Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов
- Автор: Морроу Джордан
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: Альпина
- ISBN: 978-5-9614-7563-0
- Переводчик: Мария Леонидовна Кульнева
- Жанр: Бизнес
Электронная книга - «Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов». Краткое содержание книги:
Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.
Элемент 1: чтение данных
Первая составляющая дата-грамотности – это чтение данных. Что же значит читать данные? Начнем с определения самого слова «читать» и примеров из жизни. Открыв «Оксфордский словарь», мы узнаем следующее: «Читать – видеть и понимать значение букв и символов (в письменном или печатном виде), из которых состоит текст, мысленно интерпретируя их»[19]. Что-что? Как-то замысловато это выглядит для такого простого слова. Конечно, все мы знаем, что такое «читать», – вы же сейчас читаете эту книгу. Впрочем, словарное определение можно даже расширить. В словаре говорится о письменном или печатном тексте – а как насчет «чтения» языка телодвижений? Считывая жесты и мимику человека, мы понимаем его эмоции и можем получить много полезной информации. Стало быть, «читать» означает «воспринимать и понимать что-либо». Для меня это и есть главный смысл, который можно вложить в понятие «дата-грамотность»: воспринимать при помощи органов чувств некие данные, понимая их. Можно ли пойти дальше и добавить еще больше смысла к составляющей «читать данные»? Давайте попробуем.
В нашем случае читать данные означает смотреть на имеющиеся данные и понимать их. Все просто и понятно. Существует множество форм получения и представления данных, и мы должны научиться воспринимать все эти формы, чтобы успешно понимать все данные, с которыми нам приходится работать. Именно в этом состоит одна из главных причин нехватки навыков и «застревания» организаций на первом уровне анализа данных: большинство людей обладают лишь базовыми навыками чтения и понимания данных. Если человек умеет читать данные лишь на первом уровне, описательном, он неизменно будет возвращаться к дескриптивному анализу, чтобы не выходить из зоны комфорта. Это свойственно каждому из нас. Может быть, дело в эволюции. Все мы возвращаемся туда, где нам удобно (поэтому так важно преодолеть нехватку навыков: дата-грамотность должна стать удобной для всех). Только представьте себе: вот вы устроились на вашем любимом диванчике и никуда не хотите уходить. Если необходимость глубже вникать в данные причиняет нам дискомфорт, мы остаемся на первом уровне – как на любимом диванчике.
Теперь, когда мы знаем, что такое чтение данных, давайте запомним: да, не все люди читают данные одинаково хорошо. И это нормально. Представьте себе субординацию. Высшее руководство компании – один уровень, главы отделов и те, кто несет ответственность за решения, – другой… и т. д., вплоть до рядовых дата-аналитиков. Наличие у сотрудников организации разнообразных навыков дает возможность всесторонне интерпретировать визуализацию данных, привнося в общее дело личный опыт каждого, а в результате совершенствуется анализ на всех четырех уровнях. Чтобы разобраться в конкретных навыках и уровнях их применения, давайте рассмотрим пример: как люди, выполняющие в организации разные функции, по-разному читают данные.
Представьте себе крупную торговую компанию, успешно запустившую новый продукт. К запуску готовились долго, но все же сумели принять обоснованное решение, положившись на дата-грамотность сотрудников и всю мощь аналитических методов. Как разные группы сотрудников пришли к окончательному решению? Кто «читал» необходимые данные?
ЧТЕНИЕ ДАННЫХ ОТДЕЛОМ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК
Давайте сначала взглянем на отдел исследований и разработок. Его сотрудникам необходимо читать, понимать и использовать очень много данных. В нашем случае команда потратила много времени и сил на сбор внутренних и внешних данных – и в итоге, изучив результаты опросов, а также сведения о конкурентах и рыночной ситуации, смогла оценить жизнеспособность нового продукта и другие факторы. Вы и сами понимаете, что при чтении данных и поиске информации, необходимой для принятия решения, сотрудники использовали как дескриптивные, так и диагностические аналитические методы.
ЧТЕНИЕ ДАННЫХ ОТДЕЛОМ МАРКЕТИНГА
Далее давайте рассмотрим действия отдела маркетинга. От сотрудников требовалось разработать маркетинговую стратегию и систему распространения информации о новом продукте. Им пришлось изучить и понять горы данных, полученных от самой компании, а также проанализировать внешние тенденции, связанные с продуктом. Кампании какого рода были успешными в прошлом? А какие провалились? Какие внешние обстоятельства могут повлиять на запуск продукта? Умение использовать как дескриптивные, так и диагностические методы помогло отделу маркетинга сформировать стратегию для успешного запуска продукта.
19
Lexico.com, определение Read. https://www.lexico.com/en/definition/read.