Есть такая технология работы с данными – OLAP*. Она позволяет налету трансформировать данные в плоскости интересующего признака. Например, по марке стали, по типу и сроку службы оборудования, по поломкам и дефектам, по времени… И соответственно, посмотреть на проблему «под другим углом» и выжать максимум полезной информации из имеющихся данных.
Казалось бы, технология OLAP должна быть максимально востребованной специалистами, занимающимися аналитикой. Не важно в какой сфере - финансы, технология, оборудование, логистика, персонал… Но нет. OLAP для большинства аналитиков остается до сих пор закрытой темой. По разным причинам. Многие просто даже не знают, что это такое. Кто-то знает, но не видит смысла в быстрой обработке данных, так как это «никому не нужно» из-за обнажения множества проблем. Есть и такие, пока единицы, которые погрузились в OLAP, испытали её волшебство, восторг от того с какой легкостью и изяществом извлекаются знания из «плоского» информационного потока. А это завораживает, восторгает и вовлекает.... Они попались «на крючок». В хорошем смысле. Большинство же менеджеров и специалистов не созрели использовать OLAP на практике. Но время идет. Старое поколение сменяется новым. Старые уклады замещаются на новые. Придет время, когда OLAP станет предметом первой необходимости для любого аналитика.
Что интересно и удивительно, оказывается OLAP очень даже доступный инструмент. Он находится рядом. На любом компьютере со стандартным EXCEL можно организовать технологию «кубика рубика» для анализа данных. Почему «кубика рубика»? Когда вращаешь данные по разным плоскостям, это напоминает вращение плоскостей у «кубика рубика». Вы можете попробовать «повращать» данные и может быть вам повезет… вы тоже испытаете магию OLAP. Для этого достаточно загрузить данные в нормализованном виде в EXCEL и применить к ним инструмент - «сводная таблица».
Как правило «сводную таблицу» в EXCEL применяют для быстрого формирования отчётов. Но также её можно использовать для реализации технологии OLAP. Здесь надо просто приноровиться и начать вращать данные в разрезе интересующих признаков. Например, можно быстро сопоставить срок службы оборудования с количеством дефектов. Или марки стали с количеством дефектов. Или срок службы с количеством поломок… И все это из одной плоской таблицы данных. Можно продолжать вращать данные по разным признакам, группировать по разному объему и количеству, оценивать вариации. Вариантов вращения будет столько, насколько хватит вашей фантазии. И все из одной плоской таблицы данных. По сути, вы осуществляете исследовательскую работу и … извлекаете новые знания, которые раньше вам были недоступны.
Из производственной практики вспоминается интересный случай. На одном из крупнейших заводов, так уж получилось, ряд мастеров технологов, довольно рано освоили технологию OLAP, еще в начале двухтысячных. Представьте в их распоряжении оказались практически все информационные производственные потоки, и они … начали «вращать» данные. По разным плоскостям и признакам. По сроку службы оборудования, по технологическим параметрам, по температуре окружающей среды, по типу сырья, по характеру исполнения технологии… Они увидели новые для себя закономерности, устойчиво повторяющиеся, но пока еще логически неосмысленные. Про их деятельность узнала наука и к ним пошло паломничество. На этих закономерностях защитили несколько диссертаций. Заводу удалось решить ряд значимых для себя технологических проблем. «Тот, кто владеет знаниями, владеет миром». Для нашего случая лучше подходит фраза. «Тот, кто владеет знаниями, создает больше возможностей для бизнеса» …
Понятно, что технология OLAP не стоит на месте. На текущий момент она нашла свое применение в «big data», в части быстрой и эффективной подготовки входных и выходных данных для получения цифровых моделей, которые позволяют найти оптимальные решения и спрогнозировать будущее состояние.
Совершенно на другой уровень OLAP выводит не безызвестная для нас Danieli Automation. Они предложили максимально удобный инструмент для аналитика, Q3Analitics, в котором объединили технологии автоматизированного сбора информации, автоматизированного формирования KPI, OLAP в среде EXCEL. Все в одном месте на открытой платформе, в которой заложена очень большая функциональность по статистическому анализу и визуализации. Мечта для аналитика. Удобно, быстро, эффективно… Управление информационным потоком на уровне виртуоза. Да уж, интересно куда ведет нас IT?
*OLAP – технология обработки данных, заключающаяся в подготовке агрегированной информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу (определение из Википедии). |