Если вы болельщик, то часто ли вы пытаетесь выявить тенденции, связанные с выступлениями вашей любимой команды в текущем сезоне, чтобы предсказать, как она сыграет в важном матче? Постоянно! Мы все время работаем с данными, читаем их, чтобы обогатить нашу жизнь, но на что это похоже в рабочей обстановке? Давайте рассмотрим еще один пример.
Представьте себе, что вы работаете в крупной организации, которая хочет запустить новую инновационную маркетинговую кампанию: ничего подобного ваша организация еще не делала. Эта кампания долго и с огромным трудом разрабатывалась, а из-за ее беспрецедентной сложности многие сотрудники очень нервничают. Как они будут работать с данными в такой ситуации? Что они будут стараться обнаружить? Какова роль дата-грамотности? Давайте рассмотрим, как разные группы сотрудников работают с данными, чтобы запустить эту кампанию и проанализировать ее успешность.
РАБОТА С ДАННЫМИ: IT-ОТДЕЛ
Для начала возьмем IT-специалистов. Нужно ли им работать с данными, чтобы помочь в запуске подобной кампании? Разумеется! В рамках этой конкретной кампании IT-отдел должен был и получить, и сделать доступными данные, необходимые для принятия обоснованных решений. Команда работала с данными самыми различными способами. В результате конечные пользователи получили возможность анализировать и использовать данные для обеспечения успеха кампании.
РАБОТА С ДАННЫМИ: ОТДЕЛ МАРКЕТИНГА
Далее рассмотрим саму команду маркетологов. Требуется ли от них работа с данными? Конечно! Маркетологи должны работать с данными, чтобы провести описательный анализ. Им нужно определить тенденции и закономерности в данных, касающихся как самой организации, так и рынка в целом. Именно данные помогут им составить прогноз успешности кампании.
РАБОТА С ДАННЫМИ: ОТДЕЛ ПРОДАЖ
Теперь обратимся к отделу продаж. Команда «продажников» находится в авангарде: именно она непосредственно взаимодействует с существующими и потенциальными клиентами. Отдел продаж отвечает на вопросы и проводит исследования для кампании, изучает новые продукты, доступные для клиентов организации, и решает, как использовать всю эту информацию для достижения успеха. «Продажники» должны уметь эффективно обращаться с данными, лежащими в основе маркетинговой кампании, а другие подразделения организации должны делиться с ними теми данными, которые есть у них.
РАБОТА С ДАННЫМИ: ТОП-МЕНЕДЖМЕНТ
И наконец, топ-менеджеры. Им непременно нужно работать с данными при запуске новой кампании: они никогда не занимались ничем подобным, это беспрецедентная кампания. Топ-менеджеры получают отчеты и другую информацию, что помогает им принимать решения, подкрепленные данными (обратите внимание: наша мозаика – четыре уровня аналитических методов – успешно складывается!). Получив данные, руководство начинает с ними работать. Естественно, это необходимо для успешного запуска кампании.
В целом, как мы видим, каждому сотруднику организации нужно работать с данными, и уметь это должен каждый, кто принимает какие бы то ни было решения. Но, как уже было замечено выше, «работа» зачастую воспринимается как нечто неприятное, а в случае с данными и дата-аналитикой это особенно верно: многим кажется, что это программирование, статистика и прочие скучные вещи. Но вспомним Марка Твена: работа может и должна быть похожа на игру. Работа, требующая дата-грамотности, необходима для успеха организаций, для достижения ее целей, и именно она заставляет крутиться шестеренки бизнеса. Совершенствуя навыки обращения с данными (не забывайте, что мы все так или иначе работаем с ними, даже не осознавая этого) и сохраняя при этом позитивный настрой, вы поймете, что работа с данными помогает принимать более обоснованные решения – не только профессиональные, но и бытовые: при выборе профессии, при покупке дома или машины и т. д. Дата-грамотность помогает нам не теряться и не расстраиваться при столкновении с информацией и технологиями, а ставить их себе на службу. Работа с данными – это наши повседневные обязанности.
Элемент 3: анализ данных
Так что же такое анализ данных? Разве этим не должны заниматься только люди с техническим складом ума или соответствующим образованием? Разве для анализа не нужно уметь программировать? Конечно же, нет! Каждый из нас способен анализировать данные, чтобы информация пошла на пользу и не причинила вреда. Анализ помогает нам отделять нужное от ненужного в потоке информации. Вы наверняка слышали словосочетание «фейковые новости». Умение ставить вопросы и анализировать данные помогает распознавать некорректную или ложную информацию. Анализ данных – как на работе, так и в быту (к примеру, когда вы после ужина зависаете в соцсетях) – это ключевой элемент второго, диагностического уровня аналитики.
Анализировать можно многое. На этот раз для начала мы проанализируем само слово «анализ».
Анализ – это подробное изучение элементов или структуры чего-либо
[22].
Это определение в каком-то смысле обнажает суть понятия: мы хотим изучить предмет или явление, чтобы понять его причины, ответить на главный стоящий за ним вопрос – «Почему?». Это ключевой элемент анализа данных. Другое определение дает нам еще один кусочек мозаики: анализировать – это обнаружить или раскрыть что-либо при помощи подробного изучения
[23]. Особенно интересно слово «раскрыть». Раскрывая что-либо, мы освещаем нашим новым знанием, нашим инсайтом (полученным в результате дескриптивного анализа) все данные, которые у нас есть. Возникает вопрос: а как мы анализируем данные? Давайте разберемся.
Сначала – вопросы. А потом еще вопросы. И, может быть, еще несколько вопросов. Нам нужно научиться ставить их правильно. Мы склонны доверять первому впечатлению о предметах или явлениях – и говорить себе: о, кажется, я знаю ответ. К несчастью, работа зачастую приучает нас именно к этому. Мы привыкаем к своим функциям, спущенным сверху правилам, стандартным процедурам… и не можем выехать из этой колеи. Это не подталкивает нас задавать вопросы. Давайте рассмотрим пример анализа данных в повседневной жизни – и это будет самый простой вопрос: «Что мне сегодня надеть?».
