Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - [13]
Но мы не можем собирать ее так, как делают маленькие дети, – просто выхватывая кусочки из общей кучи в надежде, что они сложатся сами собой. Необходимы вложения в каждый уровень – как в сотрудников с их способностями и навыками, так и в технологии и ПО.
Дескриптивные методы рассказывают о том, что уже произошло, диагностические – находят причину случившегося, предиктивные – предсказывают будущее, а прескриптивные – позволяют компьютерам подсказывать, что нужно сделать. Разобравшись во всех четырех уровнях, организация может успешно развивать стратегию работы с данными. Если вы уже разобрались, что к чему, готовы ли вы познакомиться с определением термина «дата-грамотность»? Тогда переходим к следующей главе.
03
Определение дата-грамотности
Теперь, когда мы поняли, что наш мир захватили данные, и разобрались в четырех уровнях их анализа, может быть, стоит наконец-то дать определение дата-грамотности? Конечно, давайте попробуем.
Для начала нужно исключить то, чем дата-грамотность не является. Я знаю, о чем вы думаете: ну вот, нужно возвращаться за парту, изучать всякие технические аспекты, статистику и т. д. Но это не так. Дата-грамотность – это не теория анализа и обработки данных. Не всем нужно быть специалистами по data science, но всем нужна дата-грамотность.
Эксперты по обработке данных обладают продвинутыми техническими навыками. Они умеют программировать, хорошо разбираются в статистике и тому подобных вещах. Data science в чистом виде – это применение к данным научного метода. Хотите во все это ввязаться? Вряд ли многие хотят. Но это и не нужно всем и каждому – зато каждый должен уметь изучать данные и использовать их с выгодой для себя. Это не просто помогает нам успешно бороться с конкурентами и строить карьеру, но и дает практические навыки, которые пригодятся в жизни.
Итак, мы вывели за скобки научные методы обработки данных – а теперь давайте вернемся к определению дата-грамотности. Их существует немало, но мы остановимся на наиболее полном определении, которое используется в Университете Эмерсона и Массачусетском технологическом институте.
Итак, дата-грамотность – это способность читать данные, работать с ними, анализировать их и использовать как аргумент[18].
Мне нравится это определение, но для ясности хотелось бы расширить и несколько видоизменить формулировку «использовать как аргумент». Понятно, что в данном случае она означает «подкреплять свою точку зрения данными», но не слишком ли это узко? Не нужен ли дополнительный смысл? Мне бы хотелось расширить определение.
Дата-грамотность – это способность читать данные, работать с ними, анализировать их и общаться на языке данных.
Дело в том, что «общение на языке данных» вовсе не обязательно подразумевает именно споры и дискуссии. Способность к такому общению – это не просто способность подкрепить свою точку зрения данными, хотя и это тоже важно. Способность подкрепить свое профессиональное «чутье» данными повышает ценность сотрудника для компании. Но есть и еще один аспект коммуникации – рассказывать с помощью данных некие «истории», привнося в анализ и статистические выкладки контекст и практическую применимость.
Итак, у нас есть определение, и мы готовы отправиться в путь по стране дата-грамотности, чтобы достичь успеха в экономике будущего. И что, на этом все? Можно заканчивать книгу? Если бы все было так просто! Нам еще многое предстоит рассмотреть, чтобы расширить, конкретизировать и углубить наши знания о дата-грамотности. А для этого давайте попробуем разобраться с отдельными элементами (составляющими) дата-грамотности, основываясь на нашем определении. Воспользуемся примерами четырех элементов, четырех составляющих дата-грамотности, чтобы понять, где именно в реальном мире нам нужны те или иные навыки.
Элемент 1: чтение данных
Первая составляющая дата-грамотности – это чтение данных. Что же значит читать данные? Начнем с определения самого слова «читать» и примеров из жизни. Открыв «Оксфордский словарь», мы узнаем следующее: «Читать – видеть и понимать значение букв и символов (в письменном или печатном виде), из которых состоит текст, мысленно интерпретируя их»[19]. Что-что? Как-то замысловато это выглядит для такого простого слова. Конечно, все мы знаем, что такое «читать», – вы же сейчас читаете эту книгу. Впрочем, словарное определение можно даже расширить. В словаре говорится о письменном или печатном тексте – а как насчет «чтения» языка телодвижений? Считывая жесты и мимику человека, мы понимаем его эмоции и можем получить много полезной информации. Стало быть, «читать» означает «воспринимать и понимать что-либо». Для меня это и есть главный смысл, который можно вложить в понятие «дата-грамотность»: воспринимать при помощи органов чувств некие данные, понимая их. Можно ли пойти дальше и добавить еще больше смысла к составляющей «читать данные»? Давайте попробуем.
