Почему бизнес-анализ особенно нужен в проектах Big Data: взгляд BABOK

цифровизация, цифровая трансформация, Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, цифровая экономика, BABOK, Hadoop, Data Lake, Kafka

Сегодня мы расскажем о важности прикладного бизнес-анализа в проектах Big Data, включая цифровизацию частного бизнеса и государственных предприятий. Читайте в нашей статье, как области знаний профессионального руководства по бизнес-анализу BABOK®Guide соответствуют типовым этапам внедрения технологий больших данных в корпоративную деятельность, и почему цифровая трансформация любой компании – это, прежде всего, бизнес-архитектура, а не ИТ-инфраструктура.   Еще раз о том, что такое BABOK: 6 областей знаний по бизнес-анализу Напомним, BABOK®Guide – это профессиональный свод знаний по бизнес-анализу, который описывает области знаний этой деятельности, а также прикладные подходы и техники, которые наиболее часто используются при ее практическом выполнении. Подробно о назначении и содержании BABOK мы рассказывали здесь. Согласно BABOK, бизнес-анализ нужен, чтобы изменить предприятие, включая его процессы, структуры и ИТ-системы, путем корректного Далее …

Как не превратить Scrum в драку: анализ требований и project management по Agile

системный анализ, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Agile, управление проектами

В контексте темы бережливого производства в ИТ, сегодня мы расскажем про анализ требований к разработке ПО в условиях Agile-подходов к организации работы и соответствия жестким рамкам отечественных ГОСТов и зарубежных стандартов. Читайте в нашей статье, что говорит BABOK по этому поводу и когда нужно запускать процесс создания программной документации, чтобы потом не было мучительно больно. Лишнее для Lean или в чем ценность поддерживающих процессов? На первый взгляд с позиции бережливого производства (Lean) разработка требований не добавляет ценности конечному продукту, а является поддерживающим процессом для основной деятельности (собственно разработки ПО). Например, в этой статье мы рассматривали выявление требований в качестве иллюстративного примера для функционально-стоимостного анализа, а здесь – для объяснения метода Value Stream Mapping (картирование потоков создания ценностей). Напомним, одна из Далее …

Что общего между Lean в ИТ и ITIL: цифровизация для бережного управления Big Data и наоборот

Lean, бережливое производство, Big Data, Большие данные, системный анализ, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Agile, Machine Learning, машинное обучение, DevOps

Ранее мы рассказывали, что общего между бережливым производством и DevOps. Сегодня рассмотрим, как 7 принципов Lean отражены в разработке программного обеспечения. Также читайте в нашей статье об актуальности методологии ITIL для проектов цифровизации и внедрения технологий больших данных (Big Data). 7 принципов Lean в ИТ Мы уже упоминали, что впервые концепцию Lean к области ИТ адаптировали программисты Мэри и Том Поппендики, опубликовав в 2003 году книгу «Бережливое производство программного обеспечения» («Lean Software Development: An Agile Toolkit»). В этом труде они изложили принципы и практики бережливой разработки ПО [1]: ликвидировать потери, определив главную ценность для конечного потребителя (программное решение) и максимально сократив действия, которые ее не производят (согласование, документирование, тестирование); встраивать качество, используя разработку через тестирования; создавать знание не в виде Далее …

Как расширенная аналитика Big Data поможет ИТ избавиться от 8 потерь Lean

Big Data, Большие данные, системный анализ, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Agile, Machine Learning, машинное обучение, DevOps, Lean, бережливое производство

Продолжая разговор про бережливое производство в ИТ, сегодня мы рассмотрим виды потерь и источники их возникновения, а также поговорим, как принципы Lean помогают бизнесу избавиться от муда, мури и мура средствами больших данных (Big Data). 8 видов потерь в Lean с примерами из ИТ Прежде всего, поясним значение понятий муда, мури и мура, принятых в терминологии Lean. Эти слова произошли от японских выражений, означающих потери и их источники. Напомним, под потерями бережливое производство подразумевает действия, которые потребляют ресурсы, но не создают ценности для конечного потребителя. По-японски они называются муда – потери, затраты, отходы, мусор. Изначально создатели производственной системы компании Toyota, на которой основана концепция Lean, выделяли следующие 7 видов потерь [1]: перепроизводство, когда продукции больше, чем нужно или может быть Далее …

7 принципов Lean в Big Data: бережливое производство больших данных

Big Data, Большие данные, системный анализ, DevOps, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, интернет вещей, Internet of Things, Spark, Kafka, Airflow, Lean, бережливое производство

Не претендуя на лавры Мэри и Тома Поппендиков, которые впервые освятили применение Lean в разработке ПО, сегодня мы расскажем, как идеи бережливого производства реализуются в области Big Data. Читайте в нашей статье про принцип вытягивания в Apache Kafka, концепцию «точно вовремя» в Apache Spark, SMED в Kubernetes и облачных кластерах on-demand, карты потоков создания ценностей и конвейеры больших данных в цифровизации бизнес-процессов, систему 5S в резидентных СУБД и канбан-подход в Airflow. Lean-вытягивание сообщений в Apache Kafka В управлении производством Lean-термины вытягивание (pull) и выталкивание (push) противопоставляются друг другу, при этом их не совсем корректно интерпретируют следующим образом: выталкивание – это работа на склад, а вытягивание – на заказ (реальный спрос). Более верным считается следующее определение: вытягивающая система явно ограничивает объем Далее …

