О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Потенциал больших данных можно реализовать благодаря глобальным устройствам их сбора и обработки. Сенсоры и микропроцессоры в скором времени будут везде. Практически каждое механическое или электронное устройство регистрирует свои действия, местонахождение или состояние. Эти устройства и люди, их эксплуатирующие, поддерживают связь через интернет, а это еще один колоссальный источник данных. Если добавить к этому объемы информации, проходящие через прочие средства связи (беспроводные и проводные телефонные линии, кабели, спутники и т. п.), трудно даже оценить все перспективы.

Доступность всех этих данных означает, что практически любая предпринимательская или управленческая деятельность может рассматриваться либо как проблема больших данных, либо как возможность их обработки. Производство, в котором значительная часть оборудования оснащена одним или несколькими микропроцессорами, все чаще становится средой, где функционируют большие данные. Потребительский маркетинг с мириадами покупок и историй посещений покупателей также сталкивается с проблемой их обработки. Google даже описывала свою самоходную повозку из будущего как проект, связанный с обработкой больших данных.

Гэри Лавмен, CEO[5] компании Caesars Entertainment (известный своим выражением «Мы так полагаем или мы знаем?»), глава Amazon Джефф Безос («Мы никогда не пренебрегаем данными») и Рид Хоффман, руководящий LinkedIn («Web 3.0 – это сеть с новым типом данных»), публично заявляли, что аналитическое мышление и принятие решений – это надежный способ обеспечить успех компании и свой личный успех. Любая компания в любой отрасли заинтересована в том, чтобы извлечь пользу из вала данных. Для этого требуются люди, умеющие провести их детальный анализ. У них разные имена, но всех их называют квантами[6], и эта книга предназначена не им. А еще компаниям нужны люди, способные принимать оптимальные решения на основе анализа и воплощать их в жизнь. Именно для них написана эта книга. Это вовсе не те самые кванты, не аналитики, у них нет математической подготовки, но им приходится работать с количественными данными и принимать решения на основе их анализа.

Какую пользу вы извлечете из этой книги

У нас, авторов, по этому вопросу разные мнения, но общая цель: расширить применение аналитического мышления в бизнесе и обществе, в первую очередь помогая не-квантам извлекать больше пользы из массивов данных. Том вообще не очень-то серьезно относится к квантам, будучи социологом по образованию и не слишком хорошо разбираясь в статистике, но ему приходится заниматься аналитикой и определять направления ее применения в бизнесе. В течение двадцати лет Том вел исследования, писал книги, обучал студентов и консультировал компании по вопросам формирования аналитического потенциала. Его опыт работы с менеджерами и обучения их аналитическим исследованиям лег в основу этой книги. Кроме того, Том – автор и соавтор бестселлеров Competing on Analytics («Аналитика как конкурентное преимущество»)[7] и Analytics at Work («Аналитика в работе»), в которых рассказывается о том, какую роль аналитика играет в разработке стратегии больших компаний. В предлагаемой вниманию читателей книге основное внимание уделено тому, как помочь сотрудникам развить аналитические навыки и способности.

Джин Хо в университете учился именно деловому администрированию и статистике и, естественно, стал убежденным квантом. Он исследовал применение аналитических методов для решения разнообразных проблем в бизнесе и общественной деятельности. Кроме того, он разработал и вел образовательный курс по развитию аналитических способностей сотрудников. Джин Хо получил в Корее звание профессора делового администрирования и статистики, написал шесть книг, в том числе 100 Common Senses in Statistics («100 здравых смыслов в статистике») и Freak Statistics («Причудливая статистика»). Главная их цель – помочь людям без статистической или математической подготовки лучше понимать и интерпретировать статистические данные и результаты.

Мы надеемся, что эта книга поможет вам разобраться в аналитике и уверенно использовать статистическую информацию. Она облегчит сотрудничество с квантами и научит на равных дискутировать с ними об аналитических процедурах и методиках. Вы заговорите языком количественного анализа и сможете задавать правильные вопросы. Может быть, она даже вдохновит вас на то, чтобы стать квантом!

Информированный потребитель аналитических данных