Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Теперь нам нужно связать креативность с четырьмя уровнями аналитики. Строго говоря, с ней напрямую связан каждый из них, потому что креативность позволяет как любому сотруднику, так и всей организации осознать целостность мира данных и аналитики.

Итак, первый уровень – дескриптивный анализ. В рамках этого уровня очень легко строить визуализации данных. Отчетность по KPI и прочим данным, как правило, проста и незамысловата. Возможно, именно из-за этого многие организации застревают на первом уровне аналитики: такой анализ делается быстро, просто и не требует никакого творческого подхода. Многие прекрасно умеют читать данные, которые просто описывают то, что произошло в прошлом месяце (или квартале), и у них просто не возникает ни потребности, ни интереса копаться в причинах, стоящих за тем, что описано. Если это ваш случай, выйти за рамки описательного анализа поможет именно креативность. Она помогает выстраивать описательную аналитику – например, визуализации данных – так, чтобы вашим слушателям или читателям захотелось узнать побольше и отыскать причины происходящего.

При таком творческом подходе к первому аналитическому уровню организация куда легче переходит на второй – уровень диагностической аналитики. Оттачивая навык задавать вопросы о представленных данных и информации, вы сможете самыми разными путями прийти к пониманию причин происходящего в вашей организации, в собственной жизни или в любых других сферах анализа. Используйте творческие способности, чтобы обрести новые знания и новые ответы – и придумать новые способы поделиться знаниями с миром. Диагностический анализ способен подарить вам волшебный эликсир – инсайт. И креативность придает этому эликсиру особую силу.

Если говорить о двух оставшихся уровнях аналитики, то креативность очень важна как для предиктивного анализа, так и для интерпретации его результатов. На этих уровнях при построении аналитических моделей аналитики и специалисты по обработке данных должны проявлять творческий подход: в этом случае им не придется постоянно пользоваться одной и той же моделью. Если делать одно и то же раз за разом, то и результаты, скорее всего, будут одними и теми же. А вот если применить креативную модель, которой никто прежде не пользовался, можно обнаружить нечто нестандартное – скажем, новый любопытный прогноз. И, конечно, очень важно, как интерпретировать модели и результаты анализа. Нужно положиться на креативность, чтобы читать результаты по-новому, смотреть на них под иным углом и, следовательно, получать неожиданные озарения.

В завершение темы креативности давайте снова вернемся к определению: креативность – это «способность выходить за рамки традиционных идей, правил, схем, отношений и т. д., создавая значимые новые идеи, формы, методы, интерпретации и прочее; оригинальность, прогрессивность или воображение»[44]. Перечитали? Становится понятно, что креативность жизненно важна в мире дата-грамотности, данных и дата-аналитики: нам необходим новый взгляд, новое мышление и новое понимание. Слишком долго в сфере данных и аналитики происходило одно и то же – работа в Excel, построение одинаковых визуализаций, использование излюбленных статистических моделей. Давайте покончим с этим! Начните привносить творчество в вашу работу с данными. Вы об этом не пожалеете.

Critical thinking – критическое мышление

Третья «С» дата-грамотности – возможно, самый сильный аспект в мире данных и аналитики. Это критическое мышление. Сегодня, в эпоху цифровой революции, развитое критическое мышление и способствующее ему образование, вероятно, важны как никогда – как для мира данных и аналитики, так и для жизни в целом. Критическое мышление совершенно необходимо для понимания самых разных вещей – предвыборных речей политиков (что бы они ни говорили, правду или наоборот), данных по пандемии и т. д. – а также для принятия решений в повседневной жизни.

Одно из определений критического мышления звучит так: «дисциплинированное мышление, для которого характерны ясность, рациональность, открытость и опора на доказательства»[45].

Это определение кажется вполне логичным и понятным, но в мире данных и аналитики критического мышления пока, к сожалению, не хватает.

Вот замечательная цитата из книги астрофизика Карла Сагана «Мир, полный демонов»[46]: