Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - [17]

Далее руководители направлений и эксперты в предметных областях должны проверить качество данных. Аналитики должны провести разведочный анализ или воспользоваться собственными методами определения, находятся ли значения в допустимых границах, соблюдаются ли ожидаемые закономерности (например, соотношение систолического и диастолического давления), оценить объем пропущенных данных и так далее. На фермерском рынке шеф-повар ресторана сам выбирает продукты, пробует авокадо, нюхает базилик. Образно говоря, это его сырые ингредиенты. У аналитиков должно быть такое же отношение к данным. Это их сырые ингредиенты, которые они должны тщательно отобрать.

Руководители направлений, как правило, принимают решения о покупке баз данных у третьих сторон, о разработке инструментов по сегментированию аудитории в ходе опроса клиентов или о проведении A/B-тестирования онлайн. Они тоже должны задумываться об объективности данных, на которые опираются. Они должны проводить сами или делегировать проведение разведочного анализа данных, составлять диаграммы распределения и обнаруживать «пятидюймовых» людей.

Глава 3. Сбор данных

Ошибки, возникающие при использовании неправильных данных, все же меньше, чем те, которые возникают при отсутствии данных.

Чарльз Бэббидж[36]

Сложно даже представить себе ту власть, которой может обладать человек, когда в его распоряжении столько информации самого разного рода.

Тим Бернерс-Ли[37]

* * *

В предыдущей главе мы обсудили вопросы качества данных и их правильного сбора. В этой главе фокус сместится на выбор правильных источников для сбора данных и предоставления специалистам по аналитике. Мы остановимся на следующих вопросах: как расставить приоритеты при выборе источников данных, как осуществить сбор данных, как определить ценность данных для компании.

Собирайте все что можно

Предположим, вы внедряете новый процесс оформления и оплаты заказов на сайте. Вас интересует, как именно он работает по сравнению с вашими показателями. Для этого вы можете проанализировать конверсию, размер корзины и другие параметры. Кроме того, вам было бы весьма полезно понять, как этот новый процесс воспринимается со стороны покупателей. Например, на некоторых сайтах добавление товара в корзину происходит в один клик мыши, так что модель поведения покупателя может быть следующей: он добавляет в корзину все, что его заинтересовало, а перед оформлением заказа делает окончательный выбор, удаляя лишнее. На других сайтах добавление товаров в корзину и удаление из нее происходит не так просто, и фактически покупателю нужно принять окончательное решение перед добавлением товара в корзину. Очевидно, что всестороннее изучение и измерение процесса оформления и оплаты заказов помогает лучше его понять и внести изменения или улучшения.

В своей книге Building Data Science Teams[38] Ди Джей Патиль отмечает:

Легко сделать вид, что вы действуете на основании анализа данных. Но если на самом деле собирать и измерять все доступные вам данные и думать о том, что означают собранные вами данные, вы намного опередите все те компании, которые лишь заявляют об управлении на основе данных.

Собирайте все доступные данные. Никогда не знаешь, какая информация может понадобиться, а шанс собрать данные часто выдается только один, и вы будете кусать локти, когда поймете, что нужная вам информация больше недоступна. Чем больше данных вы соберете, тем больше вероятность, что вам удастся смоделировать и понять поведение пользователей (как в примере с процессом оформления и оплаты заказа) и, что более важно, понять контекст их действий. Контекст — наше все. Таким образом, чем лучше компания поймет своих покупателей, их вкусы, намерения, желания, тем успешнее ей удастся улучшить пользовательский опыт своих клиентов благодаря персонализации, рекомендациям или совершенствованию сервиса, что будет способствовать возникновению так называемого длинного хвоста[39].

При разработке онлайновых продуктов сбор абсолютно всех данных нельзя считать чем-то уникальным. Вы контролируете источник данных: сбор информации относительно одной какой-то характеристики может проводиться с помощью того же самого или похожего механизма, что и сбор информации относительно другой характеристики. То есть существует возможность использования общих шаблонов, потоков данных и механизмов хранения. Компания, в которой действительно уделяется большое внимание данным, вероятно, будет характеризоваться более широким горизонтом мышления. В такой компании все остальные функции также окажутся организованы на основе данных: маркетинг, продажи, обслуживание клиентов, цепочка поставок, работа с персоналом. Если по каждому из этих направлений имеется набор внутренних и внешних источников данных в разных форматах, с разным временем ожидания, проблемами с качеством данных, с разными требованиями к безопасности и соответствия нормативам и так далее, то это начинает превышать возможности команды специалистов по работе с данными. Это тот случай, когда «собирать все что можно» звучит как отличная идея, которая оборачивается серьезной «головной болью», когда доходит до дела.