Big data простым языком

В 2011 году профессор MIT Эрик Брайнджолсфон провел любопытное исследование.[16] Он проанализировал данные 330 различных компаний за пятилетний цикл, в рамках которого выявил взаимосвязь между производительностью труда, выручкой и культурой организации, где было видно, как data-driven культура влияла на результативности той или иной компании.

Согласно исследованию, DD процесс повышал результативность труда и выручку компании на шесть процентов. По данным исследовательской компании Nucleous Research за 2014 год, было выявлено, что за каждый вложенный доллар в решения и процессы по аналитике и работе с данными, компания получала в среднем 13,01 долларов.

Data-informed организации

Продолжаем главы для продвинутых. Пытаясь разобрать дальнейший текст, я прошу, не сильно налегайте на алкоголь. Мне очень хочется, чтобы вы это прочитали.

Итак, существование так называемых дата-центрированных организаций имеет свое обоснование. Понятно, каким образом их строить и зачем. Но есть ли здесь какой-то подвох?

В 2010 году Адам Моссери, VP по продукту новостной ленты в Facebook, высказал мысль о том, как важно не допускать полной централизации организации в отношении данных. Основная идея его выступления сводилась заключалась в том, что данные дают возможность проанализировать текущую ситуацию и выбрать и наиболее оптимальный путь.

Но, если говорить о возможности создания уникального или лучшего продукта, то в дополнение к подходу, сформулированному Адамом Моссери, известный блогер и писатель в области Digital, Эндрю Чен, сформулировал тезис наличия «локального максимума[17]» в дата-центрированном процессе или продукте. Что это означает?

Локальный максимум представляет точку, которую можно легко выявить с помощью данных, и она помогает инкрементально (небольшими шагами) оптимизировать выбранный процесс или продукт. Но данная точка никак не связана с лучшей конфигурацией продукта или процесса, которая даст максимальный результат. Иными словами, при выявлении локального максимума всегда существует другая точка, которая является по совместительству экстремумом или наиболее лучшей конфигурацией продукта, но она отсутствует в наблюдении, так как данных для ее выявления обычно недостаточно.

Таким образом, путь развития организации как чисто дата-центрированной, перешел к новой модели работы с данными – data-informed.

Данная модель предполагает, что данные используются при принятии решений, но не являются ключевым фактором, так как поиск лучшего продукта является цепочкой экспериментов, которые заранее предсказать невозможно.

Каким образом сместить фокус с данных на другие аспекты, не потеряв важность работы с данными?

Ключевыми здесь всегда будут стратегия или видение того, что организация планирует делать. Так, в своем выступлении Адам Моссери, рассказал об оптимизации пользовательской функции по загрузке фотографии в Facebook. Его команда провела ряд экспериментов по оптимизации процесса загрузки, руководствуясь при выборе того или иного интерфейса для пользователя только данными, начиная с кнопки и заканчивая изменениями во встроенных плагинах по поддержке браузера и навигатора для выбора файлов. Каждый из экспериментов оказался провальным, то есть не привел к увеличению конверсии активных пользователей сервисом загрузки фотографий.

В конечном счете, Моссери решил сменить тактику. Он оттолкнулся от данных, как стартовой точки анализа состояния воронки, и этапов, на которых пользователи по какой-то причине покидают Facebook. Затем он переработал подход, поставив во главу стола удобство пользователей и простоту.

Это дало определенные результаты, существенно увеличив конверсию пользователей. Конечное решение, выбранное его командой, не могло быть измерено только данными.

Data-informed или data-driven

При сравнении подходов ненамеренно вспоминается конфликт Стива Балмера (СЕО Mircosoft 2000–2014) с Linux Foundation, которую он однажды назвал «раковой опухолью, приклеившейся к настоящей интеллектуальной собственности». В отличие от Microsoft, разработчик в Linux Foundation делает всего один патч для платформы за весь свой цикл работы на ней.

Данный конфликт очертил рамки нескольких типов организаций. По разные стороны виртуальных баррикад оказались разные подходы, в том числе и к управлению данными и инновациями.

Традиционный подход дата-центрированной организации опирался на правило Парето, которое гласит: двадцать процентов усилий приносят восемьдесят процентов результата. Высокопроизводительные силы сконцентрированы в дата-центрированных корпорациях, где есть нормативы, KPI, и где установка тех или иных требований к данным прямо влияет на получаемый результат или выполнение какого-либо норматива.