В этой книге не раз упоминалось об анализе данных, поэтому сейчас не стоит повторяться. Давайте поговорим об этом с точки зрения нашей схемы принятия решений, подкрепленных данными решений, и проиллюстрируем рассуждения примерами из предыдущих глав.

Первое, что нужно помнить: грамотно поставленные вопросы (ступень 1) дают нам области, которые нужно проанализировать. Нам нужна ясность, и тогда нам станет доступен анализ, необходимый для принятия решений. Следовательно, если вопросы плохо сформулированы, на правильные решения можно не рассчитывать.

Помимо ясности на стадии формулировки вопросов, мы должны обеспечить себе возможность получить нужные данные – для успешного инсайта. Помните, что инсайт – озарение, получение ценных знаний – это одна из главных целей дата-грамотности. Без знаний нет и правильных решений. При недостоверных и/или недостаточных данных придется делать поправку и на инсайт. Можно потратить массу времени, строя красивые визуализации, статистические модели и т. д., – а потом обнаружить, что в их основе лежат неверные данные. Какая жалость! Словом, для анализа нужны качественные данные.

При анализе данных в рамках схемы принятия решений мы напрямую задействуем третий элемент дата-грамотности (он совершенно очевиден и продолжает играть важнейшую роль в нашей схеме), а также ее вторую и третью «С» – креативность и критическое мышление.

Креативность и критическое мышление на третьей ступени способны дать очень многое. Возможно, в ваших глазах креативность никак не связана с анализом данных, но мы непременно должны регулярно ее подключать и развивать. Боюсь, в сфере данных и аналитики мы, люди, упускаем слишком многое именно из-за того, что превращаемся в роботов, когда необходимо проанализировать имеющуюся информацию. Чтобы получить полезные знания, мы используем одни и те же стандартные наборы методов и процессов. К несчастью, этого недостаточно. Действуя таким образом, мы непременно что-нибудь упустим. Мы эффективно формулируем вопросы о данных благодаря любопытству, но к пониманию данных также нужен другой подход, более творческий. Не стоит бояться новых идей, не стоит бояться мыслить иначе или взглянуть на ситуацию с другой точки зрения. Другой вариант – попросить кого-нибудь оценить ваш анализ со своей перспективы. Этот человек вовсе не обязательно должен быть настоящим экспертом в области дата-грамотности – достаточно, чтобы он предложил свежий взгляд. А вдруг именно так вы найдете то, что искали?

Наряду с креативностью для получения знаний пользуйтесь еще и критическим мышлением. Это такая вещь, которая всегда необходима и которой многим вечно не хватает. Быстро ли обновляется ваша лента в соцсетях? Часто ли на экране появляются свежие новости? Увы, слишком быстро и слишком часто. Современный темп насыщения информацией просто не оставляет ни места, ни времени для развития подлинного критического мышления. И это очень плохо. Мечтаю, чтобы поскорее настал тот день, когда люди (и организации) перестанут гнаться за самым модным и новым, а будут находить время, чтобы спокойно сесть, обдумать то, что перед ними, и по-настоящему критически осмыслить данные и информацию. Уверен, это поможет им гораздо эффективнее принимать решения, подкрепленные данными.

В завершение этого раздела давайте кратко пройдемся по четырем уровням аналитики и их месту на этой ступени нашей схемы принятия решений. Мы знаем, что на каждом из четырех уровней мы должны анализировать данные. Наш путь начинается с дескриптивного уровня. На диагностическом уровне анализ данных – сама суть процесса. На предиктивном и прескриптивном уровнях мы анализируем информацию и строим модели, что напрямую ведет к принятию решений, которые действительно необходимы. Словом, третья ступень нашей схемы – неотъемлемая и очень важная часть процесса принятия решений, подкрепленных данными. Если все сделано как надо, мы можем спокойно переходить на четвертую ступень, то есть к интеграции.