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

Теперь представьте, что ваша организация запускает замечательную стратегию, погружаясь в мир данных и аналитики с твердым намерением добиться успеха благодаря четкому плану и видению. Иными словами, самолет совершает посадку. Руководству организации не терпится воспользоваться всеми возможностями, которые могут предоставить данные. Организация вложила средства в поиск надежных источников данных, в технологии, в обеспечение качества данных и т. д. Она отправляется в путешествие… и тут руководители обнаруживают, что сотрудники ходят растерянные, с трудом ведут осмысленные разговоры, а зачастую просто смотрят друг на друга пустыми глазами, мечтая лишь о предстоящем обеденном перерыве.

Дата-грамотность и свободное владение данными играют решающую роль в успехе стратегии в сфере данных и аналитики – это, можно сказать, секретный ингредиент. Только представьте, насколько упростится общение сотрудников, если все они будут разговаривать на языке данных. Свободные потоки данных – фактически залог успеха, это дает коллективу огромные возможности. Обратите внимание: я не утверждаю, что все должны одинаково хорошо общаться на этом языке. Нет-нет, план вовсе не таков. Страшно представить, что организация потребует от вас выучить наизусть все термины, которыми пользуются, к примеру, специалисты по статистике. Это все равно что заставить всех сотрудников освоить язык программирования, которым пользуются разработчики. Вряд ли коллектив будет счастлив. (Нет, если вы сами специалист по статистике, вам наверняка было бы приятно, если бы все без исключения говорили на вашем языке… но давайте все-таки попробуем обойтись без этого.)

Итак, единый язык общения в сфере данных необходим, но не нужно требовать от всех одинакового уровня. Главное, чтобы каждый мог уверенно общаться с коллегами. Одни сотрудники будут лучше владеть языком данных, словарь других будет скромнее, но это требование – свободное владение данными – должно распространяться на весь коллектив организации: во время обсуждения данных никто не должен смотреть на говорящего как баран на новые ворота. Это не только обеспечит свободный обмен данными, но и поможет совершенствовать первый элемент дата-грамотности – чтение данных. Тогда и руководство, и сотрудники организации увидят, как улучшается ситуация в сфере данных и аналитики.

Чтобы лучше разобраться, как именно дата-грамотность (в целом) и свободное владение данными (в частности) оказывают влияние на успех стратегии, мы рассмотрим следующие темы:

● чтение данных;

● определение свободного владения данными и его значение для организации;

● словарь данных;

● стратегии совершенствования свободного владения данными.

Наконец, мы на примере познакомимся с процессом анализа и принятия решений, подкрепленных данными, чтобы увидеть, как на самом деле работает общение на языке данных.

Мы уже исследовали мир чтения данных в главе 3, так что не стоит повторяться. Зато мы можем расширить определение чтения данных с помощью примеров, демонстрирующих, как в реальном мире способность к чтению данных влияет на организации, людей и общество в целом. Мы остановимся на трех примерах: 1) данные и управление рисками; 2) данные и теннисный турнир US Open; 3) «вкусное» использование данных в компании Coca-Cola.

Первый пример переносит нас в мир управлениями рисками (а управление рисками в цифровую эпоху жизненно необходимо для организаций). Часто ли вы слышите об этических проблемах в сфере данных и аналитики? О защите персональных данных? Наверняка очень часто. В сфере управления рисками навыки работы с данными необходимы для смягчения возможных последствий при воплощении в жизнь смелых решений, осуществлении инвестиций и т. д. Способность донести нужную информацию до всех сотрудников, особенно если речь идет о компаниях финансовой отрасли, жизненно необходима. Предлагаю в качестве примера рассмотреть сингапурский United Overseas Bank (UOB) [28] Kopanakis, J. 5 Real-World Examples of How Brands are Using Big Data Analytics [Blog], Mentionlytics. https://www.mentionlytics.com/blog/5-real-world-examples-of-how-brands-are-using-big-data-analytics . .

