Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов [заметки]
1
Метод маркетингового исследования, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены, для того чтобы выяснить, какие из изменений улучшаю целевой показатель. Прим. ред.
2
Brynjolfsson E., Hitt L. M. and Kim H. H. Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? Social Science Research Network (2011). URL: http://ebusiness.mit.edu/research/papers/2011.12_Brynjolfsson_Hitt_Kim_Strength in Numbers_302.pdf.
3
Nucleus Research. Analytics pays back $13.01 for every dollar spent. O204 (Boston, MA: Nucleus Research, 2014), 5. URL: http://nucleusresearch.com/research/single/analytics-pays-back-13-01-for-every-dollar-spent/.
4
Уильям Эдвардс Деминг (William Edwards Deming, 1900–1993) — американский ученый, статистик и консультант по менеджменту. Создатель теории менеджмента, основанной на предложенной им же теории глубинных знаний. Прим. перев.
5
См., например: http://bit.ly/nyt-janitor и http://bit.ly/im-data-sci.
6
Good Morning America («Доброе утро, Америка») — американское телевизионное шоу, которое транслируется по утрам на канале ABC. Выходит в эфир с 1975 г. Прим. ред.
7
Techcrunch — сайт и одноименная компания, блог, описывающий продукты, стартапы и другие сайты, основанный Майклом Аррингтоном в 2005 г. Прим. ред.
8
9
Закон от 30 июля 2002 года, названный по именам его разработчиков и инициаторов: сенатора-демократа Пола Сарбейнза и конгрессмена-республиканца Майка Оксли. В соответствии с этим законом значительно ужесточились требования к финансовой отчетности. Прим. ред.
10
Dykes B. Reporting vs. Analysis: What’s the Difference? Digital Marketing Blog, October 19, 2010. URL: https://blogs.adobe.com/digitalmarketing/analytics/reporting-vs-analysis-whats-the-difference/.
11
Faria M. Acting on Analytics: How to Build a Data-Driven Enterprise. BrightTALK, September 11, 2013. URL: https://www.brighttalk.com/webcast/1829/80223.
12
Davenport T. H., Harris J. G. and Morison R. Competing on Analytics. Boston: Harvard Business Press, 2010.
13
Bosker B. Google Exec Marissa Mayer Explains Why There Aren’t More Girl Geeks. The Huffington Post, July 6, 2011. URL: http://www.huffingtonpost.com/2011/07/06/google-marissa-mayer-women-in-tech_n_891167.html.
14
SAS, Eight Levels of Analytics (Cary, NC: SAS Institute, Inc., 2008), 4. URL: https://www.sas.com/en_us/news.htmlsascom/analytics_levels.pdf.
15
Латинская фраза, означающая «к этому, для данного случая, для этой цели». В данном контексте — специальные отчеты для исследования какой-то конкретной темы. Прим. науч. ред.
16
Издана на русском языке: Дэвенпорт Т., Харрис Д. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. М.: BestBusinessBooks, 2010. Прим. ред.
17
Несмотря на то что книга Дэвенпорта и Харриса появилась на два года раньше, этот источник называют «адаптация графика, сделанного компанией SAS».
18
Shevlin R. The Eight Levels Of Analytics? The Financial Brand, October 27, 2009. URL: https://thefinancialbrand.com/46761/the-eight-levels-of-analytics/.
19
LaValle S., Hopkins M. S., Lesser E., Shockley R., Kruschwitz N. Analytics: The New Path to Value. MIT Sloan Management Review, October 24, 2010. URL: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/.
20
Систематическая ошибка выжившего (англ. survivorship bias) — разновидность систематической ошибки отбора, когда по одной группе («выжившим») есть много данных, а по другой («погибшим») — практически нет. Так как исследователи пытаются искать общие черты среди «выживших», то упускают из виду, что не менее важная информация скрывается среди «погибших». Прим. перев.
21
Эту позицию принято обозначать аббревиатурой CDO, но мы будем давать ее полностью во избежание путаницы. Аббревиатуру CDO будем использовать для позиции Chief Data Officer. Прим. ред.
22
Томсон Нгуен (Thomson Nguyen) — основатель и СЕО (высшая исполнительная должность в компании; в российской иерархии аналог генерального директора) компании Framed Data, которая занимается различными проблемами данных в аналитике, инфраструктуре и машинном обучении для бизнеса и некоммерческих организаций. Прим. перев.
