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

Итак, мы рассмотрели три варианта использования данных: управление рисками в банке UOB, работа организаторов US Open по совершенствованию болельщицкого опыта, взаимодействие с потребителями компании Coca-Cola. Эти примеры из реального мира позволяют понять, как организации выигрывают от непосредственного чтения данных. Есть и другие примеры чтения данных, нередко встречающиеся в различных организациях:

● отслеживание тенденций и закономерностей маркетинговых кампаний с целью понять, как работают маркетинговые стратегии компании в различных условиях;

● понимание демографических условий и тенденций, что позволяет изучать потребительскую базу компании;

● понимание различных рыночных трендов, благодаря чему организация разрабатывает новые продукты, запускает их в нужное время и анализирует, насколько успешным был запуск.

В целом можно сказать, что чтение данных помогает успеху инициатив организации в области дата-грамотности. Если коллектив уверенно чувствует себя при обращении с данными, компания способна гораздо быстрее достичь успеха в этой сфере.

Начиная изучение свободного владения данными, давайте мысленно перенесемся в раннее детство – когда мы только учились говорить и читать: принципы и идеи раннего развития речи помогут нам осознать, что значит говорить на определенном языке. И это возвращает нас к началу главы, к примеру с путешествием мечты, которое вы планировали. Помните, что в итоге получилось? Увы, все пошло не так, и ваша поездка оказалась основательно подпорчена незнанием местного языка. С организациями такое происходит постоянно. У руководства есть прекрасные идеи по поводу данных и аналитики, они мечтают, каких высот достигнет организация благодаря работе с данными… но все это разбивается о стену непонимания: сотрудники не знают, что делать с данными. К счастью, есть замечательный способ убрать эту стену, и он очень прост. Это – свободное владение данными.

Свободное владение данными, согласно определению, которое мы с вами будем использовать, – это способность говорить на языке данных и понимать его. Иными словами, это общение с помощью данных и о данных. Иногда этим термином подменяют термин «дата-грамотность» в целом, но я против. В этой книге мы определяем дата-грамотность как способность читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных. Вы, наверное, заметили, что свободное владение данными соответствует последнему элементу определения дата-грамотности – способности общаться на языке данных. Но для того, чтобы лучше разобраться в свободном владении данными, нам нужно связать эту способность со всеми четырьмя составляющими дата-грамотности. Через эту призму мы, во-первых, увидим, как свободное владение данными может стать для организации эффективным способом овладения дата-грамотностью, а во-вторых, узнаем, какое место оно занимает в общей стратегии.

Во-первых, давайте посмотрим, что значит говорить на языке данных и понимать его: это и имеется в виду под «свободным владением данными». Представьте себе: вы пытаетесь что-то объяснить собеседнику, а он смотрит на вас, как будто вы разговариваете с ним по-марсиански. Было такое? Отвлечемся от данных и дата-аналитики, вспомним любой бытовой разговор: случается с вами, что через минуту-полторы взгляд собеседника становится отсутствующим? Наверняка. Почему так происходит? Как добиться, чтобы ваши слова гарантированно достигли ушей слушателя?

Это и есть ключевой момент в мире свободного владения данными. В сфере данных у организации должны быть общепринятые практики и общепонятный язык. Когда организация разрабатывает такой язык, свободное общение на нем облегчает принятие решений. Почему? Потому что люди лучше начинают понимать, что именно им говорят. Раньше в организациях любые обсуждения только замедляли работу и мешали добиваться результатов (а кое-где это происходит и сегодня). В большинстве случаев это объяснялось просто: сотрудники не понимали, что до них пытаются донести. А свободное владение данными подразумевает, что сотрудники свободно общаются на понятном каждому из них языке данных, – и, следовательно, обсуждения повышают эффективность работы и помогают принимать и выполнять более взвешенные решения.

Чтобы понять, как это работает, давайте рассмотрим простой пример. Представьте себе, что специалист по обработке данных провел анализ и получил убедительный результат. Свободно владея данными, коллектив организации понимает, что именно было проделано, и может применить на практике идеи и решения, полученные в результате этого анализа. Другой пример: допустим, аналитик осуществил некий проект и представляет его руководству, рассчитывая на поддержку. Команда топ-менеджеров, владеющих языком данных, легко и быстро вникает в суть проекта (думаю, это общая мечта – чтобы руководители понимали наши запросы и поддерживали наши проекты). Наконец, представьте себе, что в организации существует свободный обмен информацией, поскольку весь коллектив говорит на одном языке данных и аналитики. В этом случае все проекты и стратегии, все результаты анализа без труда принимаются и применяются всеми. Это жизненно важный элемент для успеха организации в сфере данных и их анализа.

Итак, способность сотрудников и руководителей организации свободно общаться на языке данных – это не просто приятный бонус, а насущная необходимость. Рис. 5.1 поможет раскрыть суть свободного владения данными. Как мы видим, существует свободный поток информации. Все – специалисты по обработке данных, аналитики, ответственные за принятие решений, руководство и, наконец, все рядовые сотрудники – могут свободно обмениваться информацией, и это обеспечивает успех стратегии организации. Ничто не должно препятствовать этому успеху, и вы его добьетесь – просто положитесь на способность говорить на одном и том же языке.

При внедрении общего языка данных большим подспорьем оказывается словарь. Приведу одно из определений.

Словари данных используются для предоставления подробной информации о содержимом набора данных или базы данных (например, имена измеряемых переменных, типы или форматы данных, а также текстовые описания). Словарь данных служит исчерпывающим руководством к пониманию и использованию данных [32] U.S. Department of Agriculture, определение Data Dictionary. https://data.nal.usda.gov/data-dictionary-purpose . .

Это определение – вернее, описание назначения – очень хорошо объясняет, что такое словарь данных и для чего он нужен. Позвольте рассказать вам случай из моей собственной практики: герой моего примера не использовал словарь данных и не практиковал свободное владение данными.