ОБЩЕНИЕ НА ЯЗЫКЕ ДАННЫХ: ДАТА-АНАЛИТИКИ
Перейдем к команде специалистов по обработке данных. Эти сотрудники играют очень важную роль в понимании того, что происходило в течение последних 12 месяцев. Они способны находить, анализировать и раскрывать то, что могли пропустить другие. Дата-аналитикам, как правило, нужно совершенствовать свои навыки дата-грамотности именно в сфере общения на языке данных. Вопрос в другом: нужно ли им это? Конечно же, да. Раньше общение не было приоритетом для тех, кто занимается обработкой данных. Однако в новом мире дата-грамотности все иначе, и дата-аналитикам нужно учиться общаться на языке данных со всеми сотрудниками своей организации.
ОБЩЕНИЕ НА ЯЗЫКЕ ДАННЫХ: ТОП-МЕНЕДЖМЕНТ
И наконец, высшее руководство. Топ-менеджерам нужно уметь донести до всех сотрудников организации результаты различных типов анализа. Затем они должны рассказать о причинах успеха, о том, что планируется делать для сохранения положительной динамики, и т. д.
Способность говорить на языке данных и понимать его необходима для оценки успеха компании. Итак, мы видим одну общую тему, объединяющую весь мир дата-грамотности, – навыки общения на языке данных нужны всем.
Краткое содержание главы
Как мы поняли из этой главы, всем – абсолютно всем и каждому! – необходимо развивать навыки дата-грамотности. Не забывайте определение: дата-грамотность – это способность читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных. Дата-грамотность и ее отдельные элементы помогают организации достичь успеха в любой деятельности, будь то запуск нового продукта, изменение маркетинговой стратегии или еще что-то.
В заключение упомяну о двух крайне важных аспектах определения дата-грамотности – это свободное владение данными и принятие решений, подкрепленных данными. Мы еще поговорим об этом, но уже сейчас следует отметить, что свободное владение данными – это и есть способность разговаривать на языке данных. Что такое принятие решений, подкрепленных данными, я думаю, объяснять не нужно. Если мы обладаем дата-грамотностью, но не используем ее для принятия более обоснованных решений, то в чем тогда ее смысл?
04
Зонтик дата-грамотности
Разобравшись с определением дата-грамотности, важно понять, что она представляет собой один из кусочков мозаики – общей стратегии в сфере данных и аналитики. Если эту мозаику правильно собрать, у нас будет прекрасная картина, изображающая цель, к которой стремится наша организация. Таким образом, стратегия и должна стать отправной точкой в работе организации с данными – но, к сожалению, руководители слишком часто начинают не с этого. Только при наличии четкой и определенной стратегии можно подбирать необходимые инструменты и способы работы с данными и аналитикой. Давайте рассмотрим некоторые из таких инструментов.
Мы много говорили о дата-грамотности, а теперь давайте поговорим конкретно об анализе и обработке данных в научном смысле – о data science. Какую роль играют визуализация данных и управление данными? Относится ли к дата-грамотности такая область, как этика данных? В этой главе мы изучим эти (и некоторые другие) области мира данных. Мы рассмотрим их с точки зрения как общей стратегии, так и четырех элементах дата-грамотности… и в итоге увидим, как все элементы этого мира слаженно работают на общий результат. На рис. 4.1 приведены важнейшие области, о которых пойдет речь в этой главе:
● стратегия в сфере данных и аналитики;
● обработка данных;
● визуализация данных;
● топ-менеджмент;
● культура;
● качество данных;
● управление данными;
● этика и законодательство в сфере данных.
Подробно говорить о стратегии в сфере данных и аналитики мы не будем – эта тема заслуживает отдельной книги. Ее мы лишь слегка коснемся в одной из следующих глав, но сейчас нам важно одно: дата-грамотность – абсолютно необходимое условие для формирования успешной стратегии работы с данными (при проблемах с дата-грамотностью у сотрудников организации провалится любая стратегия). Для более полного погружения в тему я с удовольствием рекомендую вам замечательную книгу Бернарда Марра «Стратегия в сфере данных» (Data strategy). Для наших же целей подойдет небольшое введение в тему.
Стратегия в сфере данных и аналитики
В качестве такого введения давайте представим себе, что я пришел к вам и попросил вас построить дом. Но у меня нет ничего, кроме рисунка дома и кое-каких инструментов. Мы с вами даже не знаем, каким будет интерьер, но идея постройки дома меня чрезвычайно вдохновляет. Ах да, вы не строитель, да и у меня нет никакого опыта ни в строительстве, ни в проектировании, однако я по какой-то причине выбрал в качестве исполнителя задачи вас. Но есть и плюс: я хотя бы готов предоставить вам инструменты и материал. У вас есть коробка гвоздей, молоток, бревна и т. д. – и вы приступаете к работе. Как вы думаете, насколько успешно вы справитесь с задачей? Построите ли вы в таких условиях дом моей мечты? А, я еще не говорил? Это должен быть дом моей мечты, так что не разочаруйте меня!
Полагаю, все понимают, что такая стратегия постройки дома непременно провалится. Но… именно этого часто требуют и ожидают руководители организаций, когда дело касается данных и дата-аналитики. У них есть некая идеалистическая картина: чего мы хотим достичь. Они вкладывают деньги в инструменты и материалы (то есть данные), но руководствуются ли они четкой стратегией, чтобы достичь успеха? Рассчитывать, что дом будет успешно построен, можно только в одном случае: если у вас, помимо инструментов и материалов, есть чертежи, необходимые разрешения и порядок действий (то есть стратегия). С данными и дата-аналитикой все обстоит точно так же.
Мир данных и их анализа сложен – возможно, он куда сложнее, чем проектирование и строительство домов, однако следовать чертежам, то есть стратегии, необходимо и в том, и в другом случае. Говоря о стратегии в сфере данных и аналитики, нужно понимать, что она не является конечной целью. Конечная цель – это цели и задачи организации, а данные и аналитика – это инструменты и материалы, обеспечивающие успешную деятельность организации.