23
Eckerson W. Data Warehousing Special Report: Data Quality and the Bottom Line (Chatsworth, CA: 101communications LLC, 2002), 34. URL: http://download.101com.com/pub/tdwi/Files/DQReport.pdf
24
Seely C. E., Nicewander D., Page R. and Dysert P. A. A baseline study of medication error rates at Baylor University Medical Center in preparation for implementation of a computerized physician order entry system. Proc (Bayl Univ Med Cent). 2004 Jul 17(3): 357–361. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1200672/.
25
Goldberg S. I., Niemerko A. and Turchin A. Analysis of Data Errors in Clinical Research Databases. AMIA Annu Symp Proc. 2008: 242–246. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2656002/.
26
Подробную информацию о маршрутном номере можно найти по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Routing_transit_number.
27
28
Подробную информацию можно найти по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set.
29
Способность сделать приблизительный прогноз относится к недооцененным аналитическим навыкам. Я рекомендовал бы к прочтению главу 7 книги П. Джанерта Data Analysis with Open Source Tools (2011).
32
Expectation-maximization (EM) algorithm (англ.) — алгоритм, который используется в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае когда модель зависит от некоторых скрытых переменных. Прим. науч. ред.
33
Последняя издана на русском языке: Литтл Р., Рубин Д. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика, 1990. Прим. ред.
36
Чарльз Бэббидж (1791–1871) — английский математик, изобретатель первой аналитической вычислительной машины. Прим. перев.
37
Тим Бернерс-Ли (р. 1955) — британский ученый, создатель Всемирной паутины. Автор множества разработок в области информационных технологий. Прим. перев.
38
Подробнее о книге: http://www.oreilly.com/data/free/building-data-science-teams.csp.
39
Anderson C. The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More. New York: Hachette Books, 2005. Издана на русском языке: Андерсон К. Длинный хвост. Эффективная модель бизнеса в Интернете. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012. Прим. ред.
40
Fortuny E. J. de, Martens D. and Provost F. Predictive Modeling with Big Data: Is Bigger Really Better? Big Data 1, no. 4 (2013): 215–226. URL: http://online.liebertpub.com/doi/full/10.1089/big.2013.0037
41
Впервые встречается у Д. Лейни. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. Application Delivery Strategies by META Group Inc., February 6, 2001. URL: http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf
43
Подробную информацию можно найти по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_random_sample.
45
d’Alessandro B., Perlich C. and Raeder T. Bigger is Better, But At What Cost? Big Data 2, no. 2 (2014): 87–96. URL: http://online.liebertpub.com/doi/pdfplus/10.1089/big.2014.0010
46
50
Conway D. The Data Science Venn Diagram, September 30, 2010. URL: http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram
Anderson C. What is a data scientist? December 3, 2012. URL: http://www.p-value.info/2012/12/what-is-data-scientist.html
51
URL: http://thespread.us/
53
Ph.D. (лат. Philosophiae Doctor, доктор философии) — ученая степень, которая присуждается в западной системе высшего образования. Эта степень не имеет никакого отношения к философии (кроме исторического) и присуждается во всех научных областях. По разным мнениям, эта степень соответствует степеням кандидата или доктора наук в нашей стране (или находится между ними). Прим. ред.
54
Джефф Безос — основатель и генеральный директор Amazon. Его «правило двух пицц» гласит: группа должна быть настолько малочисленной, чтобы ее можно было накормить всего двумя пиццами. Обычно это команда из пяти-семи человек. Прим. перев.
55
Этому посвящена книга Analyzing the Analyzers. URL: http://www.oreilly.com/data/free/analyzing-the-analyzers.csp
56
Подробное обсуждение этого вопроса можно найти в книге Стивена Фью Now You See It (Analytics Press), с. 19–24.
58
60
Об эффективных инструментах с открытым исходным кодом можно узнать из книги П. Джанерта Data Analysis with Open Source Tools (O’Reilly).
61
62
Начать знакомство с SQL можно, например, с книги Дж. Крибича Using SQLite (O’Reilly).
63
URL: https://www.cygwin.com/.
65
Rudin K. Big Impact from Big Data, 29 октября 2013 года, видеоклип, YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=RJFwsZwTBgg. Davenport T. H. and Harris J. G.. Analytics at Work. Boston: Harvard Business Press, 2007.
66
Jain P. To Centralize Analytics or Not, That is the Question, Forbes, February 15, 2013. URL: https://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=https://www.forbes.com/sites/piyankajain/2013/02/15/to-centralize-analytics-or-not/&refURL=&referrer=.
