Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Теперь, когда мы поговорили о чтении данных, работе с ними и их анализе, перейдем к очень важному аспекту дата-грамотности: общению на языке данных. Что делать, если вы способны провести строгий анализ, почерпнуть из имеющихся у вас данных важные знания с помощью диагностических методов, но при этом не в состоянии донести результаты до коллег, подчиненных и т. д.? Или, что еще хуже, вы можете считать, что у вас есть необходимые навыки для общения на языке данных… но на самом деле их нет. Тогда вы совершенно точно не сумеете объяснить другим, к каким выводам пришли. Умение общаться на языке данных – абсолютная необходимость.

Очень важно понять, что такое общение на языке данных. Что означает слово «общаться»?

Общаться – это делиться или обмениваться информацией, новостями или идеями [24] Lexico.com, определение Communicate. https://www.lexico.com/en/definition/communicate . .

Если говорить о четырех уровнях аналитики, нам нужно делиться или обмениваться информацией, чтобы описать, что случилось в прошлом, знаниями, полученными в результате диагностического анализа, прогнозами и указаниями на основании предиктивного и прескриптивного анализа. Общение необходимо для успеха стратегии работы с данными и дата-аналитикой. Как общаться на языке данных? Есть ли какой-то особый способ общения с опорой на дата-грамотность, который делает обмен информацией более эффективным? Это прекрасные вопросы!

В современном мире данных есть постоянно растущая область: дата-сторителлинг. Откуда такой интерес к ней? Давайте подумаем. Если я должен донести до вас множество статистических показателей и прочих числовых данных, скоро ли вы начнете зевать и скажете мне спасибо за прекрасное лекарство от бессонницы? Но все может обернуться иначе. Запоминаете ли вы истории, которыми делятся с вами другие люди? Наш мозг гораздо лучше воспринимает истории, чем «чистые» данные. Мы должны научить людей делиться историями и доносить до других именно в такой форме различные показатели, результаты анализа и знания, почерпнутые из данных.

А теперь давайте еще раз взглянем на разные подразделения компании и попытаемся понять, кому нужна эта составляющая дата-грамотности. Давайте представим, что мы изучаем финансовые показатели компании за последние 12 месяцев. Этот период был для компании весьма продуктивным, и мы хотим знать, что привело к такому успеху и как сохранить динамику. Должны ли сотрудники различных подразделений компании поделиться друг с другом тем, что извлекли из данных?

ОБЩЕНИЕ НА ЯЗЫКЕ ДАННЫХ: ФИНАНСОВЫЙ ОТДЕЛ

В первую очередь посмотрим на финансовый отдел. Следует ли команде финансистов общаться с другими на языке данных, чтобы понять, насколько успешным был последний год? Да! Как раз финансовый отдел и должен рассказать остальным результаты общей работы. В данном случае команда финансистов может поделиться только результатами дескриптивного анализа (а это первый уровень). Финансовый отдел сообщает топ-менеджерам и другим сотрудникам компании о численных показателях, чтобы у всех сложилась верная картина происходящего.

ОБЩЕНИЕ НА ЯЗЫКЕ ДАННЫХ: ДАТА-АНАЛИТИКИ

Перейдем к команде специалистов по обработке данных. Эти сотрудники играют очень важную роль в понимании того, что происходило в течение последних 12 месяцев. Они способны находить, анализировать и раскрывать то, что могли пропустить другие. Дата-аналитикам, как правило, нужно совершенствовать свои навыки дата-грамотности именно в сфере общения на языке данных. Вопрос в другом: нужно ли им это? Конечно же, да. Раньше общение не было приоритетом для тех, кто занимается обработкой данных. Однако в новом мире дата-грамотности все иначе, и дата-аналитикам нужно учиться общаться на языке данных со всеми сотрудниками своей организации.

ОБЩЕНИЕ НА ЯЗЫКЕ ДАННЫХ: ТОП-МЕНЕДЖМЕНТ

И наконец, высшее руководство. Топ-менеджерам нужно уметь донести до всех сотрудников организации результаты различных типов анализа. Затем они должны рассказать о причинах успеха, о том, что планируется делать для сохранения положительной динамики, и т. д.

Способность говорить на языке данных и понимать его необходима для оценки успеха компании. Итак, мы видим одну общую тему, объединяющую весь мир дата-грамотности, – навыки общения на языке данных нужны всем .

Как мы поняли из этой главы, всем – абсолютно всем и каждому! – необходимо развивать навыки дата-грамотности. Не забывайте определение: дата-грамотность – это способность читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных. Дата-грамотность и ее отдельные элементы помогают организации достичь успеха в любой деятельности, будь то запуск нового продукта, изменение маркетинговой стратегии или еще что-то.

В заключение упомяну о двух крайне важных аспектах определения дата-грамотности – это свободное владение данными и принятие решений, подкрепленных данными. Мы еще поговорим об этом, но уже сейчас следует отметить, что свободное владение данными – это и есть способность разговаривать на языке данных. Что такое принятие решений, подкрепленных данными, я думаю, объяснять не нужно. Если мы обладаем дата-грамотностью, но не используем ее для принятия более обоснованных решений, то в чем тогда ее смысл?

Разобравшись с определением дата-грамотности, важно понять, что она представляет собой один из кусочков мозаики – общей стратегии в сфере данных и аналитики. Если эту мозаику правильно собрать, у нас будет прекрасная картина, изображающая цель, к которой стремится наша организация. Таким образом, стратегия и должна стать отправной точкой в работе организации с данными – но, к сожалению, руководители слишком часто начинают не с этого. Только при наличии четкой и определенной стратегии можно подбирать необходимые инструменты и способы работы с данными и аналитикой. Давайте рассмотрим некоторые из таких инструментов.

Мы много говорили о дата-грамотности, а теперь давайте поговорим конкретно об анализе и обработке данных в научном смысле – о data science. Какую роль играют визуализация данных и управление данными? Относится ли к дата-грамотности такая область, как этика данных? В этой главе мы изучим эти (и некоторые другие) области мира данных. Мы рассмотрим их с точки зрения как общей стратегии, так и четырех элементах дата-грамотности… и в итоге увидим, как все элементы этого мира слаженно работают на общий результат. На рис. 4.1 приведены важнейшие области, о которых пойдет речь в этой главе: