Аннотация. Рассмотрены три основных этапа в развитии аналитических методов и инструментов. Определены основные характеристики этапа «Аналитика 3.0». Показана взаимосвязь современного этапа развития аналитических методов и инструментов с эволюцией «Интернета вещей». Ключевые слова: Аналитика 3.0, Интернет вещей, описательная аналитика, прогностическая аналитика, предписывающая аналитика.

«Аналитика 3.0» — это название очередного поколения аналитических средств и инструментов, приходящего на смену двум ранним поколениям: «Аналитика 1.0» или традиционная аналитика и «Аналитика 2.0» или аналитика «больших данных» (Big Data). Можно выделить следующие основные характеристики традиционной аналитики («Аналитика 1.0»): данных относительно немного, они структурированы, источником данных являются, как правило, внутренние бизнес-системы организации;  аналитическая деятельность связана, в основном, с составлением отчетов (описательная аналитика); процесс создания аналитических моделей занимает достаточно много времени;  специалисты-аналитики отделены (в структуре организации, а часто и в пространстве) от лиц, принимающих решения (ЛПР); лишь немногие организации считают аналитику конкурентным преимуществом и стараются ее развивать; решения в организации принимаются, как правило, с опорой на опыт и интуицию ЛПР [1]. Началом периода развития Аналитики 1.0 считают середину 50-х годов ХХ века, в это время компания UPS создала первую в США аналитическую группу в рамках своей организации. Многие компании, особенно работающие в рамках традиционных отраслей, продолжают использовать Аналитику 1.0 и по сей день. С точки зрения применяемых технологий и инструментов «Аналитика 1.0» основывалась на «хранилищах данных» (Data Warehouse) и «магазинах» данных (Data Smart) [2]. Со временем такие хранилища данных становились все более громоздкими и неудобными в использовании из-за своих размеров. Составление отчетов имело своей целью как-то зафиксировать прошлые события без попыток их осмысления или использования для прогнозирования будущего. Статистический анализ определенных событий занимал недели, а иногда и месяцы. Поэтому часто ЛПР, не дожидаясь результатов анализа, принимали решения на основе своего опыта или интуиции. Аналитики, в свою очередь, большую часть времени тратили на подготовку данных для анализа и меньшую – собственно на сам анализ.

(далее…)