В нашем примере UOB использует данные, чтобы сократить один из своих процессов с 18 часов до нескольких минут. Правда, удивительно? Благодаря этому банк может проводить анализ в реальном времени. Но тут же возникает вопрос, который мне задают регулярно: «Не позволят ли чудо-возможности данных и аналитики нам, людям, вконец облениться?» Я бы ответил так: если раньше процесс занимал 18 часов, а теперь – всего лишь несколько минут, то у вас освобождается масса времени для тщательного анализа! И это только одна из причин, делающих дата-грамотность жизненно необходимой для организации.

Теперь давайте рассмотрим пример, как данные могут порадовать спортивных фанатов: теннисный турнир US Open. Он проводится ежегодно, в нем участвуют сильнейшие теннисисты, и организаторы прилагают все усилия, чтобы болельщикам было как можно интереснее. Я сам большой фанат спорта, и знаю, что яркий болельщицкий опыт оставляет многолетние воспоминания. Вы бывали на большом спортивном событии? Наверное, да. Наверное, вы, как и я, очень цените атмосферу, приподнятое настроение и чувство единения со своей любимой командой. А что, если сделать такой опыт еще более ярким и запоминающимся с помощью данных и дата-аналитики? Именно этим решили заняться организаторы US Open, объединившись с IBM с целью повысить привлекательность турнира для болельщиков [29] Suzor, T. (2019). The Future of the Fan Experience at the US Open [Blog], IBM, 27 August. https://www.ibm.com/blogs/watson/2019/08/the-future-of-the-fan-experience-at-the-us-open . .

С помощью суперкомпьютера IBM Watson фанаты получают беспрецедентные знания. Теперь искусственный интеллект помогает им узнать больше деталей о матчах и о местах, которые можно посетить в ходе турнира, а также отбирает лучшие моменты игр. Аналитика не только помогает болельщикам, но и способствует успешным выступлениям спортсменов. Кто-то может сказать, что это лишает игру чистоты, но задумайтесь: например, анализ данных может показать теннисистам, сколько усилий они приложили во время матчей. Разве это не замечательно? Теннисисты пользуются данными, чтобы лучше понимать, как они играют. И теннис – это не единственный вид спорта, где данные и дата-аналитика работают на благо спортсменов.

Итак, тренеры и спортсмены благодаря данным отчетливее понимают, как правильнее играть и тренироваться, а болельщики получают дополнительную информацию, с которой становится интереснее следить за турниром. Но у нас остался еще один пример: моя любимая компания по производству газировки – Coca-Cola (любители Pepsi, пожалуйста, простите).

Как чтение данных может помочь Coca-Cola? Хочу заметить, что в примере, который мы будем разбирать, нет ничего уникального: другие организации также могут воспользоваться сходными техниками. Но для начала давайте разберем ряд конкретных случаев успешного обращения с данными в Coca-Cola [30] Marr, B. Coca-Cola: Driving Success with AI and Big Data, Bernard Marr & Co. https://www.bernardmarr.com/default.asp?contentID=1280 . . Случай 1: запуск Cherry Sprite стал прямым результатом сбора данных. Потребители заказывали газированный напиток и дополняли его вкусоароматическими добавками. Собрав нужные данные, компания решила запустить напиток с новым вкусом. Случай 2: для поддержания диалога с потребителями используются ИИ-боты. В данном случае бот с искусственным интеллектом был встроен в торговый автомат Coca-Cola и помогал покупателю смешать напиток в соответствии с его личными предпочтениями. Прекрасный способ понять потребителя и узнать потенциально привлекательные рецепты! Случай 3: Coca-Cola посредством социальных сетей узнает, каким образом ее продукция представлена потребителям через различные каналы. Используя неструктурированные данные соцсетей, руководство Coca-Cola понимает, как ее многочисленные потребители относятся к существующим продуктам компании, что и почему они покупают, как и с кем делятся соответствующей информацией. При помощи этих способов использования данных (и не только этих, но и множества других) и без того успешная компания сохраняет лидирующее положение на рынке [31] Kahn, Y. (2019). These Are the Top 10 Brands in the World in 2019. Facebook Isn't One of Them, Business Insider, 18 October. https://markets.businessinsider.com/news/stocks/interbrand-top-10-brands-in-the-world-2019-10-1028610273 . .