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

Периферийная аналитика – это новое и перспективное направление в сфере данных и аналитики.

Если вкратце, то периферийная аналитика – это сбор и анализ данных датчиком, устройством или точкой контакта. Противопоставляется пересылке данных в облако или на сервер [65] Ismail, K. (2018). What is Edge Analytics? CMS Wire, 14 August. https://www.cmswire.com/analytics/what-is-edge-analytics . .

Это возвращает нас к интернету вещей: речь идет о датчиках и сборе данных от умных устройств. В периферийной аналитике не нужно ждать, пока данные будут собраны и подготовлены для анализа: эта функция передана непосредственно датчикам. На мой взгляд, внутренняя аналитика сродни периферийной. В обоих случаях анализ происходит в реальном времени, и это преимущество. Представьте себе данные, которые можно получить от двигателя самолета или машины с автопилотом. Результат их анализа очень важен – в первую очередь для безопасности людей.

Итак, периферийная аналитика – эффективный способ анализа данных, но какое же место она должна занимать в вашей стратегии? Достаточно значимое. Следует ли большинству сотрудников ею заниматься? Пожалуй, нет: для одних она действительно может стать частью их рабочих обязанностей, другие же будут просто пользоваться ее результатами.

В случае с периферийной аналитикой верно то, что мы говорили об облачных сервисах: не так важно, где именно собираются, обрабатываются и анализируются данные. Вы должны уверенно пользоваться всем арсеналом навыков дата-грамотности, поэтому стоит внедрить периферийную аналитику. У нее серьезный потенциал, но, если сотрудникам вашей организации не хватает дата-грамотности, вы потратите силы и средства впустую.

Последняя тема этой главы – геоаналитика. Как следует из названия, это географическая аналитика. В последнее время был достигнут значительный прогресс в области использования геоданных, привязки данных к различным географическим регионам и т. д. Приведу лишь несколько примеров, как геоданные используются для понимания информации.

Распространение вирусов и их воздействие. В период пандемии COVID-19 это стало особенно актуально. Геоданные и их анализ помогают следить за распространением вируса и определять сроки закрытия и открытия регионов.

Информация о продажах. Если вы нанесете на карту данные по вашему региону, то сможете наглядно представить, где и что покупают (или, напротив, не желают покупать). Отличный способ разобраться в тенденциях, связанных с вашей потребительской базой.

Волны преступности. Анализ данных позволяет выявить, где и какие преступления происходят, существуют ли некие тенденции и закономерности, а нередко и помогает найти преступников.

Визуализация данных. Я сам наблюдал этот способ использования геоаналитики: данные анализа наносятся на карту (схему) человеческого тела, автомобиля и пр. Так наглядно видно, откуда поступили эти данные, и анализ упрощается.

Анализ цепочек поставок. Стратегия управления через цепочки поставок – сильный логистический ход, но и в этом случае возможны ошибки. При помощи геоаналитики руководители организации могут разобраться, что происходит с цепочкой поставок и где могут возникнуть проблемы и сбои.

Геоаналитика – важное дополнение к организационной стратегии и уникальная составляющая дата-грамотности. Организации, безусловно, должны использовать геоаналитику в рамках своей стратегии, но не стоит ею злоупотреблять. Она должна занять подобающее ей место и приносить пользу, просто стоит помнить: «можно картировать» не равно «нужно картировать». И отличать одно от другого – отдельный навык дата-грамотности.

Чтение и понимание карт, содержащих данные, – полезный навык, но отнюдь не обязательный. В первую очередь нужно научиться типовой работе с данными и аналитикой. А уже затем, если понадобится, можно освоить и геоаналитику.

Я предупреждал, что эта глава затронет далеко не все аспекты стратегии в сфере данных и аналитики, но важнейшие из них мы с вами все же разобрали. Моей задачей было помочь вам в совершенствовании свободного владения данными – одной из ключевых составляющих дата-грамотности. Смогли бы вы раньше поддержать разговор на темы, о которых прочли в этой главе? Если да, то замечательно. Но, боюсь, таких, как вы, очень немного.

Помимо этого, вы еще немного расширили свои знания о стратегии в сфере данных и аналитики, отточили навыки дата-грамотности и поняли, как дата-грамотность связана с темами, затронутыми в этой главе.

В этой книге мы разобрали множество областей и аспектов дата-грамотности и поговорили о шагах, которые необходимо предпринять для ее внедрения среди сотрудников и выработки стратегии. Заключительная глава будет посвящена первым шагам вашего личного путешествия в мир данных. Вы сможете:

● узнать, откуда начать путешествие;

● убедиться, что вы способны его совершить;

● почувствовать восторг перед предстоящим путешествием.

Чтобы наметить главные рекомендации для этого путешествия, мы взглянем на мир, в котором живем, – и, в частности, на то, как сказалась на нем пандемия COVID-19. А еще вспомним про кулинарные рецепты: это прекрасная аналогия, которая поможет нам представить ингредиенты дата-грамотности. Лично мне очень нравится что-нибудь печь – и, если я ошибусь в рецептуре «папиного» печенья, семья мне этого не простит! Это верно и для вашего путешествия в мир дата-грамотности. Увы, организации очень часто кладут в свое «блюдо» – стратегию работы с данными – не те ингредиенты, а о некоторых вообще забывают.

Но прежде всего я хочу сказать о главном условии, без которого вы не доберетесь до цели путешествия: вам необходим правильный менталитет. Нужно осознавать, что мир данных и аналитики постоянно (и очень быстро) меняется и развивается. Мы производим все больше и больше данных. Нельзя застревать в прошлом и продолжать делать что-то привычное по-прежнему, необходимо осваивать новые методы. Эта книга – не пособие по развитию правильного менталитета (таких пособий много), но для успеха в сфере данных и аналитики важно понимать, в каком мире мы живем. Чем лучше мы представляем себе будущее и современные тенденции, чем лучше мы разбираемся в данных и аналитике в целом, тем лучше мы подготовлены к путешествию.

Важно понимать: все, о чем мы будем говорить в этой главе, верно и для повседневной жизни. Мы живем в мире, который управляется и будет управляться данными. И в связи с этим мы сейчас поговорим о том, что повлияло на всех нас и навсегда изменило лицо цифрового мира и сферу данных и аналитики: о пандемии COVID-19.