Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Наконец, мы на примере познакомимся с процессом анализа и принятия решений, подкрепленных данными, чтобы увидеть, как на самом деле работает общение на языке данных.

Чтение данных

Мы уже исследовали мир чтения данных в главе 3, так что не стоит повторяться. Зато мы можем расширить определение чтения данных с помощью примеров, демонстрирующих, как в реальном мире способность к чтению данных влияет на организации, людей и общество в целом. Мы остановимся на трех примерах: 1) данные и управление рисками; 2) данные и теннисный турнир US Open; 3) «вкусное» использование данных в компании Coca-Cola.

Первый пример переносит нас в мир управлениями рисками (а управление рисками в цифровую эпоху жизненно необходимо для организаций). Часто ли вы слышите об этических проблемах в сфере данных и аналитики? О защите персональных данных? Наверняка очень часто. В сфере управления рисками навыки работы с данными необходимы для смягчения возможных последствий при воплощении в жизнь смелых решений, осуществлении инвестиций и т. д. Способность донести нужную информацию до всех сотрудников, особенно если речь идет о компаниях финансовой отрасли, жизненно необходима. Предлагаю в качестве примера рассмотреть сингапурский United Overseas Bank (UOB)[28].

В нашем примере UOB использует данные, чтобы сократить один из своих процессов с 18 часов до нескольких минут. Правда, удивительно? Благодаря этому банк может проводить анализ в реальном времени. Но тут же возникает вопрос, который мне задают регулярно: «Не позволят ли чудо-возможности данных и аналитики нам, людям, вконец облениться?» Я бы ответил так: если раньше процесс занимал 18 часов, а теперь – всего лишь несколько минут, то у вас освобождается масса времени для тщательного анализа! И это только одна из причин, делающих дата-грамотность жизненно необходимой для организации.

Теперь давайте рассмотрим пример, как данные могут порадовать спортивных фанатов: теннисный турнир US Open. Он проводится ежегодно, в нем участвуют сильнейшие теннисисты, и организаторы прилагают все усилия, чтобы болельщикам было как можно интереснее. Я сам большой фанат спорта, и знаю, что яркий болельщицкий опыт оставляет многолетние воспоминания. Вы бывали на большом спортивном событии? Наверное, да. Наверное, вы, как и я, очень цените атмосферу, приподнятое настроение и чувство единения со своей любимой командой. А что, если сделать такой опыт еще более ярким и запоминающимся с помощью данных и дата-аналитики? Именно этим решили заняться организаторы US Open, объединившись с IBM с целью повысить привлекательность турнира для болельщиков[29].

С помощью суперкомпьютера IBM Watson фанаты получают беспрецедентные знания. Теперь искусственный интеллект помогает им узнать больше деталей о матчах и о местах, которые можно посетить в ходе турнира, а также отбирает лучшие моменты игр. Аналитика не только помогает болельщикам, но и способствует успешным выступлениям спортсменов. Кто-то может сказать, что это лишает игру чистоты, но задумайтесь: например, анализ данных может показать теннисистам, сколько усилий они приложили во время матчей. Разве это не замечательно? Теннисисты пользуются данными, чтобы лучше понимать, как они играют. И теннис – это не единственный вид спорта, где данные и дата-аналитика работают на благо спортсменов.

Итак, тренеры и спортсмены благодаря данным отчетливее понимают, как правильнее играть и тренироваться, а болельщики получают дополнительную информацию, с которой становится интереснее следить за турниром. Но у нас остался еще один пример: моя любимая компания по производству газировки – Coca-Cola (любители Pepsi, пожалуйста, простите).