67
LaValle S., Hopkins M. S., Lesser E., Shockley R. and Kruschwitz N. Analytics: the New Path to Value, MIT Sloan Management Review 52, no. 2 (2010): Figure 9. URL: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/
68
Stone J. Centralized vs Decentralized Analytics: All You Need To Know, April 22, 2012. URL: http://jebstone.com/2012/04/centralized-vs-decentralized-analytics-all-you-need-to-know/
69
Davenport T. H. and Harris J. G. Analytics at Work. Boston: Harvard Business Press, 2007. Khalil E. and Wood K. Aligning Data Science — Making Organizational Structures Work, (Tysons Corner, VA: Booz Allen Hamilton, Inc., 2014).
70
Harris J. G., Craig E. and Egan H. How to Organize Your Analytical Talent (Dublin: Accenture Institute for High Performance, 2009).
71
Davenport T. H., Harris J. G. and Morison R. Competing on Analytics. Boston: Harvard Business Press, 2010.
72
Рональд Коуз (1910–2013) — американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. Прим. перев.
73
Сторителлинг (от англ. storytelling) — маркетинговый прием, использующий медиапотенциал с целью передачи информации и транслирование смыслов посредством рассказывания историй. Прим. перев.
77
78
По крайней мере, он рассматривает эти шесть типов анализа данных в рамках своего курса Data Analysis Course.
83
Anscombe F. J. Graphs in statistical analysis, American Statistician 27 (1973): 17–21.
87
Taleb N. N. The Black Swan. The Impact of the Improbable (New York: Penguin Press, 2007). Издана на русском языке: Талеб Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. М.: Азбука-Аттикус: КоЛибри, 2016. Прим. ред.
90
Fortuny E. J. de, Martens D. and Provost F. Predictive Modeling with Big Data: Is Bigger Really Better? Big Data 1, no. 4 (2013): 215–226. URL: http://online.liebertpub.com/doi/full/10.1089/big.2013.0037
91
Если не верите, проверьте ложные корреляции (например, объем потребления сыра в США коррелирует с количеством людей, умерших от того, что запутались в собственном постельном белье). URL: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
93
Робастность (от англ. robust — «крепкий», «твердый», «устойчивый») — свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивость к помехам. Прим. перев.
99
Feinberg R. A., Kim I-S., Hokama L., de Ruyter K. and Keen C. Operational deteminants of caller satisfaction in the call center. Int. J. Service Industry Management 11, no. 2 (2000): 131–141.
101
URL: https://www.linkedin.com/pulse/20130905053105-64875646-the-75-kpis-every-manager-needs-to-know.
102
Marr B. Key Performance Indicators (KPI): The 75 measures every manager needs to know. London: Financial Times Press, 2012.
103
Kaplan R. S. and Norton D. P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Harvard Business Review Press, Boston: Harvard Business Preview Press, 1996.
104
Kaplan R. S. and Norton D. P. Linking the Balanced Scorecard to Strategy, California Management Review 39, no. 1 (1996): 53–79.
107
Micallef M. Key Performance Indicators for Business Excellence. URL: http://www.academia.edu/12077200/Key_Performance_Indicators_for_Business_Excellence
108
См. Kerr (1975), где приводятся примеры «испорченных» мотивационных программ, и одна из причин этого — «увлечение “объективными” критериями: руководители стремились установить простые количественные стандарты, согласно которым можно было бы оценивать и вознаграждать результативность сотрудников. Подобные усилия могут быть успешными внутри компании, но, скорее всего, приведут к подмене целей, если их использовать где-то еще». URL: http://www.ou.edu/russell/UGcomp/Kerr.pdf
109
Цит. по книге М. Барлоу Data Visualization: A New Language for Storytelling (O’Reilly).
112
Fox J. The Rise of the Y-Axis-Zero Fundamentalists, December 14, 2014. URL: https://byjustinfox.com/2014/12/14/the-rise-of-the-y-axis-zero-fundamentalists/.
113
Марта Стюарт (р. 1941) — американская телеведущая и писательница, получившая известность и ставшая успешной благодаря советам по домоводству. Прим. перев.
115
Поищите картинки в Google по ключевой фразе «графический мусор», и вы увидите множество примеров из USA Today. К сожалению, аналитическая колонка New York Times Magazine тоже полна вопиющими примерами.
116
Как объясняет Стивен Фью, человеческий мозг во всем стремится находить закономерности. Кроме того, мы предпочитаем более простые и плавные кривые. С точки зрения вычислений они легче поддаются расшифровке. Второй вариант, отличающийся ступенчатостью, требует больше внимания, так как мозг затрачивает больше усилий на обработку информации о форме диаграммы.
