Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - [15]
Когда речь идет о базах данных, есть несколько способов предотвратить дублирование. Наиболее эффективный — добавление ограничений в таблицу с базой данных. Вы можете создать составной ключ, который определяет одно или несколько полей и делает запись уникальной. После добавления этого ограничения у вас будет появляться оповещение, если вводимая комбинация данных совпадет с уже существующей в таблице. Второй способ — выбор варианта загрузки данных по принципу «все или ничего». Если в момент загрузки данных обнаруживается проблема, происходит откат на изначальные позиции, а новая информация в базе данных не сохраняется. Это дает шанс разобраться с причиной проблемы и повторить процесс загрузки данных без дублирования информации. Наконец, третий (менее эффективный) подход — выполнять две операции при загрузке: первая операция — SELECT, чтобы выяснить, не присутствует ли уже такая запись, вторая операция — INSERT, добавление новой записи.
Подобное дублирование данных случается чаще, чем вы думаете. Если вы не знаете, что в ваших данных встречается продублированная информация, это может повлиять на ваши показатели. Но хуже всего, что в какой-то момент времени это все равно обнаружится. А если качество данных будет поставлено под сомнение хотя бы однажды, это снизит доверие к выводам аналитиков, и эти выводы не будут учитываться в процессе принятия бизнес-решений.
При загрузке информации в базу данных часть ее может потеряться (Anderson → anders или 5456757865 → 54567578). В лучшем случае можно лишиться пары символов в форме обратной связи. В худшем может произойти усечение и объединение идентификационных данных двух разных клиентов и вы непреднамеренно объедините данные двух разных клиентов или заказов в один.
Как такое может произойти? В обычных реляционных базах данных при создании таблицы задаются название и тип каждого поля: например, должен быть столбец под названием «Фамилия» с ячейками, содержащими до 32 символов, или столбец «ID клиента» с целым числом в диапазоне от 0 до 65535. Проблема в том, что не всегда заранее известно максимальное количество символов или максимальное значение идентификатора, с которыми вам придется столкнуться. Возможно, вы получите образец данных, рассчитаете длину ячейки и для подстраховки увеличите это значение в два раза. Но вы никогда не узнаете наверняка, достаточно ли этого, пока не начнете работать с реальными данными. Более того, в базах ошибки с усечением данных, как правило, относятся к категории предупреждений: появляется оповещение, но процесс загрузки данных не прекращается. В результате такие проблемы легко не заметить. Один из способов предотвратить это — изменить настройки в базе данных, чтобы предупреждения отображались как полноценные ошибки и заметить их было легче.
Еще один источник проблем с качеством данных — несовпадение единиц измерения, особенно когда речь идет о международных командах и наборах данных. CNN сообщает[35]:
Агентство NASA потеряло орбитальный аппарат по исследованию Марса стоимостью 125 млн долл. из-за того, что команда технических специалистов корпорации Lockheed Martin использовала при расчетах английские единицы измерения [фунт-секунда], в то время как специалисты самого агентства пользовались более привычной метрической системой [ньютон-секунда] для управления аппаратом.
Да, это действительно настолько важно. Единственный способ избежать подобного — иметь четко налаженную систему коммуникации. Разработайте нормативный документ, утверждающий процедуру всех проводимых измерений, то, как они должны выполняться, и в каких единицах измерения должен указываться результат. Необходимо, чтобы документ был однозначным и не допускал иных толкований, а итоговая база данных сопровождалась подробным словарем базы данных.
Другая область, где единицы измерения имеют критическое значение, — денежные валюты. Представим сайт для электронной коммерции, на котором размещен заказ стоимостью 23,12. В США по умолчанию будет считаться, что это 23,12 долл., в то время как во Франции это будет 23,12 евро. Если заказы из разных стран окажутся объединены в одну базу данных учета информации по валютам, то итоговый анализ будет иметь отклонения в сторону более слабой валюты (поскольку в числовом выражении цена за тот же предмет будет выше) и фактически окажется бесполезен.
Базы данных должны обеспечивать столько метаданных и контекста, сколько необходимо, чтобы избежать подобного недопонимания.
Кроме того, можно просто принять метрическую систему и придерживаться ее (проснись, Америка!).
