Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов
- Название:Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Литагент Альпина
- Год:2022
- Город:Москва
- ISBN:978-5-9614-7563-0
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов краткое содержание
Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.
Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Что означает работа с данными (или просто «работа» в целом)? Давайте для начала разберемся с самим понятием «работа», чтобы рассмотреть его в нужном контексте.
Определений такого простого слова масса. Мне нравится такое: работа – это «деятельность, заключающаяся в физической или умственной активности ради достижения цели или результата» [20] Lexico.com, определение Work. https://www.lexico.com/en/definition/work .
. Итак, выходит, что работа с данными – это действия с данными ради достижения цели или результата. Все, конец главы, мы все поняли… да? И все же стоит немного углубиться в тему, чтобы как следует разобраться.
Марк Твен сказал: «Работа и игра – это два слова, которые описывают одно и то же, только в разных условиях» [21] Goodreads.com, цитаты Марка Твена. https://www.goodreads.com/quotes/459791-work-and-play-are-words-used-to-describe-the-same .
. Но работа тоже может приносить удовольствие. Теперь, когда мы понимаем, что значит «работа» (и, следовательно, осознаем, что она может быть не хуже игры), предлагаю перейти к конкретному контексту – работе организаций с данными.
Итак, работа организации с данными – это некие действия с данными, совершаемые сотрудниками организации для достижения цели или результата. Перейдем к конкретике и рассмотрим, как выглядит работа с данными на разных аналитических уровнях и как она связывает в единое целое различные отделы организации и разные роли ее сотрудников.
В работе с данными на четырех уровнях аналитики есть много общего, но вместе с тем каждый уровень обладает своими уникальными особенностями. Даже в дескриптивной аналитике работа с данными может означать для разных сотрудников и разных подразделений организации совершенно разное. Вы наверняка помните, что дескриптивный анализ – это описание того, что уже произошло или происходит в организации прямо сейчас. К описанию происходящего и сводится работа с данными на этом уровне. Строя визуализацию недавней маркетинговой кампании или рассматривая ее, вы работаете с данными. Это происходит постоянно. Вспомните пример из предыдущей главы – про Rolls-Royce и авиационные двигатели. Сколько способов работы сотрудников с данными мы обнаруживаем только в этом частном случае? Одни разрабатывали датчики для сбора данных, другие собирали данные, третьи анализировали их для последующего применения. И все эти люди работали с данными.
Второй уровень аналитических методов – диагностический, то есть поиск причин того, что было выявлено на дескриптивном уровне, – это тоже работа с данными. Пытаясь определить, почему что-то произошло, ища инсайты, раскрывая причины и следствия случившегося, мы работаем с данными. Формулировка вопросов, составление отчетов, проведение анализа – это все работа с данными. В каких сферах вам нужны инсайты? Какие важные знания вы хотите получить? Почему проиграла последний матч ваша любимая команда? Или – какое снаряжение взять с собой в поход? Вы уже работаете с данными самыми разными способами. Но давайте вернемся к работе организаций с данными и вновь обратимся к примеру с Rolls-Royce и двигателями: зачем собирать данные, если мы не собираемся работать с ними, чтобы почерпнуть важные знания? На тех, кто обрабатывал данные, считанные датчиками, лежала большая ответственность – ведь новые знания потенциально могли спасти множество человеческих жизней.
Предиктивный и прескриптивный анализ также подразумевает работу с данными разными способами. Эту работу выполняют разные группы сотрудников – от тех, кто отвечает за получение данных, до тех, кто непосредственно занимается их обработкой, делает прогнозы, анализирует (то есть, строго говоря, читает). Работа с данными – обычное дело для каждого из нас: мы постоянно этим занимаемся в повседневной жизни.
Если вы болельщик, то часто ли вы пытаетесь выявить тенденции, связанные с выступлениями вашей любимой команды в текущем сезоне, чтобы предсказать, как она сыграет в важном матче? Постоянно! Мы все время работаем с данными, читаем их, чтобы обогатить нашу жизнь, но на что это похоже в рабочей обстановке? Давайте рассмотрим еще один пример.
Представьте себе, что вы работаете в крупной организации, которая хочет запустить новую инновационную маркетинговую кампанию: ничего подобного ваша организация еще не делала. Эта кампания долго и с огромным трудом разрабатывалась, а из-за ее беспрецедентной сложности многие сотрудники очень нервничают. Как они будут работать с данными в такой ситуации? Что они будут стараться обнаружить? Какова роль дата-грамотности? Давайте рассмотрим, как разные группы сотрудников работают с данными, чтобы запустить эту кампанию и проанализировать ее успешность.
РАБОТА С ДАННЫМИ: IT-ОТДЕЛ
Для начала возьмем IT-специалистов. Нужно ли им работать с данными, чтобы помочь в запуске подобной кампании? Разумеется! В рамках этой конкретной кампании IT-отдел должен был и получить, и сделать доступными данные, необходимые для принятия обоснованных решений. Команда работала с данными самыми различными способами. В результате конечные пользователи получили возможность анализировать и использовать данные для обеспечения успеха кампании.

РАБОТА С ДАННЫМИ: ОТДЕЛ МАРКЕТИНГА
Далее рассмотрим саму команду маркетологов. Требуется ли от них работа с данными? Конечно! Маркетологи должны работать с данными, чтобы провести описательный анализ. Им нужно определить тенденции и закономерности в данных, касающихся как самой организации, так и рынка в целом. Именно данные помогут им составить прогноз успешности кампании.

РАБОТА С ДАННЫМИ: ОТДЕЛ ПРОДАЖ
Теперь обратимся к отделу продаж. Команда «продажников» находится в авангарде: именно она непосредственно взаимодействует с существующими и потенциальными клиентами. Отдел продаж отвечает на вопросы и проводит исследования для кампании, изучает новые продукты, доступные для клиентов организации, и решает, как использовать всю эту информацию для достижения успеха. «Продажники» должны уметь эффективно обращаться с данными, лежащими в основе маркетинговой кампании, а другие подразделения организации должны делиться с ними теми данными, которые есть у них.

РАБОТА С ДАННЫМИ: ТОП-МЕНЕДЖМЕНТ
И наконец, топ-менеджеры. Им непременно нужно работать с данными при запуске новой кампании: они никогда не занимались ничем подобным, это беспрецедентная кампания. Топ-менеджеры получают отчеты и другую информацию, что помогает им принимать решения, подкрепленные данными (обратите внимание: наша мозаика – четыре уровня аналитических методов – успешно складывается!). Получив данные, руководство начинает с ними работать. Естественно, это необходимо для успешного запуска кампании.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: