Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Это и есть ключевой момент в мире свободного владения данными. В сфере данных у организации должны быть общепринятые практики и общепонятный язык. Когда организация разрабатывает такой язык, свободное общение на нем облегчает принятие решений. Почему? Потому что люди лучше начинают понимать, что именно им говорят. Раньше в организациях любые обсуждения только замедляли работу и мешали добиваться результатов (а кое-где это происходит и сегодня). В большинстве случаев это объяснялось просто: сотрудники не понимали, что до них пытаются донести. А свободное владение данными подразумевает, что сотрудники свободно общаются на понятном каждому из них языке данных, – и, следовательно, обсуждения повышают эффективность работы и помогают принимать и выполнять более взвешенные решения.

Чтобы понять, как это работает, давайте рассмотрим простой пример. Представьте себе, что специалист по обработке данных провел анализ и получил убедительный результат. Свободно владея данными, коллектив организации понимает, что именно было проделано, и может применить на практике идеи и решения, полученные в результате этого анализа. Другой пример: допустим, аналитик осуществил некий проект и представляет его руководству, рассчитывая на поддержку. Команда топ-менеджеров, владеющих языком данных, легко и быстро вникает в суть проекта (думаю, это общая мечта – чтобы руководители понимали наши запросы и поддерживали наши проекты). Наконец, представьте себе, что в организации существует свободный обмен информацией, поскольку весь коллектив говорит на одном языке данных и аналитики. В этом случае все проекты и стратегии, все результаты анализа без труда принимаются и применяются всеми. Это жизненно важный элемент для успеха организации в сфере данных и их анализа.

Итак, способность сотрудников и руководителей организации свободно общаться на языке данных – это не просто приятный бонус, а насущная необходимость. Рис. 5.1 поможет раскрыть суть свободного владения данными. Как мы видим, существует свободный поток информации. Все – специалисты по обработке данных, аналитики, ответственные за принятие решений, руководство и, наконец, все рядовые сотрудники – могут свободно обмениваться информацией, и это обеспечивает успех стратегии организации. Ничто не должно препятствовать этому успеху, и вы его добьетесь – просто положитесь на способность говорить на одном и том же языке.

Словарь данных

При внедрении общего языка данных большим подспорьем оказывается словарь. Приведу одно из определений.

Словари данных используются для предоставления подробной информации о содержимом набора данных или базы данных (например, имена измеряемых переменных, типы или форматы данных, а также текстовые описания). Словарь данных служит исчерпывающим руководством к пониманию и использованию данных[32].

Это определение – вернее, описание назначения – очень хорошо объясняет, что такое словарь данных и для чего он нужен. Позвольте рассказать вам случай из моей собственной практики: герой моего примера не использовал словарь данных и не практиковал свободное владение данными.

Я руководил большой группой бизнес-аналитиков в компании, предоставляющей финансовые услуги. Наша команда строила специальные сводки для пользователей, составляли словарь данных и обеспечивали систему постоянного хранения данных (SSoR). Обратите особое внимание на последний пункт – SSoR, в этом примере он важнее всего. При построении сводок мы использовали множество разнообразных показателей.

Однажды мне написала (или позвонила, точно не помню) помощница президента одной американской группы защиты потребителей. Она спросила меня о каком-то показателе – ей хотелось разобраться, почему наше значение не совпадает с тем, которое получили ее сотрудники. Иными словами, наименование показателя было таким же, но цифры – совершенно другими, их взяли где-то в другом месте. Возможно, сотрудники у кого-то спросили в надежде на быстрый ответ – или, может быть, рассчитали величину сами, если кое-что смыслили в программировании. Вроде бы ничего плохого, да? Но проблема в том, что они пользовались не нашим собственным, а каким-то иным определением показателя, поэтому рассчитали его неправильно. Хуже всего, что эти некорректные цифры уже пошли «в народ», то есть стали достоянием общественности. И теперь нам нужно было придумать, как справиться с последствиями этой проблемы.