09
Принятие решений, подкрепленных данными
Первые восемь глав этой книги посвящены самым разным вопросам дата-грамотности: «почему?», «что?» и «как?». А теперь еще один серьезный вопрос – «для чего?». Для чего мы с вами столько времени разбирали, что такое дата-грамотность? Чтобы вы знали, как строить красивые диаграммы и визуализации? Нет, конечно! Дата-грамотность ничего не даст, если не знать, для чего нам все это нужно и какова наша цель. А эта цель – решения. Дата-грамотность должна давать знания, которые ведут к решениям. Если мы просто получили знания, но ничего с ними не сделали, – все было бессмысленно. Это все равно что найти карту сокровищ и не отправиться их искать. Или заранее узнать, какие номера выиграют в лотерею, но не купить билет. Цель овладения дата-грамотностью – принятие разумных, подкрепленных данными решений, причем как на уровне отдельных сотрудников, так и на уровне организации. О том, как это делать, мы и поговорим в этой главе.
В мире данных и аналитики искусству принятия решений часто уделяется недостаточно внимания. Если руководители и рядовые сотрудники вкладывают энергию, время и средства в качество, источники и инструменты работы с данными, они должны ставить во главу угла процесс принятия решений. А в этом случае успех обеспечивается четкой схемой. Я предлагаю взять за основу замечательную схему, разработанную моим другом и коллегой Кевином Ханеганом и компанией Qlik. Она состоит из шести ступеней – это «лестница», которая ведет к разумным, обоснованным решениям.
Если вы обратили внимание, в этой книге я постоянно говорю про решения, подкрепленные данными, хотя, возможно, для вас привычнее другое определение – «основанные на данных». Разумеется, в наше время чаще всего используется второй вариант (он набрал популярность в конце прошлого десятилетия, а особенно широко распространился с началом пандемии COVID-19), но я не случайно выбрал первый. Разные вещи могут быть «основаны на данных», и сам термин может означать для разных людей разное, но по сути эта формулировка предполагает, что данные были эффективно использованы человеком или организацией как ценный актив. Так, марафонец пользуется специальным планом, чтобы выработать стратегию успешного забега. Это мы и имеем в виду, когда говорим, что нечто «основано на данных» или «подкреплено данными». Это значит, что данные помогают принимать решения и двигать бизнес вперед. Я предпочитаю писать и говорить «подкреплено данными», потому что термин «основано на данных» может восприниматься так, как будто данные действительно послужили для чего-то единственной основой. «Решение, подкрепленное данными» означает, что данные помогли принять это решение, но только в сочетании с чем-то еще – с силой человеческого разума, например. Это, на мой взгляд, важное различие.
Чтобы лучше разобраться в подкрепленных данными решениях и их связью с дата-грамотностью, давайте покопаемся в арсенале хитрых приемов. Начнем мы с определения общей схемы и ее влияния на процесс принятия решений. Затем мы рассмотрим схему принятия решений, подкрепленных данными, под разными углами: с точки зрения четырех элементов дата-грамотности, четырех уровней аналитических методов, языка данных, трех «С» дата-грамотности… и, возможно, не только. Но для начала нужно узнать, из каких ступеней состоит схема принятия подкрепленных данными решений.
