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

Что касается связи больших данных с дата-грамотностью, то она очевидна. Неважно, какие данные перед вами: большие, маленькие, круглые или треугольные, просто нужно чувствовать себя уверенно при обращении с ними и применять навыки дата-грамотности, четыре уровня аналитики и три «С» дата-грамотности, чтобы иметь возможность почерпнуть из данных ценные знания.

Мир внутренней аналитики – новая и бурно развивающаяся область в мире данных и аналитики. Пожалуй, это одна из самых важных новых областей.

Внутренняя аналитика – это «интеграция аналитического контента и возможностей в приложения, такие, например, как программы для производственной и коммерческой деятельности (CRM, ERP, EHR/EMR) или порталы (внутренние и внешние корпоративные сети)» [63] Logianalytics. What is Embedded Analytics? https://www.logianalytics.com/definitiveguidetoembedded/what-is-embedded-analytics . .

Внутренняя аналитика – это те виды анализа, которые отданы на откуп самим сотрудникам. Очевидно, что такой подход необходим, но прежде к нему не прибегали на регулярной основе – или, правильнее сказать, прибегали реже, чем следовало бы. Сегодня мы видим, как внутренняя аналитика становится важнейшей частью успешных стратегий в сфере данных и аналитики.

В рамках стратегии в сфере данных и аналитики немало областей, к которым имеет отношение внутренняя аналитика. Во-первых, мы знаем, что для успеха в этой сфере необходима демократизация данных. Следует передать данные в руки коллектива, чтобы с выгодой для организации использовать способности и опыт каждого сотрудника. Обычно это делается с помощью инструментов бизнес-аналитики, о которых мы уже говорили в этой главе, но можно и повысить эффективность, если внедрить элементы анализа непосредственно в системы, постоянно используемые сотрудниками.

Представьте себе, что вы торговый представитель с солидным портфелем клиентов, но вы хотите еще больше расширить клиентскую базу компании, найти новых клиентов и укрепить взаимоотношения с прежними. Ваша компания запускает новую линейку продукции, которую вы хотели бы прорекламировать своим клиентам, но при этом не уверены, кому из них разумнее всего ее предложить. А если бы у ПО, с которым вы работаете, была специальная аналитическая функция, позволяющая фильтровать вашу клиентскую базу и, следовательно, лучше понимать ее потребности? Это позволило бы вам принять более обоснованное и быстрое решение, кому адресовать рекламу новой линейки. Иначе вам придется обратиться к знающему коллеге, чтобы он отфильтровал для вас данные или составил отчет, но это существенно замедлит процесс, а время, как известно, – деньги.

В качестве второго примера можно привести работу склада. Я сам в юности работал на складе, где самой важной задачей было следить за движением продукции. Нам нужно было не только обеспечивать, чтобы на полках было достаточно продукции, но и своевременно обрабатывать заказы клиентов. Мы должны были быстро и точно обновлять данные, предназначенные для рабочего ПО (видите, даже если вы работаете на складе и искренне уверены, что данные вас не касаются, это не так!), чтобы контролировать количество товара. А если бы у нашего ПО была функция внутреннего анализа, позволяющая спрогнозировать, что может заказать клиент на основании истории его покупок, или изучить процесс поставок и дать полезные советы? В этом случае мы тоже смогли бы принимать более обоснованные и быстрые решения. Внутренняя аналитика в первую очередь помогает именно рядовым сотрудникам, позволяя им напрямую работать с данными. К сожалению, руководители многих организаций даже не задумываются, что и складским работникам необходима дата-грамотность. Но, если возможность провести анализ есть у всех, выгоду тоже получают все.

Третий пример – из моего личного опыта. Мне нравятся ультрамарафоны… как вы уже, должно быть, поняли. Я знаю, что во время тренировок нужно уделять внимание данным, которые передает мне мой собственный организм. А если бы у меня был другой эффективный способ контролировать тренировки и прогресс? То есть мою ультрамарафонскую стратегию, если хотите. Но такой способ есть! И, строго говоря, он тоже относится к внутренней аналитике.

Во время тренировок я использую смарт-часы, которые позволяют мне отслеживать показатели моего бега и текущее состояние организма. Они измеряют не только пройденное расстояние и перепады высот, но и темп, ритм, частоту сердечных сокращений (максимальную и среднюю), расход кислорода и калорий… и многое, многое другое. Я могу достать смартфон, куда передаются данные с часов, и изучить все показатели, а затем при помощи внутренней аналитики усовершенствовать свой план тренировок.

Думаю, из этих примеров понятно, зачем нужна внутренняя аналитика и как она помогает совершенствовать аналитическую стратегию организации. Кроме того, мы видим, что дата-грамотность, независимо от вашей должности в компании, имеет огромное значение. Она позволяет любому сотруднику узнавать результаты внутреннего анализа, работать с ними, задавать вопросы и получать ответы… и, наконец, принимать решения и доводить их до сведения коллег, подчиненных и начальства. Если у вас все в порядке с навыками дата-грамотности, то вы можете положиться на любопытство, чтобы задавать вопросы, и на творческий подход, чтобы сочинять и рассказывать истории, – а еще, что немаловажно, вы в состоянии критически осмыслить любые данные.

Давайте рассмотрим еще один термин, с которым вы, вероятно, нередко сталкиваетесь, особенно при работе с данными. Облако – это не какое-то загадочное и таинственное нечто, живущее в стране Нетинебудет. Это всего лишь место за пределами вашего офиса, где вы можете хранить свои данные. Раньше организации забивали данными свои собственные хранилища. Беда в том, что самостоятельное хранение данных обходится недешево: постоянно приходится увеличивать объем хранилища и покупать все более и более мощные серверы. Облако позволяет организациям хранить данные во внешних хранилищах.

Должен ли перенос данных в облачные хранилища быть частью стратегии в сфере данных и аналитики? Конечно же, да! К преимуществам облака относятся гибкость, надежность, мобильный доступ, восстановление, экологичность, безопасность, легкий доступ и мониторинг [64] Software Advisory Services. Why Move to the Cloud? 12 Benefits of Cloud Computing in 2019, Software Advisory Services. https://www.softwareadvisoryservice.com/en/blog/why-move-to-the-cloud-12-benefits-of-cloud-computing-in-2019 . . И конечно, это подходящее вложение средств. Все это выглядит как вполне убедительные доводы в пользу того, что облачный сервис должен стать частью вашей стратегии.

Дата-грамотность связана с облаком через свободное владение данными. Неважно, на какую стратегию вы положились (перенести данные в облако или разместить их в другом месте, имея возможность получить к ним доступ в любое время). Вы все равно будете пользоваться навыками дата-грамотности для анализа данных, независимо от того, где они хранятся.