117
URL: http://junkcharts.typepad.com/junk_charts/junk-charts-trifecta-checkup-the-definitive-guide.html
119
120
Обе оси логарифмические. Это не очевидно на первый взгляд, но интервал по оси х составляет 100х, в то время как интервал по оси y — только 10х, так что кривая графика очень крутая. Возьмем белку. У нее соотношение: 10 г масса мозга / 1 кг масса тела. Обратите внимание на человека и дельфина — оба отстоят от кривой графика: они отличаются относительно большой массой мозга для их общей массы тела, но все равно меньше (~5x), чем у мыши.
127
«Письма к провинциалу» (фр. Lettres Provinciales) — сборник из 18 писем полемического характера Блеза Паскаля, опубликованных в 1656–1657 годах.
128
McCormick PJ. Challenging Data Driven Design, WarmGun 2013, 27 ноября 2013 года. URL: https://www.youtube.com/watch?v=caOIdA9jnQg.
129
Gabbert A. The Importance of A/B Testing: 24 Marketing Experts on Their Most Surprising A/B Test, September 25, 2012. URL: http://www.wordstream.com/blog/ws/2012/09/25/a-b-testing
130
Patil D. J. and Mason H. Data Driven: Creating a Data Culture. Sebastopol, CA: O’Reilly, 2015.
131
Kohavi R. Planning, Running, and Analyzing Controlled Experiments on the Web, June 2012. URL: http://bit.ly/kohavi-planning
134
Нулевая гипотеза — основное предположение об отсутствии разницы между сравниваемыми вариантами (например, CTR в контрольной группе = CTR в тестируемой группе). Альтернативная гипотеза — то предположение, к которому вы придете, если опровергнете нулевую гипотезу. Оно может быть одним из трех типов: CTR контрольной группы!= CTR тестируемой группы; CTR контрольной группы > CTR тестируемой группы или CTR контрольной группы < CTR тестируемой группы.
Стоит придерживаться двусторонней альтернативной гипотезы (то есть!=), если у вас нет веской причины остановиться на прямой альтернативе (то есть > или <).
136
Это делает обоснованным вопрос: зачем вообще проводить тестирование? Если результаты тестирования не стимулируют действий, насколько это рациональная трата времени и сил?
137
Почему 5 %? Чаще всего его связывают с единственным предложением из работы Р. Фишера 1925 года, но на самом деле история начинается в 1881 году с Ф. Бесселя. Эта история описана в моем блоге. URL: http://www.p-value.info/2013/01/whats-significance-of-005-significance_6.html
149
Economist Intelligence Unit, Decisive Action: how businesses make decisions and how they could do it better (London: Economist Intelligence Unit, 2014). URL: http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Decisive%20Action%20-%20How%20Businesses%20Make%20Decisions%20and%20How%20They%2 °Could%20do%20it%20Better.pdf
150
Игра слов строится на многозначности английского слова adder, которое используется в оригинале и имеет следующие значения: 1) гадюка, змея; 2) счетный прибор. Прим. перев. Подробнее см. по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Adder.
151
Lynch M. Is your HiPPO holding you back? Financial Times, September 14, 2009. URL: https://www.ft.com/content/62f37a4a-931c-11de-b146-00144feabdc0.
152
Поведенческая модель Фогга (Fogg Behavior Model), или FBM, — модель, согласно которой поступок — это следствие трех факторов: мотивации, способностей и стимула.
156
Отчет размещен на сайте http://www.eiu.com/.
158
Бен Шалом Бернанке (Ben Shalom Bernanke; р. 1953) — американский экономист, председатель Совета экономических консультантов при Белом доме. Председатель совета управляющих Федеральной резервной системы США с февраля 2006 до февраля 2014 года. Прим. ред.
163
Mussweiler T. and Schneller K. “What goes up must come down” — how charts influence decisions to buy and sell stocks, Journal of Behavioral Finance 4, no. 3 (2003): 121–130.
165
Издана на русском языке: Шварц Б. Парадокс выбора. Почему «больше» значит «меньше» М.: Добрая книга, 2005.
166
Shah S., Horne A. and Capella J. Good data won’t guarantee good decisions, Harvard Business Review 90, no. 4 (2012): 23–25.
167
Издана на русском языке: Уэлч Дж., Бирн Дж. Джек Уэлч. История менеджера. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012.
