То же самое можно сказать и об обучении дата-грамотности (и многих других внутренних процессах и программах в организации). Если руководство не будет прислушиваться к обратной связи по поводу инициативы обучения дата-грамотности, оно неизбежно столкнется с массой проблем, которых можно было бы избежать. Так как же обеспечить полноценную обратную связь?
Во-первых, необходима четкая и прозрачная коммуникация. Работая с разными организациями, я обнаружил, что внедрение плана обучения дата-грамотности проходит намного более гладко, если ответственные лица смогли эффективно донести его до всех сотрудников. Кроме того, нужно следить, чтобы обучение было действительно обучением, а не ограничивалось рассылкой материалов. Большую пользу может принести наличие канала прямой коммуникации (например, Slack или Microsoft Teams).
Еще один способ обеспечить эффективную обратную связь – своевременно проводить внутренние опросы среди участников программы дата-грамотности. Эти опросы должны быть посвящены текущей стратегии обучения, процессу прохождения курсов, замечаниям по материалу и т. д. Если такие опросы проходят в общей атмосфере прозрачности, участники открыто и честно рассказывают, что получается, а что нет. Наконец, чтобы еще более укрепить обратную связь, можно проводить фокус-группы с открытым составом, чтобы обсуждать с участниками процесс и план обучения. Общение может быть коллективным или с глазу на глаз. Такие дискуссии, как и опросы, помогают понять, какие методы работают, а от каких лучше отказаться.
В целом механизмы обратной связи помогают получить важную информацию о ходе программы обучения дата-грамотности. Без этого обучение столкнется с серьезными препятствиями, способными повлиять и на общую стратегию в сфере данных и аналитики.
Шаг 5. Итерационный подход к обучению дата-грамотности
Итак, механизм обратной связи установлен – и что же теперь делать с полученными результатами? Мы применяем к нашей программе обучения дата-грамотности итерационный подход. Что это такое? Давайте разберемся, что такое итерация.
В наше время организации собирают все больше и больше данных. С ростом их объема руководители организации модернизируют бизнес-процессы, более отчетливо видят текущую ситуацию и извлекают массу иной пользы из данных. Все это помогает принимать более обоснованные решения. Но что будет с организацией, если она перестанет искать новые способы получения данных и будет пользоваться одной и той же моделью годами? Увы, это плохо скажется на качестве решений: организации обязательно нужен приток новых данных в систему, чтобы совершенствовать деятельность при помощи итерационного подхода.
В этом и состоит основная польза обратной связи. Ее результаты – новые данные для модели. Это помогает ответственным за инициативу выявлять то, что требует корректив, и итеративно улучшать программу.
У слова «итерация» есть точное значение: «повторяющаяся процедура, когда повторение последовательности действий дает результаты, все более и более приближенные к желаемым»
[39].
Внедряя программу обучения дата-грамотности, мы хотим, чтобы сотрудники начали грамотно обращаться с данными, благодаря чему организация сможет принимать более обоснованные решения и получать отдачу от инвестиций. Итерационный подход может сыграть важнейшую роль в успехе такой программы.
Обучение четырем элементам дата-грамотности
Ничего удивительного, что и в этой главе про обучение речь снова пойдет о четырех элементах дата-грамотности. Но давайте сразу проясним: обучение дата-грамотности продолжается всю жизнь. Невозможно вместить в одну книгу (и тем более – в одну главу) все, что нужно сделать, чтобы научиться правильно читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных. Так что в этой главе мы просто коснемся самых, на мой взгляд, полезных вещей. Начнем с элемента, который представляется мне наиболее важным, – с чтения данных.
Элемент 1: чтение данных
Представим себе ребенка, который учится читать книгу. Я сам отец, и я пытался разобраться, что же лучше всего помогает моим детям научиться читать. Судя по моему опыту, есть несколько главных вещей: наставник (или учитель), упражнения и целенаправленная практика (общий момент для всех четырех элементов) и просто постоянная практика чтения (это не то же самое, что целенаправленная практика).
Что я имею в виду под наставником? В случае с чтением это человек, сам умеющий читать, который дает ребенку уроки (например, кто-то из членов семьи). Тем, кто учится читать данные, тоже нужны наставники – те, кто знает, как это делается, и имеет соответствующий опыт. Это необязательно подразумевает очную форму обучения. С подходящим наставником или учителем можно общаться и онлайн. Но этот человек должен сам хорошо уметь читать данные и – в идеале – обладать некоторыми педагогическими способностями.
Затем, обучаясь чтению данных, мы должны подобрать соответствующие упражнения и положиться на целенаправленную практику. Целенаправленная практика – концепция, которая в последние 10–20 лет все больше входит в моду. Это не просто нудное повторение одних и тех же учебных действий снова и снова. Целенаправленная практика означает поиск ключевых областей и навыков, которые нужно развивать, и работу над их совершенствованием – до тех пор, пока они не станут буквально частью вас. Да, можно использовать упражнения на чтение данных как составляющую этой практики, но бездумное, безоглядное повторение этих упражнений по кругу ничем вам не поможет: найдите свои слабые места, найдите области, где вам явно не хватает дата-грамотности, а затем пытайтесь подтянуть знания и навыки.
Наконец, вы можете просто читать, читать и снова читать данные – еще и еще. Это рутинная практика. Найдите сводки, визуализации, книги и т. д. Практикуйтесь и читайте – и вы обнаружите, что ваши навыки совершенствуются.
Элемент 2: работа с данными
Итак, в обучении четырем элементам дата-грамотности налицо общая тема: поиск наставника, поиск упражнений и целенаправленная практика – и, наконец, просто практика, практика и практика.
Чтобы учиться работе с данными, очень важно точно знать свою роль. Определитесь с ней: вы аналитик, специалист по обработке данных, руководитель или несете ответственность за принятие решений? Каждая из этих функций необходима в мире данных и аналитики – и каждая требует дата-грамотности.
Если вы ищете наставника, учитывайте вашу роль и старайтесь найти человека, который обладает соответствующими навыками. При поиске упражнений и целенаправленной практике также следите, чтобы они соответствовали вашей роли. Найти упражнения несложно – их предоставляют компании, занимающиеся бизнес-аналитикой, такие как Tableau или Qlik, они выложены на YouTube, на LinkedIn Learning и т. д. Ищите разные способы обучения работе с данными. И практикуйтесь, практикуйтесь, практикуйтесь.
