Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

В современном мире решения мы вынуждены принимать быстро и в условиях неопределенности. Но это не катастрофа. В квантовой физике, в отличие от классической, мы не знаем точно, где находится электрон, но знаем вероятность его нахождения. И вся квантовая физика базируется на этих вероятностях. С решениями точно так же – никто не знает истины, мы просто пытаемся угадать «правильное» с определенной долей успеха. И именно для этого нужны данные – увеличить вероятность успеха ваших решений!

Остап Бендер знал четыреста сравнительно честных способов отъема денег у населения. Профессиональный аналитик знает примерно столько же способов «повернуть» цифры в сторону «нужного» решения. К сожалению, это очень распространено в политике: вспомните, как государства рапортовали о количестве зараженных во время пандемии вируса COVID-19. Показатели смертности в России были занижены [6]. Оказалось, что если человек болел коронавирусом и умер от сопутствующего заболевания, то в соответствующую статистику не попадет. В большинстве же западных стран одной положительной пробы на коронавирус было достаточно, чтобы попасть в статистику. Если копнуть глубже, мы видим, что у всех разная методика и разные цели. Существуют объективные и субъективные причины неточности таких цифр.

Первая причина – объективная: много бессимптомных носителей вируса, они не обращаются к врачам. Здесь требуется «ковровое» тестирование населения, которое подразумевает случайную выборку из всей популяции определенной местности. Тестирование добровольное, значит, кто-то не придет. Некоторые – потому, что у них есть симптомы коронавируса, и если это будет обнаружено в процессе тестирования, то их запрут дома на двухнедельный карантин. А это может привести к потере заработка. В итоге мы получим выборку, смещенную в сторону здоровых людей, а значит, и заниженную оценку количества заболевших.

Вторая причина тоже объективная – нет денег на массовое тестирование населения.

А вот третья причина – субъективная: власти хотят уменьшить официальную статистику заболевших, чтобы снизить панику среди населения и успокоить международное сообщество. Умение понимать эти причины и читать данные между строк – важное качество аналитика, которое позволяет ему делать более объективные выводы.

В работе я постоянно с этим сталкивался. Сейчас все живут на KPI, поэтому руководитель будет не очень-то рад плохим цифрам – премия висит на волоске. Возникает искушение найти показатели, которые улучшились. Нужно быть очень сильным руководителем, чтобы принять отрицательные результаты и внести коррекцию в работу. Аналитик данных как исследователь несет личную ответственность за результат своих цифр.

Мне всегда нравились письма Джеффа Безоса (основателя Amazon.com) акционерам. Например, еще в 1999 году он писал про важность систем персональных рекомендаций на сайте, которые сейчас стали стандартом в современной электронной коммерции. Меня заинтересовали два его письма: 2015 [2] и 2016 [3] годов.

В первом из них Безос писал про «Фабрику изобретений» (Invention Machine). Он точно знает, о чем говорит, – само провидение вело Amazon через тернии электронной коммерции. Попутно в компании изобретали много вещей, абсолютно новых для рынка: система рекомендаций, А/Б-тесты (да-да, именно они были пионерами тестирования гипотез для веба), AWS (Amazon Web Services), роботизация склада, кнопки на холодильник для мгновенного заказа порошка и многое другое.

Так вот, в первом письме он рассуждает о том, как в больших компаниях принимаются решения об изобретении новых продуктов. Часто процесс утверждения выглядит так: все участники процесса (как правило, руководители департаментов компании) проставляют свои «визы». Если решение положительное, идея или гипотеза отправляются на реализацию. Здесь Безос предупреждает, что есть два типа решений и они не должны проходить один и тот же процесс утверждения.

Первый тип – решения, у которых нет или почти нет обратной дороги. Это как дверь, в которую можно войти, но нельзя выйти. Здесь нужно действовать очень внимательно и осторожно.

Второй тип – решения, у которых есть обратный ход. Дверь, в которую можно войти и выйти. Здесь он предлагает утверждать идею достаточно быстро, не мучая ее долго бюрократическими процедурами.

В письме 2016 года Безос противопоставляет компанию Дня 1 (Day 1), где сохраняется живая атмосфера создания компании и новых продуктов, компании Дня 2 (Day 2), которая статична и, как следствие, приходит к своей ненужности и смерти. Он выделяет 4 фактора, которые определяют компанию Дня 1:

• истинная одержимость покупателем (customer obsession);

• скепсис относительно моделей (a skeptical view of proxies);

• стремительное освоение внешних трендов (the eager adoption of external trends);

• стремительное принятие решений (the eager adoption of external trends).

Последний пункт мне кажется особенно важным в контексте этой книги. Для поддержания атмосферы компании Дня 1 требуется принимать быстрые и качественные решения. Мой шестилетний сын в таких случаях восклицает: «Но как?» Вот правила Безоса:

1. Никогда не использовать один-единственный процесс принятия решений (есть два типа решений, про которые я написал выше). Не дожидаться получения 90 % всей информации, нужной для принятия решения, – 70 % уже достаточно. Ошибаться не так страшно, если вы умеете быстро исправляться. А вот промедление, скорее всего, влетит вам в копеечку.

2. Не соглашайся, но позволяй. Когда руководителю предлагают идею талантливые и успешные сотрудники, а он не согласен с ней – ему стоит просто позволить им ее реализовать, а не тратить их усилия на то, чтобы убедить. Безос рассказал, как дали зеленый свет одному из сериалов Amazon Studios. Он считал, что запускать этот проект рискованно: Безосу эта история казалась сложной в производстве и не слишком интересной. Но команда с ним не соглашалась. Тогда он сказал – хорошо, давайте пробовать. Им не пришлось убеждать Безоса в своей правоте, и они сэкономили уйму времени. Сам он подумал так: эти ребята уже привезли домой одиннадцать премий «Эмми», шесть «Золотых Глобусов» и три «Оскара» – они знают, что делают, просто у нас разные мнения.

3. Быстро находите причины несогласия и эскалируйте их наверх вашим руководителям. Разные команды могут иметь разные взгляды на решение. Вместо того чтобы тратить время на изматывающих совещаниях в попытках договориться – лучше эскалировать проблему наверх.

Поспешишь – людей насмешишь. Все самые страшные ошибки я совершил, когда торопился – например, когда 15 лет назад пришел в Ozon.ru, чтобы поднять аналитику с нуля и должен был каждую неделю делать огромную простыню метрик о деятельности всей компании без нормальных проверок. Из-за давления менеджмента и спешки в этом регулярном еженедельном отчете было множество ошибок, с последствиями которых мне еще долго пришлось разбираться.