169
Изложенное дальше преимущественно основывается на книге Даниэля Канемана Thinking, Fast and Slow (Farrar, Straus and Giroux, 2011) (издана на русском языке: Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016). Настоятельно рекомендую эту книгу к прочтению. Если у вас нет времени прочитать книгу полностью, прочитайте хотя бы отличную обзорную статью: Kahneman D. and. Klein G. Conditions for intuitive expertise: A failure to disagree, American Psychologist 64, no. 6 (2009): 515–526. А также McAfee A. The Future of Decision Making: Less Intuition, More Evidence, Harvard Business Review, January 7, 2010. URL: https://hbr.org/2010/01/the-future-of-decision-making.
170
Frick W. What to Do When People Draw Different Conclusions From the Same Data. Harvard Business Review, March 31, 2015. URL: https://hbr.org/2015/03/what-to-do-when-people-draw-different-conclusions-from-the-same-data.
174
Danzinger S., Levav J. and Avnaim-Pesso L. Extraneous factors in judicial decisions. Proc. Natl. Acad. Sci. 108 (2011): 6889–6892.
176
Я обратил внимание, что, когда радиостанции составляют рейтинги любимых песен слушателей «всех времен», в топ-20 преимущественно входят песни, популярные в течение последнего года. Это «эффект новизны» в действии. Он работает и при совершении покупок: если последний опыт совершения покупки был негативным, он перекроет позитивное впечатление, которое сложилось от нескольких предыдущих покупок. Успех определяется лишь тем, насколько успешным был последний раз.
177
Fiske S. T. and Dupree C. Gaining trust as well as respect in communicating to motivated audiences about science topics, PNAS 111, no. 4 (2014): 13593–13597. URL: http://www.pnas.org/content/111/Supplement_4/13593.full
178
Macnamara B. N., Hambrick D. Z. and Oswald F. L. Deliberate practice and performance in music, games, sports, education, and professions: a meta analysis, Psychological Science 25 (2014): 1608–1618.
185
Economist Intelligence Unit. The Virtuous Circle of Data: Engaging employees in data and transforming your business (London: Economist Intelligence Unit, 2015). URL: http://live.wavecast.co/virtuouscircleofdata/
186
Nadella S. A data culture for everyone, The Official Microsoft Blog, April 15, 2014. URL: https://blogs.microsoft.com/blog/2014/04/15/a-data-culture-for-everyone/#sm.00000q4vufg9naev6waguvc6wipz7.
187
Cobb J. Data Tip #2 — Build a Data-Driven Culture, Captricity Blog, October 30, 2013. URL: http://captricity.com/blog/data-tip-2-build-a-data-driven-culture/
191
Accenture Technology Vision 2012. Data Culture. URL: https://www.accenture.com/us-en/new-applied-now.
192
P-значение — величина, используемая при тестировании статистических гипотез. Наименьшая величина уровня значимости, при которой нулевая гипотеза отвергается для данного значения статистики критерия. Прим. перев.
198
Подробнее о ведении проектов по работе с данными см. Max Shron’s Thinking with Data (O’Reilly) и Judah Phillips’s Building a Digital Analytics Organization (Pearson FT Press).
199
Arsenault J. How to Create a Data-driven Culture. PagerDuty, October 2, 2014. URL: http://fortune.com/2013/06/13/what-i-learned-at-facebooks-big-data-bootcamp/
200
Например, активный залог (фокус на субъекте действия): «Мы применили удобрения для растений», — или пассивный залог (фокус на объекте): «Растения были удобрены».
203
Economist Intelligence Unit. The Virtuous Circle of Data: Engaging employees in data and transforming your business (London: Economist Intelligence Unit, 2015). URL: http://live.wavecast.co/virtuouscircleofdata/
204
Steele J. Understanding the Chief Data Officer. Sebastopol, CA: O’Reilly, 2015.
205
Shaw T., Ladley J. and Roe C. Status of the Chief Data Officer: An update on the CDO role in organizations today, Dataversity, November 5, 2014. URL: http://whitepapers.dataversity.net/content42609/
207
Сегодня в мире насчитывается примерно 200 CDO. По прогнозу исследовательской и консалтинговой компании Gartner, к 2015 году в 25 % крупных международных корпораций будет должность директора по большим данным. Шоу и др. предполагают, что число CDO будет удваиваться примерно каждые 15–18 месяцев в течение следующих пяти лет. URL: http://www.gartner.com/newsroom/id/2659215
208
Хотя постепенно эта управленческая позиция начинает появляться в компаниях, действующих в таких областях, как информационные услуги, страхование, электронная коммерция (Shaw et al., 2014), а также медиа и производство (цит. по Д. Велланте). URL: https://www.youtube.com/watch?v=_LeVQ8yw4t4.
