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

Конечно, чем больше возможностей, тем лучше, и я согласен с тем, что хорошо, когда есть из чего выбирать. Однако бывает так, что проблема выбора мешает двигаться дальше. Мы видим перед собой бескрайние просторы – и просто не знаем, что делать. Я обожаю горы, но если стоишь у подножия, это подавляет, и хочется спросить: неужели я смогу взобраться? Конечно! Шаг за шагом – и мы на вершине. Это понятно, но понимание не всегда спасает от страха и растерянности.

Данные и аналитика дают широчайшие возможности для выбора и изучения, и выбор действительно может пугать. Многие отступают и возвращаются к рутинной работе, даже не пытаясь начать движение вперед. Но наше путешествие в мир данных, как и восхождение в гору, можно и нужно совершать постепенно. Для этого нужно только выбрать, что вас действительно интересует.

К дата-грамотности нельзя применять единый для всех подход. Обучение, программы и многое другое могут разниться – потому что мы с вами все очень разные. Поэтому выберите то, что вас зацепило во время чтения этой книги, и у вас будет с чего начать. Мне кажется, многие не смогли начать свое путешествие просто потому, что растерялись перед множеством возможностей, не зная, за что хвататься в первую очередь. Не уподобляйтесь им и не волнуйтесь: не вы первый, не вы последний. Выберите заинтересовавшую вас тему и приступайте. Не забывайте, что не всем нужно быть профессионалами в обработке данных, но всем нужны уверенность и дата-грамотность.

В этой, заключительной главе мы рассмотрели кое-какие «посторонние» идеи, связанные с данными и аналитикой лишь опосредованно: кулинарные рецепты, менталитет, игры… Я часто упоминаю обо всем этом в лекциях о дата-грамотности. Почему? Потому что я уверен: успешность обучения дата-грамотности определяется не только и не столько технической стороной дела. Если думать только о скучных аспектах, то и весь мир данных будет казаться вам скучным и разжечь ваш интерес станет невозможно. Я обнаружил, что при нестандартном подходе к данным и аналитике увлечь людей обучением становится проще, да и само обучение оказывается эффективнее. А уже после этого можно погружаться и в технические аспекты – но начинать лучше не с них. Поэтому последняя тема заключительной главы – поиск ваших собственных «почему». И хотя она последняя, на самом деле начинать надо именно с этого.

Почему это так важно? Неужели нельзя просто «проходить темы», шаг за шагом? Конечно, можно, но… насколько это эффективно? Вспомните то, что вам очень нравится. Что угодно – хобби, фильм… Когда вы посвящаете время увлечению или пересматриваете любимый фильм, вы делаете это «шаг за шагом»? Конечно же, нет! Почему? Потому что для вас это важно и наполнено смыслом – а это и есть «почему». Благодаря «почему», благодаря причине и смыслу вы сосредотачиваетесь на своем деле, принимаете его близко к сердцу. Так же должно быть и с данными.

Мир изменился. Того мира, каким он был в моем детстве и юности, больше нет. И я очень этому рад! Нас окружают совершенно замечательные технологии, несопоставимые с теми, что были 30 лет назад, а технологии будущего точно так же во много раз превзойдут сегодняшние. И это прекрасно. Мир данных неразрывно связан с нашей жизнью. Поэтому очень важно развивать навыки дата-грамотности. Необходимо учиться тому, что в будущем сделает вас востребованным специалистом.

Имея все это в виду, подумайте немного о ваших «почему». Чего вы хотите достичь с помощью дата-грамотности? Карьерного роста, о котором мечтали годами? Лучшей жизни для себя и своей семьи? Или, может быть, вы мечтаете сделать мир совершеннее? (Подсказка: данные – это действительно сила, способная изменить мир, просто нужно правильно их использовать!)

Ответить на эти вопросы можете только вы сами. Только вы можете сформулировать для себя, что именно вы хотите делать при помощи данных и аналитики. Это и есть ваше «почему». Так что сядьте, подумайте и запишите ваши мысли, чтобы потом эти записи всегда были под рукой. Так вам будет проще искать решения и ответы. Вы найдете ваши собственные, личные «почему». А затем – отправляйтесь в путешествие!

«Путь в тысячу ли начинается с первого шага», – сказал Лао-цзы [69] Forbes Quotes. https://www.forbes.com/quotes/5870 . . Мир данных и аналитики необъятен, и эти бескрайние просторы могут пугать или подавлять, особенно если раньше вы не хотели лезть в этот мир или думали, что ничего о нем не знаете. Но я готов утверждать: в этом мире найдется место каждому. Не медлите. Не бойтесь, что станете «ботаником». Не бойтесь неудач. Вперед!

Redd, N. (2017) How Old is the Universe, Space.com, 8 June. https://www.space.com/24054-how-old-is-the-universe.html.

Там же.

Zimmerman, K. & Emspak, J. (2017) Internet History Timeline: ARPANET to the World Wide Web, Live Science, 27 June. https://www.livescience.com/20727-internet-history.html.

Словарь Merriam-Webster, определение Google. https://www.merriam-webster.com/dictionary/google.

Aune, S. (2010). Five Dot-Coms That Didn't Survive the Bubble, TechnoBuffalo, 25 January. https://www.technobuffalo.com/five-dot-coms-that-didnt-survive-the-bubble.

Foote, K. (2016). A Brief History of the Internet of Things, Dataversity.net, 16 August. https://www.dataversity.net/brief-history-internet-things.

Choudhury, A. R. and Mortleman, J. (2018). How IoT is Turning Rolls-Royce into a Data Fuelled Business, CIO, January. https://www.i-cio.com/innovation/internet-of-things/item/how-iot-is-turning-rolls-royce-into-a-data-fuelled-business.

RTInsights Team (2016). How Rolls-Royce Maintains Jet Engines With the IoT, RT insights.com, 11 October. https://www.rtinsights.com/rolls-royce-jet-engine-maintenance-iot.

Medical Device Network (2018). Bringing the Internet of Things to Healthcare, MedicalDevice-Network.com, 3 September. https://www.medicaldevice-network.com/comment/bringing-internet-things-healthcare.

McLaughlin, M. (2018). How Data Analytics in Sports is Revolutionizing the Game, Biztechmagazine, 13 December. https://biztechmagazine.com/article/2018/12/how-data-analytics-revolutionizing-sports.

Desjardins, J. (2019). How Much Data is Generated Each Day? World Economic Forum, 17 April. https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f.

Qlik (2018). How to Drive Data Literacy in the Enterprise. https://www.qlik.com/us/bi/data-literacy-report.

Desjardins, J. (2019). How Much Data is Generated Each Day? World Economic Forum, 17 April. https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f.

Morris, T. (2020). How Much Data by 2025? [Blog], Microstrategy, 6 January. https://www.microstrategy.cn/us/resources/blog/bi-trends/how-much-data-by-2025.

CIS Poly. History of Microsoft Excel. http://cis.poly.edu/~mleung/CS394/f06/week01/Excel_history.html.

Olavsrud, T. (2016). Big Data and Analytics Spending to hit $187 Billion, CIO, 24 May. https://www.cio.com/article/3074238/big-data-and-analytics-spending-to-hit-187-billion.html.

Lexico.com, определение Analytics. https://www.lexico.com/en/definition/analytics.

Knight, M. (2019). The Importance of Data Literacy, Dataversity.net, 12 March. https://www.dataversity.net/the-importance-of-data-literacy.

Lexico.com, определение Read. https://www.lexico.com/en/definition/read.

Lexico.com, определение Work. https://www.lexico.com/en/definition/work.