Agile и бережливое производство: что общего между Lean и DevOps

системный анализ, DevOps, Agile, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, Lean

Чтобы сделать курс Аналитика больших данных для руководителей еще более интересным, мы продолжаем включать в него темы про методы производственной оптимизации. Сегодня рассмотрим, что такое бережливое производство (Lean) и почему Agile вообще и DevOps в частности активно используют принципы этой концепции. Также читайте в нашей статье, чем Lean отличается от системы менеджмента качества (СМК) и методики 6 сигм. Что такое Lean: бережливое производство для чайников Прежде всего, сделаем краткий ликбез по теме бережливого производства (Lean). Эта концепция управления предприятием предполагает непрерывное устранение всех видов потерь с целью максимальной оптимизации бизнеса для наилучшего удовлетворения потребителя. Она основана на производственной системе японской компании Toyota, благодаря которой автоконцерн вышел из послевоенного кризиса и стал успешной организацией в мировом масштабе. Идеи бережливого производства отражены во Далее …

Как найти узкое место рабочего процесса: строим VSM и разбираемся с ценностями

Big Data, Большие данные, системный анализ, DevOps, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, интернет вещей, Internet of Things

Вчера мы рассмотрели, что такое функционально-стоимостный анализ (ФСА) и как этот метод позволяет оценить бизнес-процессы в денежном выражении. Однако, результаты ФСА, в первую очередь, ориентированы на оптимизацию с точки зрения финансов, а не организации и технологий. Исправить ситуацию помогут принципы бережливого производства (Lean). Сегодня мы расскажем об одном из них – картировании потоков создания ценностей (VSM), а также поговорим как DevOps воплощает идеи Lean и при чем здесь расширенная аналитика больших данных (Big Data). Цифровизация потоков создания ценности: что такое VSM Цифровизация предполагает не просто внедрение Big Data, Machine Learning и прочих методов искусственного интеллекта для оптимизации деятельности. Прежде всего, цифровая трансформация направлена на изменение бизнес-процессов, чтобы ускорить их, а также снизить затраты и ошибки, повысив результативность. Для построения новых Далее …

Сколько стоит цифровизация: что такое ФСА и зачем это нужно в Big Data

Big Data, Большие данные, системный анализ, Data Mining, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация, ФСА

В этой статье мы расскажем, что такое функционально-стоимостный анализ, как он связан с концепцией бережливого производства (Lean) и каким образом позволяет оценить и оптимизировать бизнес-процессы. Также рассмотрим, почему этому методу стоит уделить внимание при изучении основ цифровизации, а также в рамках проектов по внедрению технологий больших данных (Big Data). Что такое ФСА и зачем это нужно Определить себестоимость и другие непосредственные показатели бизнес-процессов можно с помощью метода функционально-стоимостного анализа (ФСА). Иногда его также называют ABC-анализ (Activity Based Costing), но это не совсем верно по следующим причинам [1]: так называемый ABC-анализ используется для классификации корпоративных ресурсов по степени важности, например, ранжирование товарных запасов или поставщиков в розничной торговле [2]; Activity-based costing — расчёт себестоимости по видам деятельности, который переводит накладные расходы Далее …

Почему вам нужна расширенная аналитика Big Data и как ее получить

Big Data, Большие данные, Machine Learning, машинное обучение, системный анализ, Data Mining, предиктивная аналитика, цифровизация, цифровая трансформация

Сегодня мы рассмотрим, что такое расширенная аналитика и дополненное управление данными, как они связаны с цифровизацией бизнеса и почему исследовательское бюро Gartner включило эти технологии в ТОП-10 самых перспективных трендов 2020 года. Читайте в нашей статье, как машинное обучение (Machine Learning) помогает аналитикам и руководителям находить во множестве больших данных (Big Data) полезные для бизнеса инсайты. Что такое расширенная аналитика и при чем здесь цифровизация Расширенная аналитика и дополненное управление данными – 2 главных тренда из 10 самых перспективных направлений в области Data&Analytics по версии исследовательского агентства Gartner. Прогнозируется, что эти технологии станут доминировать уже в 2020 году, а спрос на них многократно возрастет в ближайшие 3-5 лет [1]. Такие тенденции актуальны и для России, где цифровизация сегодня стала фактически Далее …

Как увидеть лес за деревьями: что такое Decision Tree и зачем это нужно в Big Data

Big Data, Большие данные, Machine Learning, машинное обучение, системный анализ, Data Mining, предиктивная аналитика

Продолжая насыщать курс Аналитика больших данных для руководителей важными понятиями системного анализа, сегодня мы рассмотрим, что такое дерево решений (Decision Tree). А также расскажем, как этот метод интеллектуального анализа данных (Data Mining) и предиктивной аналитики используется в машинном обучении (Machine Learning), экономике, менеджменте, бизнес-анализе и аналитике больших данных (Big Data). Как растут деревья решений: базовые основы Начнем с определения: дерево решений – это математическая модель в виде графа, которая отображает точки принятия решений, предшествующие им события и последствия. Этот метод Data Mining широко используется в машинном обучении, позволяя решать задачи классификации и регрессии [1]. Аналитические модели в виде деревьев решений более вербализуемы, интерпретируемы и понятны человеку, чем другие методы Machine Learning, например, нейронные сети. Дополнительное достоинство Decision Tree – это быстрота Далее …