Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Дата-грамотность в этом случае – существенное преимущество. Мы понимаем, куда отправляются наши данные, как они используются и т. д. Мы способны принимать более разумные, подкрепленные данными решения: на какие сайты заходить, где стоит регистрироваться, а где нет… Дата-грамотность сразу же дает нам возможность управлять использованием наших данных.

Пример 2. Использование алгоритмов

Слышали ли вы об алгоритмах «черного ящика»? Это довольно распространенный термин, означающий, как уже говорилось выше, что никто не может увидеть внутренние процессы, происходящие при выполнении алгоритма, коды и т. д. Проще говоря, это таинственный способ производства данных, которые затем используются во многих сферах. В частности, к алгоритмам «черного ящика» относятся процессы найма в организациях, а также банковское дело, где таким образом определяется, стоит ли выдавать клиенту кредит. Как дата-грамотность может нам помочь в этом случае?

Если у нас все в порядке с дата-грамотностью, мы представляем себе, как используются наши данные и почему подобные алгоритмы могут выдавать предвзятый результат. У нас появляется здоровый скептицизм, необходимый для критического отношения к происходящему. Представьте себе: алгоритм определил, что вы не можете получить кредит из-за… вашего почтового индекса. Неважно, что у вас отличная кредитная история, надежная работа и т. д., дело исключительно в почтовом индексе, потому что алгоритм рассматривает только один фактор. Дата-грамотность подталкивает нас задать вопрос: справедливо ли это? Умеет ли машина учитывать внешние факторы, способна ли она принять правильное решение?

Но если принятые машиной решения постоянно оспариваются, не лучше ли вообще избавиться от алгоритмов? Конечно же, нет! Алгоритмы помогают нам, просто не нужно слепо им следовать. Необходим человеческий фактор – специалисты, обладающие дата-грамотностью и способные расшифровывать результаты работы алгоритма. Только так можно убедиться, что полученная информация обеспечит правильные и справедливые решения.

Пример 3. Применение законов

При появлении новых законов, таких как Общий регламент о защите персональных данных (GDPR), принятый в Евросоюзе, людям бывает сложно сразу перестроиться и начать их соблюдать: честно говоря, не многие разбираются, что там написано в тексте закона. Дата-грамотность помогает нам понимать новые нормы и соблюдать их. Давайте рассмотрим европейский закон о защите персональных данных в качестве примера, как дата-грамотность помогает нам быть законопослушными.

Когда этот закон только вступил в силу, людям, работающим в отраслях, которых он коснулся в первую очередь (например, в банковской сфере), было сложно внедрять новые правила и следовать им: мало кто достаточно хорошо понимал, почему все это нужно делать. Сотрудники просто делали то, что им говорят, не улавливая смысла собственных действий. И снова на помощь приходит дата-грамотность.

Если вы умеете читать данные, работать с ними, анализировать их, новый закон уже не кажется чем-то непонятным. Его внедрение проходит более гладко, а сотрудники организаций, ответственные за введение новых правил, могут объяснять другим, почему это необходимо. Я помню, как после принятия GDPR стало появляться все больше и больше соглашений, которые нужно было подписывать. Но я понимал, что происходит, поэтому с удовольствием ставил свою подпись там, где считал необходимым. Для тех, кто не работает в сфере данных, это могло показаться нарушением привычного хода дел, а необходимость подписывать одно согласие на обработку данных за другим наверняка лишь раздражала. В результате возникали сбои в работе множества организаций, так как люди задавали все больше вопросов. Но если сотрудники обладают дата-грамотностью, для них очевидна польза таких мер безопасности, поэтому они спокойно воспринимают появление новых необходимых норм и обеспечивают их эффективное внедрение.

Пример 4. Этичное использование данных

Что можно сказать о нашем собственном использовании данных в принятии решений? Какими этическими нормами мы должны руководствоваться, чтобы никому и ничему не навредить? Люди часто принимают решения, руководствуясь личными предубеждениями в отношении данных. Взгляните на политику – и, думаю, другие примеры ни к чему. Каким образом дата-грамотность помогает нам осознавать собственную предвзятость и необъективность, а затем планомерно минимизировать их влияние на наши решения? Гарантирует ли дата-грамотность, что мы используем данные этично?