Аналитическая культура

Очевидно, все должны подчиняться требованиям закона. Они обозначают верхнюю границу того, что можно делать с данными на законных основаниях. Однако я убежден, что этого недостаточно. Компании с управлением на основе данных должны руководствоваться в своей деятельности более широкими вопросами этики и фактора «фу» и разрабатывать собственные внутренние правила и принципы деятельности. У них должен быть собственный моральный компас, ориентированный на данные. Они должны принимать во внимание, ожидает ли пользователь, что его данные будут использоваться именно так, и будет ли он с этим согласен. Аналитику следует время от времени задавать себе вопрос: «Как бы я чувствовал себя на месте пользователя?» Фактически это может несколько ограничить спектр того, как аналитик, возможно, хотел применить имеющиеся в его распоряжении данные. Подобно специалистам по маркетингу компании Target, всегда найдутся люди, стремящиеся выйти за установленные рамки (в конце концов, им требуется выполнять собственные KPI), поэтому необходима корпоративная культура, руководство на основе данных и обучение, чтобы установить рамки приемлемого.

Заключение

В компаниях с активным использованием данных всегда будет наблюдаться некоторое здоровое напряжение между разными командами: так, например, аналитики всегда будут стремиться создавать самые современные продукты с использованием данных, а более консервативные юристы — минимизировать риски для компании. В то время как законодательные ограничения непреложны, существует обширная серая зона, деятельность в которой не нарушает закон, но может вызывать сомнения с морально-этической точки зрения.

Компания должна уважать своих пользователей и разработать руководство, что считать приемлемым и неприемлемым использованием данных. Очевидно, компании нужно установить ограничительную линию для аналитиков, чья работа наиболее тесным образом связана с данными. В компании Warby Parker мы сформулировали, как каждый из наших типов данных (данные клиентов, данные о продажах и так далее) может или не может быть использован при проведении разных видов анализа или маркетинговых мероприятий. Например, в нашем рецепте на очки обычно указывается дата рождения. Мы считаем, что аналитик может воспользоваться этими данными на агрегированном уровне, чтобы лучше понять базу данных наших клиентов за счет изучения распределения по критерию возраста. Однако специалисты по маркетингу не могут на основе этой информации на индивидуальном уровне выбрать, например, категорию клиентов в возрасте 25–34 лет.

В компаниях с управлением на основе данных существует более широкий доступ к данным, поэтому информацией могут пользоваться в том числе специалисты, которые не связаны непосредственно с аналитической работой, но у которых доступ к данным определяется их функциональными обязанностями (например, сотруднику службы по работе с клиентами требуется доступ к их данным). Они используют данные для повышения качества работы. Для этих сотрудников должны быть четкие руководства и система обучения, особенно для молодых специалистов. Например, следует четко заявить, что они не могут использовать информацию о клиентах, об их предпочтениях и так далее в рекламных объявлениях или публикациях на Facebook без их согласия или что они не имеют права изучать базы данных без профессиональной необходимости, например в поисках знакомых, знаменитостей, друзей и так далее. Обеспечьте обучение по этим вопросам. Как сказано в комиксах про Человека-паука: «Большая власть подразумевает большую ответственность»[264]. Компании следует активно заниматься вопросами ответственности и перспективы.

Заключение

Информация — это новая нефть!

Клайв Хамби, Dunnhumby

Что для компании означает управление на основе данных? Возможно, вы уже поняли, что ответ на этот вопрос заключается не в обладании новейшими технологиями по работе с большими данными и не в команде блестящих специалистов по аналитике. С ними, несомненно, будет легче, но сама концепция управления на основе данных касается не какой-то конкретной вещи. Скорее, как я уже говорил, она охватывает всю аналитическую цепочку ценности и всю структуру компании. Это отражено на рис. 13.1.

Рис. 13.1. Обзор компонентов, из которых складывается компания с управлением на основе данных

Источник: на основе концепции Уэйна Экерсона, изложенной в его книге Secrets of Analytical Leaders

В главе 2 и главе 3 мы обсуждали самый первый слой — сами данные, как собирать правильные данные и как собирать данные правильно. Помимо этого, требуются люди, обладающие нужными навыками, и инструменты. Кроме того, необходимо проводить обучение, чтобы использовать данные максимально эффективно.