в зависимости от решаемой задачи.
4. Эксперт настраивает способы визуализации полученных данных. Подбирает наиболее оптимальные методы отображения.
5. Конечный пользователь при помощи приложения Deductor Viewer просматривает результаты, созданных экспертом моделей, в виде готовых отчетов.

Работа эксперта-аналитика заключается в построении сценариев обработки и получении моделей. Типовая схема работы аналитика выглядит следующим образом.

Работа конечного пользователя состоит в использовании моделей, построенных экспертом. Типовая схема работы конечного пользователя выглядит следующим образом.

В итоге конечному пользователю будут доступны результаты обработки в наиболее удобном для анализа виде. При выборе того или иного отчета система автоматически проведет все необходимые операции и предоставит результат. Данный механизм позволяет отделить процедуру подготовки сценариев, требующую определенных знаний и собственно получение отчетов с использованием готовых сценариев. Таким образом, при помощи Deductor решается задача тиражирования знаний.