Retos Analytics

Baruch Schieber y yo acaba de publicar un punto de vista de la analítica que se pueden encontrar aquí . Este documento no es un documento técnico. Está dirigido a ejecutivos que desean conocer los aspectos esenciales acerca de un tema determinado, el análisis de este caso. Baruch trabaja en IBM Research en el que está gestionando el centro de la optimización. Yo trabajo en grupo de software de IBM en el que llevar el uso de análisis dentro de las soluciones de la industria. Dadas las analíticas se trata en muchos artículos, blogs, libros, etc, tratamos de arrojar algunas luces sobre temas que no se discuten t que mucho. Hemos centrado en lo que los ejecutivos nuevos análisis debe preocuparse. Asumimos analytics valor se entendía, y enumeró una serie de problemas que deben ser atendidos con el fin de recoger los análisis de valor podía proporcionar.  Esta es la lista que terminamos con:

• ? ¿Cómo se puede utilizar de forma eficiente los datos inciertos o incompletos en una aplicación analítica?
• ? ¿Cómo se puede diseñar una eficaz toma de decisiones del sistema cuando una parte de ese sistema incluye la interacción humana?
• ? ¿Cómo puede hacer análisis social y organizativamente aceptable?
• ? ¿Cómo puede crecer el número de personas con las habilidades correctas para aplicar la analítica para un problema de negocio?
• ? ¿Qué herramientas de aprendizaje, entornos sandbox, la educación, y las asociaciones académicas para capacitar a los estudiantes u otros recursos es necesario diseñar?
• ? ¿Cómo se puede simplificar el proceso de modelado mediante el uso de herramientas más poderosas?

Espero que estos son autoexplicativas, pero me gustaría dar un ejemplo concreto de la tercera. En una ocasión estaba trabajando para una compañía de ferrocarriles como consultor ILOG. El cliente quería automatizar el cálculo de los conductores de locomotora listas. Eso significaba que el propósito de la aplicación que se estaban desarrollando era definir quien conduce qué, y dónde pasar la noche.  El primer sistema que se entregó calcular horarios conductores mientras repartiendo todas las normas laborales y otras restricciones en un plazo razonable de tiempo. Sin embargo, no se utilizó realmente en la práctica. Cuando preguntamos por qué, la respuesta fue esclarecedor: " bien, algunos conductores quieren tener una parada de una noche en un lugar determinado, con el fin de conocer a alguien más que su cónyuge ... Otros prefieren estar en casa todas las noches. "   Afirmar tal reglas explícitamente en el sistema estaba violando alguna ley de privacidad, por lo tanto, no era parte del modelo matemático del problema.  

 

La curación fue para permitir una interacción entre el tomador de decisiones humana y el sistema de optimización. Hemos implementado una manera de editar la solución planificador humano. Fue entonces posible que el planificador añadir manualmente algunas paradas explícitas durante la noche para algunos conductores, y tener el problema resuelto de nuevo. También es posible forzar algunas noches en casa de los demás, y tener el problema resuelto de nuevo. De esta manera el planificador fue capaz de hacer frente a limitaciones que no podía ser que se indique explícitamente en el modelo matemático. Cada vez que la solución propuesta no fue repartiendo aquellos restricción implícita, el planificador añadía algunas paradas necesarias para el modelo, luego pidió una nueva solución. El proceso se repite hasta que el planificador se mostró satisfecho con la solución.

 

Esta nueva forma de listas de computación fue bien recibido, y se había abeja usado durante años. Vemos dos motivos de la aceptación mejor.Primero importante, pero implícito, limitaciones podrían ser tenidos en cuenta. En segundo lugar, había alguien para ir a si las listas propuestas no se ajustaba a algún conductor. Conductores descontentos podían ir a hablar con el planificador y pedir el cambio, ya veces podría conseguir un cambio hecho. Esto no era posible con un sistema completamente automatizado. Con un sistema automatizado, los conductores infelices no saben con quién hablar en caso de desacuerdo. Este ejemplo muestra que un cambio en la forma de análisis es aplicado puede tener un efecto dramático en su aceptación. El ejemplo fue en el campo de la optimización matemática, sino una situación similar sucede cuando se utiliza análisis tot tomar decisiones automatizadas. La capacidad de un ser humano para sobrescribir un proyecto de decisión a veces es clave para la aceptación.