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

В сфере данных и аналитики это происходит, увы, повсеместно. Вместо того чтобы изучать рынок, тенденции и т. д., аналитики застревают в бесконечной петле реактивного анализа: им задают вопросы, а они вынуждены отвечать на них и придумывать возможные реакции. Хочу сразу оговориться: я ни в коем случае не утверждаю, что реактивному анализу вообще не должно быть места в рабочих процессах. Наоборот, временами он необходим, поскольку является неотъемлемой составляющей четырех аналитических уровней. Нет, я лишь рекомендую вам обращать внимание на менталитет. Если мы постоянно будем только тушить пожары, то никогда не сможем их предотвращать. Иными словами, наши решения не должны сводиться исключительно к реакции на происходящее: в игре порой необходимо делать первый ход, полагаясь на навыки дата-грамотности и аналитические инструменты для того, чтобы самим определять рынок, а не реагировать на него.

Если сравнивать реактивную и проактивную аналитику, то наглядным примером может послужить кризис, связанный с COVID-19. Компании и организации, отдельные люди и целые страны реагировали на новости и свежие данные. Порой реакция заходила слишком далеко. Мир столкнулся с тем, с чем не сталкивался еще никогда, поэтому неудивительно, что он оказался не готов к такому повороту событий. Однако пандемии случались и раньше – нельзя ли было, как говорится, подстелить соломку заранее? Например, заранее позаботиться об обеспечении безопасности на случай подобного кризиса – не только с точки зрения здравоохранения, но и в экономическом смысле.

В сфере данных и аналитики необходимо вырабатывать проактивный менталитет. Без реактивной аналитики тоже порой не обойтись, но нужно работать и на опережение, изучая тенденции и внимательно следя за тем, что происходит в мире. Настройтесь на проактивную аналитику, стройте прогнозы, совершенствуйте навыки.

Начинать с основ, казалось бы, логичнее всего, но не для всех это очевидно. Возможно, взрослым, состоявшимся людям не слишком приятно в очередной раз выслушивать, что основы – фундамент успеха. Простота может разочаровывать или даже раздражать. И все же – начиная путешествие в мир данных, сосредоточьтесь на основах. Пожалуйста.

Многие из нас в начале пути очарованы блеском: новейшие технологии – это же очень интересно! Однако, поддавшись очарованию, мы рискуем сбиться с пути к успеху. Мир данных полон таких примеров – когда руководители придают технологиям и процессам чрезмерное значение в надежде, что они смогут разрешить все проблемы сотрудников или организации в целом. Скажем, большие данные и обработка данных: и тем, и другим нас буквально пичкают последние лет десять; и то, и другое превращается чуть ли не в миф, в религию. Те же большие данные играют свою роль, но в нашей сфере не существует чудодейственных средств для решения любых проблем и удовлетворения любых потребностей. Однако руководители организаций надеются на чудо, а когда чуда не случается, закономерно расстраиваются.

Так что начинайте с основ. Проработайте их. В первую очередь изучите, что такое данные как таковые. Как они работают? Откуда они берутся? Точно так же поступите и с аналитикой. Не нужно сразу нырять в глубину и с ходу хвататься, к примеру, за изучение типов машинного обучения, если вы слабо разбираетесь в каких-то базовых вещах. Приступайте к делу разумно.

Когда я общаюсь с детьми, осваивающими новый навык, то всегда советую им посмотреть на профессионалов. Над чем работают эти люди? Возьмем профессионального баскетболиста: он посвятит всю тренировку отработке самого сложного броска на свете? Или начнет с разминки, с базовых упражнений? Разумеется, второе.

Когда будете учиться обращению с данными, берите пример с нашего гипотетического баскетболиста. Изучите основы визуализации данных – и со временем вы научитесь создавать удивительные визуализации, способные рассказать интереснейшие истории, которые будут иллюстрировать полученные вами знания. Этот день непременно наступит, если вы начнете с малого. Изучая анализ данных, начните с совершенствования навыков чтения результатов дескриптивного уровня. Разберитесь в том, как работают эти методы, попытайтесь прокачать навыки сторителлинга… и т. д. А затем можно будет пойти дальше и отрабатывать навыки, необходимые для диагностического уровня. Учитесь задавать правильные вопросы о данных, которые у вас есть. Так, от простого к сложному постепенно вы добьетесь прогресса.

Еще раз обращу ваше внимание на то, что мир данных и аналитики многим кажется очень скучным. А мне? Ни в коем случае! Но я знаю людей, которые страдают и жалуются, когда им приходится учиться обращению с данными: вдруг они из-за этого превратятся в «программистов» или, о ужас, в «ботаников»?! Кстати, мое прозвище – Главный Ботаник, и я им горжусь… Эти же люди, наверное, в школе тосковали на уроках математики, думая, что иксы и игреки никогда в жизни им не пригодятся. Нет, пригодятся!

Мне, как специалисту по дата-грамотности, читатели, зрители и слушатели часто задают множество вопросов, но мой любимый – тот, который я услышал в одном южноамериканском техническом университете: «Можете ли вы научить нас расчетам и анализу по-другому?» Странно, не правда ли? Но, если вспомнить школьные уроки математики, становится понятно, в чем проблема. Школьники, повторюсь, постоянно спрашивают: где и как в реальной жизни можно применить полученные знания? Это и есть главная проблема, причем не только школьного образования, но и университетского… да и мира данных в целом. Так вот, необходимо изменить подход к обучению – оно должно быть ориентировано на применимость и контекст.

В чем практическая польза того, чему вы собираетесь учиться? А каковы будут ощутимые результаты? Здесь может помочь геймификация, то есть игровой подход к образованию. Меня часто спрашивают те, кто проходит мой курс или программу: «А мы получим в конце какой-нибудь сертификат или диплом?» Замечательный вопрос! Но разве кто-то мешает вам самим придумать награду, которую вы получите, завершив путешествие? Начиная путь, подумайте о том, как вы можете «развлечь» себя обращением с данными. Как вы вознаградите себя, закончив изучать ту или иную тему? Как вы будете применять то, чему научились? Обязательно задайте себе эти вопросы! Ваше путешествие будет более успешным, если вы будете получать удовольствие от того, что делаете, а не мучиться от тоски и скуки. И это подводит нас к следующей теме этой главы.

Мир данных и аналитики огромен и невероятен. Мы уже коснулись множества тем – а ведь эта книга посвящена в основном дата-грамотности. Такая широта возможностей для изучения тоже может стать проблемой.