Элемент 2: работа с данными

Книга: Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Иногда нам кажется, что «работа» – это плохое, неприятное слово, но на самом деле работа должна быть не менее интересной и захватывающей, чем игра. Работать – это значит получать удовольствие и добиваться успеха в том, что нам небезразлично. В мире дата-грамотности работа с данными должна приносить радость, а не быть тяжкой ношей. Ее задача – способствовать нашей карьере и помогать двигаться вперед.

Что означает работа с данными (или просто «работа» в целом)? Давайте для начала разберемся с самим понятием «работа», чтобы рассмотреть его в нужном контексте.

Определений такого простого слова масса. Мне нравится такое: работа – это «деятельность, заключающаяся в физической или умственной активности ради достижения цели или результата». Итак, выходит, что работа с данными – это действия с данными ради достижения цели или результата. Все, конец главы, мы все поняли… да? И все же стоит немного углубиться в тему, чтобы как следует разобраться.

Марк Твен сказал: «Работа и игра – это два слова, которые описывают одно и то же, только в разных условиях». Но работа тоже может приносить удовольствие. Теперь, когда мы понимаем, что значит «работа» (и, следовательно, осознаем, что она может быть не хуже игры), предлагаю перейти к конкретному контексту – работе организаций с данными.

Итак, работа организации с данными – это некие действия с данными, совершаемые сотрудниками организации для достижения цели или результата. Перейдем к конкретике и рассмотрим, как выглядит работа с данными на разных аналитических уровнях и как она связывает в единое целое различные отделы организации и разные роли ее сотрудников.

В работе с данными на четырех уровнях аналитики есть много общего, но вместе с тем каждый уровень обладает своими уникальными особенностями. Даже в дескриптивной аналитике работа с данными может означать для разных сотрудников и разных подразделений организации совершенно разное. Вы наверняка помните, что дескриптивный анализ – это описание того, что уже произошло или происходит в организации прямо сейчас. К описанию происходящего и сводится работа с данными на этом уровне. Строя визуализацию недавней маркетинговой кампании или рассматривая ее, вы работаете с данными. Это происходит постоянно. Вспомните пример из предыдущей главы – про Rolls-Royce и авиационные двигатели. Сколько способов работы сотрудников с данными мы обнаруживаем только в этом частном случае? Одни разрабатывали датчики для сбора данных, другие собирали данные, третьи анализировали их для последующего применения. И все эти люди работали с данными.

Второй уровень аналитических методов – диагностический, то есть поиск причин того, что было выявлено на дескриптивном уровне, – это тоже работа с данными. Пытаясь определить, почему что-то произошло, ища инсайты, раскрывая причины и следствия случившегося, мы работаем с данными. Формулировка вопросов, составление отчетов, проведение анализа – это все работа с данными. В каких сферах вам нужны инсайты? Какие важные знания вы хотите получить? Почему проиграла последний матч ваша любимая команда? Или – какое снаряжение взять с собой в поход? Вы уже работаете с данными самыми разными способами. Но давайте вернемся к работе организаций с данными и вновь обратимся к примеру с Rolls-Royce и двигателями: зачем собирать данные, если мы не собираемся работать с ними, чтобы почерпнуть важные знания? На тех, кто обрабатывал данные, считанные датчиками, лежала большая ответственность – ведь новые знания потенциально могли спасти множество человеческих жизней.

Предиктивный и прескриптивный анализ также подразумевает работу с данными разными способами. Эту работу выполняют разные группы сотрудников – от тех, кто отвечает за получение данных, до тех, кто непосредственно занимается их обработкой, делает прогнозы, анализирует (то есть, строго говоря, читает). Работа с данными – обычное дело для каждого из нас: мы постоянно этим занимаемся в повседневной жизни.

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.

Назад: Элемент 1: чтение данных

Дальше: Элемент 3: анализ данных