Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Еще один способ обеспечить эффективную обратную связь – своевременно проводить внутренние опросы среди участников программы дата-грамотности. Эти опросы должны быть посвящены текущей стратегии обучения, процессу прохождения курсов, замечаниям по материалу и т. д. Если такие опросы проходят в общей атмосфере прозрачности, участники открыто и честно рассказывают, что получается, а что нет. Наконец, чтобы еще более укрепить обратную связь, можно проводить фокус-группы с открытым составом, чтобы обсуждать с участниками процесс и план обучения. Общение может быть коллективным или с глазу на глаз. Такие дискуссии, как и опросы, помогают понять, какие методы работают, а от каких лучше отказаться.

В целом механизмы обратной связи помогают получить важную информацию о ходе программы обучения дата-грамотности. Без этого обучение столкнется с серьезными препятствиями, способными повлиять и на общую стратегию в сфере данных и аналитики.

Шаг 5. Итерационный подход к обучению дата-грамотности

Итак, механизм обратной связи установлен – и что же теперь делать с полученными результатами? Мы применяем к нашей программе обучения дата-грамотности итерационный подход. Что это такое? Давайте разберемся, что такое итерация.

В наше время организации собирают все больше и больше данных. С ростом их объема руководители организации модернизируют бизнес-процессы, более отчетливо видят текущую ситуацию и извлекают массу иной пользы из данных. Все это помогает принимать более обоснованные решения. Но что будет с организацией, если она перестанет искать новые способы получения данных и будет пользоваться одной и той же моделью годами? Увы, это плохо скажется на качестве решений: организации обязательно нужен приток новых данных в систему, чтобы совершенствовать деятельность при помощи итерационного подхода.

В этом и состоит основная польза обратной связи. Ее результаты – новые данные для модели. Это помогает ответственным за инициативу выявлять то, что требует корректив, и итеративно улучшать программу.

У слова «итерация» есть точное значение: «повторяющаяся процедура, когда повторение последовательности действий дает результаты, все более и более приближенные к желаемым»[39].

Внедряя программу обучения дата-грамотности, мы хотим, чтобы сотрудники начали грамотно обращаться с данными, благодаря чему организация сможет принимать более обоснованные решения и получать отдачу от инвестиций. Итерационный подход может сыграть важнейшую роль в успехе такой программы.

Обучение четырем элементам дата-грамотности

Ничего удивительного, что и в этой главе про обучение речь снова пойдет о четырех элементах дата-грамотности. Но давайте сразу проясним: обучение дата-грамотности продолжается всю жизнь. Невозможно вместить в одну книгу (и тем более – в одну главу) все, что нужно сделать, чтобы научиться правильно читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных. Так что в этой главе мы просто коснемся самых, на мой взгляд, полезных вещей. Начнем с элемента, который представляется мне наиболее важным, – с чтения данных.

Элемент 1: чтение данных

Представим себе ребенка, который учится читать книгу. Я сам отец, и я пытался разобраться, что же лучше всего помогает моим детям научиться читать. Судя по моему опыту, есть несколько главных вещей: наставник (или учитель), упражнения и целенаправленная практика (общий момент для всех четырех элементов) и просто постоянная практика чтения (это не то же самое, что целенаправленная практика).

Что я имею в виду под наставником? В случае с чтением это человек, сам умеющий читать, который дает ребенку уроки (например, кто-то из членов семьи). Тем, кто учится читать данные, тоже нужны наставники – те, кто знает, как это делается, и имеет соответствующий опыт. Это необязательно подразумевает очную форму обучения. С подходящим наставником или учителем можно общаться и онлайн. Но этот человек должен сам хорошо уметь читать данные и – в идеале – обладать некоторыми педагогическими способностями.