210
Crosman P. Chief Data Officers Battle Complexity, Complacency: Wells’ Thomas, Information Management, October 30, 2014. URL: https://www.information-management.com/news/chief-data-officers-battle-complexity-complacency-wells-thomas.
211
IBM Software, Insights for the New Chief Data Officer, IBM Corp., June 2014. URL: https://www.information-management.com/news/chief-data-officers-battle-complexity-complacency-wells-thomas. См. Также: The Role of Chief Data Officer in the 21st Century. URL: https://www.cutter.com/article/role-chief-data-officer-21st-century-400806.
212
Anderson C. Creating a Data-Driven Organization: Two Years On, April 6, 2015. URL: http://www.p-value.info/2015/04/creating-data-driven-organization-two_6.html
213
Компьютеры могут взаимодействовать и обмениваться данными посредством интерфейсов программирования приложений (APIs).
214
ИТ-евангелист (ИТ-пропагандист) — специалист, профессионально занимающийся пропагандой в сфере информационных технологий. Как правило, это человек, который аккумулирует вокруг себя некоторую массу людей с целью создания целевой аудитории для продвижения продукта на рынке и утверждения его как технологического стандарта с возможностью возникновения сетевого эффекта. Прим. перев.
215
Конечно, в этом правиле есть исключения. Джон Минкофф — CDO бюро по обеспечению исполнения Федеральной комиссии по связи США. Его команда работает в основном с данными обвинительных решений, и ни у одного другого бюро ФКС нет доступа к их данным, что вполне объяснимо.
216
Aiken P. The Precarious State of the CDO: Insights into a burgeoning role, Data Blueprint, July 16, 2013.
218
Шоу и др. (2014) утверждают, что «CDO в большинстве случаев подчиняется генеральному или операционному директору или другому первому лицу компании. Очень немногие CDO подчиняются директору по информационным технологиям, а скорее занимают равную с ним позицию». Возможно, ситуация значительно изменилась за один год. Тем не менее следует учитывать, что размер выборки Шоу существенно меньше, а значит, здесь может иметь место эффект размера выборки, «ошибка выжившего» (опрашиваемые Шоу специалисты были более успешными и имели большую степень поддержки) или другие факторы.
220
Logan D. and Raskino M. CIO Advisory: The Chief Data Officer Trend Gains Momentum, January 13, 2014. URL: https://www.gartner.com/doc/2648615/cio-advisory-chief-data-officer.
221
Reyes J. Why Philadelphia’s first Chief Data Officer quit, Technical.ly Philly, June 19, 2014. URL: https://technical.ly/philly/2014/06/19/why-philadelphia-chief-data-officer-quit/.
222
По словам Питера, команда по работе с данными начала наращивать обороты, когда Bank of America сконцентрировался на коммерческой ценности, особенно на углублении взаимоотношений с клиентами. С тем посылом, который шел от главы банка Брайна Мойнихэна, у сотрудников были причины и стимулы стремиться к работе с качественными данными, обмену информацией и управлению на основе данных.
223
Federal Reserve Board. Strategic Framework 2012–2015, 2013. URL: https://www.federalreserve.gov/publications/gpra/2013-strategic-themes.htm#subsection-153-AC33F9CB.
226
Bien F. It’s Time To Welcome The Chief Analytics Officer To The C-Suite, Fast Company, July 28, 2014. URL: https://www.fastcompany.com/3033590/the-future-of-work/its-time-to-welcome-the-chief-analytics-officer-to-the-c-suite.
227
O’Regan R. Chief analytics officer: The ultimate big data job? Computerworld, October 3, 2014. URL: http://cw.com.hk/feature/chief-analytics-officer-ultimate-big-data-job.
228
Rajaram D. Does Your Company Need A Chief Analytics Officer? Forbes, August 8, 2013. URL: https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2013/08/08/does-your-company-need-a-chief-analytics-officer/.
229
Akmeemana C., Stubbs E., Schutz L. and Kestle J. Do You Need a Chief Analytics Officer? Ontario: Huntel Global, 2013. URL: http://www.huntelglobal.com/wp-content/uploads/HG_Whitepaper_CAO-LowRes.pdf.