В нашем случае читать данные означает смотреть на имеющиеся данные и понимать их. Все просто и понятно. Существует множество форм получения и представления данных, и мы должны научиться воспринимать все эти формы, чтобы успешно понимать все данные, с которыми нам приходится работать. Именно в этом состоит одна из главных причин нехватки навыков и «застревания» организаций на первом уровне анализа данных: большинство людей обладают лишь базовыми навыками чтения и понимания данных. Если человек умеет читать данные лишь на первом уровне, описательном, он неизменно будет возвращаться к дескриптивному анализу, чтобы не выходить из зоны комфорта. Это свойственно каждому из нас. Может быть, дело в эволюции. Все мы возвращаемся туда, где нам удобно (поэтому так важно преодолеть нехватку навыков: дата-грамотность должна стать удобной для всех). Только представьте себе: вот вы устроились на вашем любимом диванчике и никуда не хотите уходить. Если необходимость глубже вникать в данные причиняет нам дискомфорт, мы остаемся на первом уровне – как на любимом диванчике.
«Если верить расхожему мнению, любой бестселлер – аномалия. Удачная флуктуация на рынке. Интересный мутант. Черный лебедь. Но если это правда, то, единожды найдя писателя, способного выдавать бестселлеры, надо вкладывать все деньги в него? Зачем рисковать миллионами, ставя их на никому не известного двадцатилетнего юношу вместо Стивена Кинга? Используя компьютерную систему, которая читает книги, распознает в них определенные характеристики и просеивает тысячи таких характеристик в тысячах текстов, мы открыли, что существуют удивительные сочетания параметров, свойственные книгам, которые с наибольшей вероятностью будут пользоваться успехом на рынке.
Монография содержит актуальное в настоящее время исследование проблем развития учетно-аналитической концепции контроллинга. В результате анализа исторического развития контроллинга выявлены его концептуальные положения, их сущность. Определена концепция управленческого учета в системе контроллинга, исследованы организация и технологии управленческого учета. Значительное внимание уделено вопросам бизнес-анализа в системе контроллинга.Монография будет полезна научным работникам и преподавателям различных экономических дисциплин, а также аспирантам, магистрантам и студентам соответствующих специальностей.
Известный бизнес-тренер и писатель Андрей Сизов раскрывает принципы, которые лежат в основе мотивации персонала. Книга имеет вид 55 тезисов, которые в простой и доступной форме показывают, какие действия руководителя могут сделать его великим, а компанию успешной и процветающей.
Каждый из нас в детстве играл в игры. Мальчики в машинки, а девочки в куклы. Мы занимались только тем, что нам нравилось и получалось. В детстве мы могли себе позволить заниматься любимым делом каждый день, 7 дней в неделю, 365 дней в году. Но когда выросли, на смену детским увлечениям пришло страшное слово "работа". Мы стали делать то, что нам не всегда нравится и получается. И со временем совсем забыли про свои детские увлечения и перестали заниматься тем, что приносит нам удовольствие – своим любимым делом.
Сырьевой характер российской экономики не позволяет обеспечивать приемлемый уровень доходов и, соответственно, достойную занятость, качество жизни значительной части населения страны, именно поэтому одной из первоочередных среди целого ряда стоящих перед страной задач является решение давно назревшей проблемы структурных преобразований в экономике или ее модернизации.В настоящей монографии освещается современное состояние и перспективы развития российского топливно-экономического комплекса.
Сборник научных трудов посвящен исследованию отдельных проблем экономики России в современных условиях хозяйствования. В частности, рассмотрены теоретические аспекты функционирования локальных экономических систем, в том числе в период кризиса и смены технологических укладов; проблемы инновационной и инвестиционной деятельности различных хозяйствующих субъектов, подготовки кадров и развития высокотехнологичных отраслей промышленности России. Помимо этого, в сборнике представлены материалы, посвященные отдельным проблемам экономической безопасности и региональной экономики.Для специалистов и широкого круга читателей, интересующихся проблемами функционирования экономики России.