Следующая проблема с данными, которую в некоторых случаях бывает сложно отследить, это значения по умолчанию (рис. 2.3A и D). Пропущенные данные могут отражаться в базе данных как NULL, но также может использоваться определенное значение, которое можно задать. Например, 1 января 1900 года — стандартная дата по умолчанию. С ней могут быть разные проблемы. Во-первых, если вы забудете о том, что эта дата появляется по умолчанию, результаты анализа могут вас весьма озадачить. Предположим, вы оставили это значение по умолчанию в ячейке с датой рождения. Аналитиков может смутить тот факт, что столько людей в вашей базе данных старше 100 лет. Во-вторых, при неудачном значении по умолчанию есть риск перестать различать пропущенные и актуальные данные. Например, если вы устанавливаете «0» как значение по умолчанию для пропущенных данных, а значение актуальных данных тоже может быть равным 0, впоследствии вы не сможете определить, в какой ячейке отражены результаты измерения, а в какой просто пропущены данные. Отнеситесь к выбору значений по умолчанию внимательно.
Кем ты хочешь стать, когда вырастешь? Каждый из нас отвечал на этот вопрос в детстве. Удивительно, но ответ всегда предполагал одну-единственную возможность. Один-единственный вектор развития. Помните, как взрослые не понимали и даже сердились, если вы хотели освоить сразу несколько профессий? В нашем обществе не принято быть мультипотенциалом – человеком, совмещающим в своей деятельности множество интересов и творческих устремлений. Эксперименты воспринимаются как неразборчивость и непостоянство. Однако Эмили Вапник убеждена, что не обязательно концентрировать все свои силы и способности, чтобы реализоваться лишь в одной сфере.
Эта книга – продолжение первой части, вышедшей в 2015 г. Во второй части анализируются 100 дел ФАС России против малого и среднего бизнеса за 2016—2018 гг. Несмотря на принятие 3.07.2016 закона об «иммунитетах» для малого бизнеса от антимонопольного контроля, подходы ФАС изменились незначительно. По основным объектом преследования остаются н самые крупные игроки на рынке. В книге предлагается реформа антимонопольного регулирования, предусматривающая полное прекращение преследования МСП.
Патрик Эдблад показывает, как можно формировать стойкие привычки, не обливаясь потом от напряжения. Когда вы освоите эти навыки, в вашем распоряжении окажется секретный рецепт, позволяющий добиваться целей, не испытывая разочарований и желания махнуть на все рукой. Для широкого круга читателей.
Что общего между дирижером оркестра и руководителем компании? Хороший дирижер, как и хороший руководитель, знает, как добиться правильного взаимодействия членов команды и их блестящей игры. Но что именно делает настоящий маэстро, чтобы его оркестр создавал великолепную и незабываемую музыку? «Несведущий маэстро» – это рассказ о стилях лидерства шести великих дирижеров XX века, о шести подходах к решению вопроса, как совмещать контроль и творческую свободу. Идеи Итая Талгама помогут вам по-новому взглянуть на самые распространенные проблемы, с которыми сталкиваются все руководители, научиться слышать звучание бизнес-процессов и стать лучшим лидером для своей команды. На русском языке публикуется впервые.
Проект-менеджерам (и тем, кто мечтает стать начальником) посвящается.Писать тонны кода сложно, а управлять людьми еще сложнее! Так что вам просто необходима эта книга, чтобы научиться делать и то, и другое. Можно ли объединить прикольные истории и серьезные уроки? Майклу Лоппу (также известному в узких кругах как Рэндс) это удалось. Вас ждут выдуманные истории о выдуманных людях, обладающих невероятно полезным (хотя и выдуманным) опытом. Именно так Рэндс делится своим разнообразным, порой странным опытом, полученным за годы работы в крупных IT-корпорациях: Apple, Pinterest, Palantir, Netscape, Symantec и др.
Старейший в мире и лучше всего организованный конгломерат раскрывает свои тайны менеджмента перед всеми, кто готов ими воспользоваться. В отличие от других бизнес-пособий, данная книга избавлена от теоретического пустословия и представляет вниманию читателей философию лидерства, на которой основана и в соответствии с которой на протяжении многих веков успешно управляется Империя мафии, неуклонно раздвигающая свои границы. Для широкого круга читателей.