Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Мы переходим к третьему уровню аналитики – предиктивному анализу. Имея перед глазами визуализацию (скажем, график), мы видим тенденции и направления. Если у нас все в порядке с дата-грамотностью, мы можем считывать данные, работать с ними, «крутить» их как угодно, а затем анализировать информацию, задавая вопросы. Все это дает нам важные знания, чтобы впоследствии мы могли надавить на нужные бизнес-рычаги. Таким образом, визуализация данных позволяет нам предсказать, в каком направлении движется наша компания. Это можно проиллюстрировать на примере линейного графика (см. рис. 4.4).

На нашей визуализации мы видим три линии, обозначающие разные штаты: Аризону, Айдахо и Юту. Каждая из этих линий имеет тенденцию к движению вверх. Это «дескриптивный анализ»: мы узнаем, какой была численность населения в последние десятилетия. Затем у нас могут возникнуть вопросы. Почему в Аризоне такой быстрый рост? Какие факторы могут влиять на темпы роста? Может быть, теплый климат или большое количество рабочих мест? Какими бы ни были причины, у нас есть знания, которые ведут нас к прогностическому анализу.

В нашем примере прогностическая модель может показать, какой будет численность населения к 2020 году – началу нового временного периода и моменту следующей переписи.

На уровне предсказательных методов, где анализ и получение знаний поддерживаются данными и технологиями, визуализация помогает нам наглядно представить сделанные прогнозы. А затем можно заново запустить процессы всех четырех уровней.

Итак, визуализация данных занимает очень важное место в мире дата-грамотности. Дата-грамотностью должны обладать все, а визуализация помогает значительно упростить восприятие того, что иначе могло бы оказаться слишком сложным для неспециалистов. Каждый из нас может поставить себе на службу визуализацию данных – для нашего собственного карьерного роста и для процветания наших компаний.

Дата-грамотность и топ-менеджмент

Может возникнуть вопрос: какую роль в мире дата-грамотности играют топ-менеджеры? Ведь они не только отвечают за стратегию и управляют инвестициями. Если говорить о данных и аналитике, к руководителям мы можем предъявить два требования. Во-первых, они сами должны обладать дата-грамотностью. Во-вторых, им необходимо обеспечивать дата-грамотность сотрудников организации (например, в форме специальных программ и других инициатив).

Итак, невзирая на большую загруженность, топ-менеджеры должны помнить о собственной дата-грамотности. Им приходится уметь читать разнообразные сводки и отчеты, содержащие множество данных.

Помимо чтения данных, руководители должны уметь работать с данными – это одна из их обязанностей, отнимающая немало времени. Работа с данными может быть совсем простой – например, быстрое изучение таблиц KPI за неделю. Оценка ключевых показателей эффективности (KPI) сотрудников – разве это не анализ данных? Разумеется. Работа с данными вовсе не обязательно должна быть сложной и требовать профессиональной IT-подготовки.

Помимо простой «работы с данными» руководитель обязательно должен уметь их анализировать для реализации видения и достижения целей своей организации. Ему критически необходимо уметь задавать необходимые вопросы о представленных ему данных, поскольку он ищет ответы. Этот навык крайне важен, особенно учитывая напряженный график работы топ-менеджеров: им всегда не хватает времени.

Наконец, руководители должны уметь общаться на языке данных, чтобы доносить до подчиненных почерпнутые из данных знания четко, лаконично и убедительно. Нужны ли нам руководители, которые путаются в словах и не могут толком рассказать о своем видении? Думаю, что нет.

Теперь, разобравшись, как топ-менеджеры пользуются четырьмя элементами дата-грамотности, мы можем однозначно ответить, зачем им, собственно, дата-грамотность. Топ-менеджеры задают в организации тон, формируют ее цели и видение, выстраивают стратегию работы с данными и аналитикой, которую сотрудники и воплощают совместными усилиями. А как воплощать стратегию, придуманную теми, кто не имеет навыков работы с данными? Чтобы стратегия отвечала целям организации, нужны сильные лидеры, обладающие дата-грамотностью.

Кроме того, как уже говорилось, задача топ-менеджеров – программы и другие инициативы по повышению дата-грамотности среди сотрудников организации: ведь мы помним про пресловутую нехватку навыков. Руководство должно пропагандировать дата-грамотность и обучать сотрудников работе с данными, вкладывая в это силы и средства. Только это поможет обеспечить успех общей стратегии: коллектив сотрудников, способных извлекать выгоду из данных, становится более самодостаточным и способным многое изменить к лучшему.