230
Netke S. and Rangaswami M. R. Selecting a Chief Analytics Officer — You Are What You Analyze, SandHill Group, March 3, 2014. URL: http://sandhill.com/article/selecting-a-chief-analytics-officer-you-are-what-you-analyze/. У меня не было лишних 1995 долл., чтобы прочитать полную версию доклада.
231
Согласно графику развития новых технологий от компании Gartner «Hype cycle for emerging technologies» в 2014 году, большие данные практически в шаге от того, чтобы покинуть «Пик чрезмерных ожиданий» и опуститься в точку «Избавление от иллюзий». URL: http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918.
232
Franks B. Do You Know Who Owns Analytics at Your Company? Harvard Business Review, September 23, 2014. URL: https://hbr.org/2014/09/do-you-know-who-owns-analytics-at-your-company.
233
Akmeemana C., Stubbs E., Schutz L. and Kestle J. Do You Need a Chief Analytics Officer? Ontario: Huntel Global, 2013. URL: http://www.huntelglobal.com/wp-content/uploads/HG_Whitepaper_CAO-LowRes.pdf.
234
Могу предположить, что большая часть этих выводов будет сгенерирована автоматически, посредством алгоритмов машинного обучения, усиленных еще более сложными технологиями, например такими, как методы глубокого обучения следующего поколения.
235
236
Интернет вещей (от англ. Internet of Things, IoT) — концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой, исключающая из части действий и операций необходимость участия человека. Прим. перев.
238
Franks B. Do You Know Who Owns Analytics at Your Company? Harvard Business Review, September 23, 2014. URL: https://hbr.org/2014/09/do-you-know-who-owns-analytics-at-your-company.
239
Brown B., Court D. and Willmott P. Mobilizing your C-suite for big-data analytics, McKinsey Quarterly, November 2013. URL: http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/mobilizing-your-c-suite-for-big-data-analytics
240
Sprenger P. Sun on Privacy: «Get Over It», Wired, January 26, 1999. URL: http://archive.wired.com/politics/law/news/1999/01/17538
241
Federal Trade Commission. Privacy Online: A Report to Congress, June 1998. URL: https://www.ftc.gov/sites/default/files/documents/reports/privacy-online-report-congress/priv-23a.pdf.
243
Kosoff M. Uber’s Top New York Executive Is Being Investigated After Using Uber’s «God View» Tool To Track A Journalist’s Location (http://bit.ly/bi-uber-godview), Business Insider, November 19, 2014. URL: http://www.businessinsider.com/ubers-new-york-manager-investigated-for-using-god-view-2014-11.
244
Sims P. Can We Trust Uber? URL: http://bit.ly/sims-uber Silicon Guild, September 26, 2014
246
См. правила хранения персональных данных Uber’s Data Privacy Policy. URL: http://bit.ly/uber-privacy-policy и статью Слейта — URL: http://bit.ly/slate-uber-privacy.
249
250
251
252
Лоуренс Лессиг видит это следующим образом: https://www.youtube.com/watch?v=cXoXXbo_mL4.
253
Эдвард Джозеф Сноуден (Edward Joseph Snowden, р. 1983) — американский технический специалист и спецагент, бывший сотрудник ЦРУ и Агентства национальной безопасности США. Прим. ред.
254
255
См. также: Chen B. X. Using E-Mail Data to Connect the Dots of Your Life, The New York Times, July 5, 2013. URL: https://bits.blogs.nytimes.com/2013/07/05/using-e-mail-data-to-connect-the-dots-of-your-life/.
256
Sweeney L. Simple Demographics Often Identify People Uniquely, Carnegie Mellon University, 2000. URL: http://dataprivacylab.org/projects/identifiability/paper1.pdf
257
Жорж-Пьер Сёра (Georges Seurat, 1859–1891) — французский художник-постимпрессионист, основатель неоимпрессионизма, создатель метода живописи под названием дивизионизм, или пуантилизм. Прим. перев.
258
Пуантилизм, или дивизионизм — стилистическое направление в живописи неоимпрессионизма, возникшее во Франции около 1885 года, в основе которого лежит манера письма раздельными мазками правильной, точечной или прямоугольной формы. Прим. перев.
259
Duhigg C. How Companies Learn Your Secrets, The New York Times, February 16, 2012. URL: http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html
260
Phelps S. Heroic Customer Service by a Senior Executive at Warby Parker. Forbes, August 1, 2014. URL: https://www.forbes.com/sites/stanphelps/2014/08/01/heroic-customer-service-by-a-senior-executive-at-warby-parker/.
