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

То же самое должно происходить и в коллективе. Не у всех есть соответствующая подготовка, и не все способны провести полноценный диагностический анализ, но каждый сотрудник организации должен развивать навыки дата-грамотности, чтобы правильно отвечать все на тот же пресловутый вопрос «почему?» . Работа с данными дает возможность каждому вносить свой вклад в общее дело: сотрудники совместно получают знания, на которых впоследствии будут основаны взвешенные и продуманные решения.

И наконец, последний элемент дата-грамотности – общение на языке данных. Это обязательная часть: умение донести до других полученные знания помогает в принятии решений. Если коммуникация нарушена, организация не в состоянии принимать обоснованные решения. К сожалению, умение говорить на языке данных – или свободное владение данными – в мире аналитики встречается реже, чем хотелось бы, поэтому обучение дата-грамотности просто жизненно необходимо. На диагностическом уровне, как и на дескриптивном, анализ должен отвечать тем же критериям: быть простым, исчерпывающим и эффективным. Когда вы делитесь полученными результатами с другими, не нужно живописать весь процесс анализа поэтическим языком, говорите строго по существу. Свободное обращение с данными всех сотрудников позволяет организации создать подходящий план коммуникации и поддерживать сам процесс диагностического анализа от начала и до конца.

Можно ли привести примеры диагностической аналитики в действии? Конечно.

Один из лучших примеров использования дескриптивного и диагностического анализа – борьба со вспышкой холеры в Лондоне в 1854 году, о чем уже говорилось в главе 4 (см. рис. 6.5). Легенда гласит – а это, я настаиваю, именно легенда, поскольку со временем молва приукрашивает события, – что врач Джон Сноу с помощью визуализации данных помог остановить вспышку заболевания и предотвратить новую. Помимо того, что визуализация помогла сдержать болезнь, с ее помощью удалось сделать главное – подтвердить теорию, что вспышка была связана с загрязненной водой из водоразборной колонки. Так было опровергнуто ошибочное убеждение, будто холера передается по воздуху. Давайте рассмотрим эту визуализацию, чтобы еще лучше разобраться в двух первых уровнях аналитики.

Во-первых, взгляните на рисунок и определите, что на нем изображено. Джон Сноу попросил нанести на карту все дома, где были отмечены случаи заболевания. Больше всего больных оказалось в районе Брод-стрит: там и располагалась колонка, из которой жители брали воду.

То, что написано в предыдущем абзаце, по сути и есть дескриптивный анализ. Я смог описать, что происходило и где происходило. Более глубокий анализ может выявить что-то еще, но сейчас нам интересен именно описательный метод. А вы, если хотите, можете провести дальнейший анализ карты – например, расположения пивоварен: высказывалось предположение, что на пивоварнях не было случаев заражения холерой, поскольку работники пили бесплатное пиво, а не воду.

Двигаясь по уровням аналитики, мы замечаем, что описательный анализ порождает новые вопросы: почему много случаев заболевания было отмечено в районе колонки на Брод-стрит? Так, слева особенно много отметок о случаях холеры. Масса случаев и вдоль самой Брод-стрит, но вдоль прилегающих улиц – уже меньше. Задаваясь вопросами, мы переходим на второй уровень аналитики – к использованию диагностических методов.

Имея перед глазами визуализацию данных о случаях холеры, мы погружаемся в диагностический анализ. Большое количество случаев холеры вокруг колонки? Повод для новых вопросов. Так или иначе, ответы ведут нас к колонке на Брод-стрит… И действительно: обнаружилось, что вода в колонке загрязнена. Через нее передавалась болезнь. Врача Джона Сноу можно считать одним из пионеров журналистики данных – когда в основе журналистского материала лежит обработка данных [33] Rogers, S. (2013). John Snow's Data Journalism: The Cholera Map that Changed the World, The Guardian, 15 March. https://www.theguardian.com/news/datablog/2013/mar/15/john-snow-cholera-map . .

А теперь давайте обратимся к сфере продаж. Компании, работающие в самых разных отраслях, стремятся выводить на рынок новые продукты, привлекать клиентов и получать доход – это естественно. Есть ли польза от дескриптивной и диагностической аналитики для отделов продаж? Помогает ли работа с данными эффективно осуществлять продажи? Этот пример наглядно показывает, что польза, безусловно, есть. Знаю, что эту тему мы уже рассмотрели, но для начала сделаем шаг назад и вспомним про дескриптивную аналитику : что она может рассказать о потенциальных клиентах, их распределении по демографическим группам и о реальных показателях в сравнении со спрогнозированными.

● Первый пример применения описательной аналитики – потенциальные клиенты организации. При помощи аналитического ПО (например, Qlik или Tableau) компания может визуализировать данные по потенциальным клиентам. А затем, применив фильтры, можно получить картину, которая позволит рассортировать клиентов (по финансовым возможностям, по местоположению и т. д.), чтобы передать результаты соответствующим торговым представителям или в другие подразделения компании, затребовавшие такие данные для своих целей. Как вы понимаете, посредством дескриптивного анализа организация может писать свою историю работы с потенциальными клиентами.

● Второй пример – это демографическая структура клиентской базы. Возможность визуально оценить распределение клиентов по местоположению, длительности взаимодействия с компанией, потраченным на ее продукцию средствам и множеству других показателей дает продавцам массу информации для понимания общей картины продаж в организации.

● Наконец, очень важно отмечать и описывать степень совпадения реальных показателей с прогнозами. Если организация не способна сравнить эти цифры, то у нее не получится ни поставить правильные задачи перед торговыми представителями, ни получить полную и безошибочную картину происходящего в сфере продаж. Однако не нужно забывать о том, что это лишь дескриптивный анализ. Все эти примеры необходимо дополнить диагностическими методами.

Итак, с дескриптивным анализом разобрались. Мы движемся дальше по аналитической цепочке и переходим от описательных к диагностическим методам анализа ситуации в продажах (чему и посвящен этот раздел главы 6).