Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Прочитав эту главу, вы, вероятно, поняли, насколько важна дата-грамотность для успеха четырех уровней аналитики. Способность человека читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных напрямую связана со сбором аналитической мозаики. Если организация испытывает проблемы на любом из аналитических уровней, она не сможет выработать и воплотить стройную общую стратегию. Способность читать данные позволяет нам наблюдать за происходящим, понимать прогнозы и результаты. Работа с данными дает возможность манипулировать информацией, которая у нас в наличии, лучше ее понимать, фильтровать, модифицировать и смотреть на нее по-новому. Благодаря этим двум важнейшим процессам мы получаем новые знания, необходимые для поиска причин при диагностическом анализе. Способность анализировать данные зиждется на чтении и понимании данных, она позволяет рассматривать варианты и искать закономерности. Так как нам необходима целостная картина, это делается на всех уровнях аналитики. Способность общаться на языке данных также пронизывает все уровни: ведь нам необходимо делиться нашими наблюдениями, открытиями, прогнозами и вариантами ответов. И только тогда мозаика складывается.

Краткое содержание главы

Надеюсь, теперь вы убедились в силе четырех уровней аналитики и дата-грамотности. На связь этих двух сфер часто не обращают должного внимания, хотя компании тратят миллионы долларов на работу с данными и аналитику. Но если руководители недостаточно четко понимают, из чего складываются четыре уровня аналитики, дата-аналитика не принесет должных плодов. К сожалению, это частая беда организаций, вследствие чего у них возникают трудности с возвратом инвестиций в эту сферу. Кроме того, четыре уровня аналитики успешно применяются только в одном случае – если все сотрудники обладают навыками дата-грамотности. Но если они не чувствуют себя уверенно в обращении с данными, вряд ли можно ожидать, что им покорятся все четыре уровня, а мозаика будет собрана.

Следовательно, организации необходима продуманная стратегия обучения персонала, но она немыслима без общей стратегии в сфере данных и аналитики. В следующей главе мы подробнее рассмотрим, какой должна быть эта стратегия и какую роль в ней играет дата-грамотность. В частности, узнаем, как распределяются разные функции между сотрудниками на разных должностях. Мы коснемся особенностей работы топ-менеджеров, ответственных за принятие решений, лидеров команд, аналитиков и специалистов по обработке данных, а также отдельных рядовых сотрудников. Помните зонтик дата-грамотности, изображенный на рис. 4.1? В четвертой главе мы рассмотрели некоторые области под этим зонтиком, но какова их связь с реальными (и разнообразными) обязанностями сотрудников в компании? Мы попробуем разобраться с этим, призвав на помощь дата-грамотность и стратегию.

07 Стадии обучения дата-грамотности

Итак, мы выяснили, что такое дата-грамотность, и теперь вы можете спросить себя: что я сам могу сделать для овладения нужными навыками? Как обрести больше уверенности в обращении с данными? Могу успокоить: вам не нужно возвращаться за парту, чтобы становиться специалистом по обработке данных или изучать статистику. Еще раз с удовольствием повторю: не всем нужно быть специалистами по данным или статистике, но всем необходима дата-грамотность.

В этой главе мы поговорим о стратегиях обучения дата-грамотности: как организации могут помочь своим сотрудникам, что могут сделать руководители для формирования надежной стратегии в этой сфере. Также мы еще раз коснемся четырех элементов дата-грамотности, чтобы вы могли сами определиться, как начать совершенствоваться, – сегодня, сейчас.

Чтобы организация могла заниматься обучением сотрудников дата-грамотности, в первую очередь нужна общая стратегия в сфере данных и аналитики. Несогласованность не принесет пользы. Пытаться выстроить стратегию дата-грамотности, не представляя себе общую стратегию в сфере данных, – все равно что тренироваться для марафона, не зная, что такое, собственно, марафон. Чтобы стратегия обучения дата-грамотности оказалась успешной, организация должна:

● знать, что она хочет делать с имеющимися у нее данными;

● понимать, как именно она собирается помогать своим сотрудникам добиться цели.

В этой главе мы изучим разнообразные аспекты данных и аналитики с точки зрения обучения:

● роль команды топ-менеджеров;

● значение стратегии в сфере данных для обучения дата-грамотности;

● структуру и подход к обучению дата-грамотности (подсказка: нельзя стричь всех под одну гребенку);

● обучение четырем элементам дата-грамотности;

● обучение культуре дата-грамотности;

● другие области, на которые стоит обратить внимание при обучении дата-грамотности (например, этика данных).

Итак, обучение дата-грамотности необходимо для успеха в сфере данных и аналитики, причем как отдельным людям, так и организациям.

Роль руководства в обучении дата-грамотности