261
The Magic School Bus («Волшебный школьный автобус») — познавательно-приключенческий мультсериал по мотивам комиксов Джоанны Коул; Gilmore Girls («Девочки Гилмор») — американский комедийно-драматический телесериал; M*A*S*H — американский телесериал, созданный по мотивам романа Ричарда Хукера «МЭШ: роман о трех армейских докторах», последующей серии рассказов и кинофильма M*A*S*H. Прим. перев.
263
Аналитическое подразделение журнала Economist, Fostering a Data-Driven Culture (London: Economist Intelligence Unit, 2013). URL: https://www.tableau.com/economist-fostering-data-driven-culture.
265
Geckoboard and Econsultancy. Data Driven Culture: A global survey on the state of data driven culture in startups, 2013. URL: https://econsultancy.com/reports/data-driven-culture.
268
Patil R. Supermarket Tesco pioneers Big Data, Dataconomy, February 5, 2014. URL: http://dataconomy.com/2014/02/tesco-pioneers-big-data/
269
Schrage M. Tesco’s Downfall Is a Warning to Data-Driven Retailers, Harvard Busines Review, October 28, 2014. URL: https://hbr.org/2014/10/tescos-downfall-is-a-warning-to-data-driven-retailers.
270
Ruddick G. Clubcard built the Tesco of today, but it could be time to ditch it, The Telegraph, January 16, 2014. URL: http://www.telegraph.co.uk/finance/newsbysector/retailandconsumer/10577685/Clubcard-built-the-Tesco-of-today-but-it-could-be-time-to-ditch-it.html
271
Издана на русском языке: Дэвенпорт Т., Харрис Дж. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. М.: BestBusinessBooks, 2010.
272
Издана на русском языке: Сигель Э. Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврет или умрет. М.: Альпина Паблишер, 2014.
273
Издана на русском языке: Сильвер Н. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие — нет. М.: Азбука-Аттикус: КоЛибри, 2000.
274
Издана на русском языке: Канеман Д. Думай медленно… Решай быстро. М.: АСТ, 2016.
276
Halevy A., Norvig P. and Pereira F. The Unreasonable Effectiveness of Data. Intelligent Systems, IEEE 24, no. 2 (2009): 8–12.
277
Web scale — так аналитики Gartner определили термин, описывающий новый подход к вычислениям, разработанный и опробованный на практике такими облачными провайдерами, как Google, Amazon, Rackspace, Netflix, Facebook и другими. Фактически это инновационная методология построения дата-центров и программной архитектуры, совокупно объединяющей такие разные концепции, как масштабируемость, интегрируемость, устойчивость к сбоям, специализация и пр. Прим. науч. ред.
279
Hays J. and Efros A. A. Scene Completion Using Millions of Photographs. Proceedings of ACM SIGGRAPH 2007, San Diego, CA, August, 5–9, 2007, pp. 1–7. URL: http://graphics.cs.cmu.edu/projects/scene-completion/scene-completion.pdf
281
Skomoroch P. Developing Data Products, December 5, 2012. URL: https://www.slideshare.net/pskomoroch/developing-data-products.
282
Analytics Talk: Peter Skomoroch, December 13, 2012. URL: https://www.airbnb.ru/meetups/ejs83rxek-analytics-talk-peter-skomoroch.
Нейробиолог Шрини Пиллэй, опираясь на последние исследования мозга, примеры из спорта и бизнеса и истории из своей психологической практики, бросает вызов традиционному подходу к продуктивности. Вместо внимания и сосредоточенности он предлагает специально «расфокусироваться», чтобы стимулировать креативность, развить память, увеличить продуктивность и двигаться к целям. На русском языке публикуется впервые.
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.
Эта книга дает определения составляющих изобретательского цикла, показывает их взаимосвязь, раскрывает навыки, соответствующие каждой фазе цикла, и намечает план действий на пути от озарения до практического воплощения идеи в готовый бизнес.
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.
Вы работаете в команде или возглавляете ее? Тогда вы наверняка не раз задавались вопросом, как наладить эффективное общение членов команды, которое повысит ее способность решать рабочие задачи. И правильно делали. Ученые доказали, что квалификация сотрудников — еще не все, решающее значение для успеха коллектива имеют личные отношения внутри него. Эта книга посвящена технике построения этих отношений. Минимум историй, только работающие алгоритмы и технологии, которые гарантированно помогут вам «прокачать» мощный ресурс эффективности ваших коллег — и вашей собственной.
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.