Никита Сергеев - Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 5. Изменение представлений о модели Земли по мере накопления данных и знаний

С моей т.з. наличие некой общей модели особенно важно для социальных, экономических и бизнес-дисциплин, где представление о реальности (модель) на порядок важнее чем для той же биологии, геологии, физики, астрономии и т.д., базирующихся на фундаментальных естественных законах.

А люди часто брезгуют моделями, считая их уделом ученых-теоретиков, отдавая предпочтение инструментам / методам… Но эффективность применения инструмента крайне зависит от того, для чего и применительно к какой реальности (объекту, событию, процессу и т.д.) мы его используем.

Я сам не раз наблюдал как менеджеры, профессионалы и даже ученые использовали аналитический инструментарий для прогнозов, но без понимания модели результаты этих попыток предсказаний были аналогичны гаданию на картах Таро.

Даже если рассматривать бизнес и организацию, которые являются социально-экономическими системами. Любой бизнес, любая организация внутри себя также может быть представлена простой операционной моделью как набором элементов и компонентов со взаимосвязями (на рис. 6 авторское представление).

Рис. 6. Базовое представление операционной модели предприятия

Если посмотреть шире ( рис. 7 ) – то организация является открытой системой и неразрывно связана с внутренней и внешней средой.

Если посмотреть еще шире, детализируя окружение компании: клиенты, конкуренты, продукт, процессы, структура, культура и сотрудники компании, ее поставщики и вся экономика – все это уже элементы большой бизнес-модели.

Соответственно на базе моделей аналитику можно очень успешно применять в бизнесе для принятия более взвешенных бизнес-решений, особенно в условиях неопределенности.

Рис. 7. Связь операционной модели с внешней и внутренней средой

Модель – одна из важнейших вещей в аналитике. Именно модель исследуемого объекта / явления / процесса позволяет правильно осуществить анализ: от того какие данные собирать и до того как правильно интерпретировать полученные данные.

Среди людей есть те, кто верит цифрам, а есть те, кто полагается на «чуйку» и интуицию. И это также выражено в бизнесе и менеджменте.

Многие полагают, что достаточно только чутья, бизнес-интуиции и имеющегося опыта – и приводят в пример ряд успешных проектов или решений, принятых вопреки статистике, исследованиям и аналитике.

Например, некоторые приводят Генри Форда, который когда-то сказал, что если бы он полагался на исследование мнений клиентов, то ему бы пришлось заниматься выведением более быстрых пород лошадей, а не автомобилями.

Лукавят, потому что с одной стороны речь тут о технологии, а с другой стороны Г. Форд на самом деле никогда не брезговал аналитикой в управлении предприятием.

Более того, только аналитика позволяет накапливать знания, наращивать и объяснять опыт, усиливать практическую интуицию, а в самом идеальном варианте – возвести к понимаю неких концептуальных моделей.

Я говорю об интуиции и опыте в связке, потому что для меня интуиция – не что иное как «свернутый опыт» человека. Например, говорят, что опытный механик «по звуку машины» может определить проблемы. На самом деле он улавливает ряд мельчайших моментов (данных) в работе авто, но просто уже делает их интерпретацию на таком уровне автоматизма, что не способен объяснить на что именно он обращал внимание, когда поставил «точный диагноз».

Дискуссия о том, что важнее – опыт / интуиция или аналитика несостоятельна в принципе. Вообще ИЛИ здесь неуместно – более целесообразно использовать И.

Ведь сама по себе ни статистическая информация, ни ее анализ, ни обнаруженные статистические значимые взаимосвязи действительно не дают автоматических ответов на вопросы – поэтому модель, интуиция, размышления и воображение (творческий подход) имеют очень большое значение.

Схематически дополняемость аналитики и опыта друг-другом можно представить так ( рис. 8 ):

Рис. 8. Дополняемость опыта и интуиции аналитикой

Немного объяснений к картинке. Сначала мы снимаем / регистрируем / собираем / получаем из реальности некие данные(причем данные в широком смысле слова и в любом виде).

Далее данные превращаются в знания, которые потом объединяются какими-то связями (вот это событие произошло потому, что было вот то-то и то-то) на основании нашего взаимодействия с реальностью. Знаниями и опытом мы уже можем делиться с другими.

Аналитикаможет нам помочь уточнить наши взаимосвязи: как опровергнуть их наличие в реальности, так и обрисовать скрытые взаимосвязи, которых мы сами не замечали. Это формирует более целостную картину.

В итоге при взаимодействии данных, знаний, опыта и аналитической проверки у нас может родиться некое концептуальное представление реальности (какого-то объекта, процесса, явления, случая и т.д.) – модель.

Это не сама реальность – это только ее модель, наше представление о ней. Но на базе этой модели мы уже можем более эффективно обмениваться пониманием реальности с другими людьми, а также постоянно его уточнять, приращивая новые знания и устраняя пробелы.

Есть еще, конечно, креативная отсебятина(кстати, очень часто встречаемая в менеджменте, социально-экономических и гуманитарных направлениях). Когда человек что-то увидел, чего-то нахватался – и из этого породил в голове какую-то ерунду и, уверовав в нее, обозвал некой моделью ( рис. 9 ).

Рис. 9. Модели без опыта и аналитики зачастую имеют очень отдаленные связи с реальностью

Иногда, конечно, бывает, что из такого креатива рождаются ± верные модели. Но они все равно проверяются только опытом, аналитикой и самой реальностью.

Существует ряд программ для анализа данных. От всем уже привычного Excel, до коммерческих продуктов типа SPSS, Statistica, OCA и вплоть до отдельного языка программирования R, созданного специально под аналитику. Есть и бесплатные аналоги дорогостоящего коммерческого программного обеспечения – например, программа PSPP как аналог SPSS.