Правило 1-10-100: Почему данные должны стать активом вашей компании?

Правило 1-10-100 имеет множество интерпретаций и применяется практически во всех сферах жизни. Сегодня мы поговорим об этом правиле в контексте развития бизнеса и внедрения в него технологий анализа данных.

Любой проект или начинание проходит три стадии:

Планирование

На этой стадии обычно устраивают «мозговой штурм», предлагают интересные идеи, составляют план работы, определяют стратегию развития проекта.

Воплощение

На этапе воплощения главная цель – максимально эффективно воссоздать идеи, отображенные на бумаге, в реальности. При этом проект проверяют, тестируют, пытаются выявить ошибки или проблемы.

Использование

Последний шаг, когда проект предлагают потребителю.

Чтобы лучше разобраться в правиле 1-10-100, давайте представим себе специалиста в области анализа данных. Допустим, на стадии планирования он совершил ошибку и не учел такие важные моменты, как:

  • правильная постановка вопросов;
  • формулирование проблемы;
  • изучение опыта других компаний.

Это, в свою очередь, привело к ошибкам в процессе выбора переменных или построения модели данных. В конечном итоге результат оказался неверным, бизнес-решения — ошибочными, а значит, компания, понесла убытки.

Здесь-то и можно увидеть, как работает правило 1-10-100:

  • обнаружив ошибку на первой стадии анализа данных, вам придется потратить на ее исправление условно 1 доллар, ведь здесь необходимо просто немного изменить проект;

  • ошибка, замеченная на стадии 2, когда проект уже реализуется, обойдется вам в 10 долларов;

  • на стадии 3 вы будете вынуждены компенсировать заказчику свой промах, что будет стоить вам 100 долларов.

Таким образом, главное для специалиста в области анализа данных – выявить ошибки в собственном проекте на ранних стадиях.

Однако  о правиле 1-10-100 важно помнить не только аналитикам, но и бизнесменам. Именно это правило мотивирует внедрять инновации в бизнесе как можно раньше, ведь если предвидеть использование даталогии (англ. data science), например, еще на этапе планирования, это обойдется гораздо дешевле, чем на последующих стадиях. Это ярко видно на примере компаний, которые после многих лет работы платят огромные деньги специалистам за оптимизацию и приведение в порядок своих баз данных.

Автор: Анна Коваленко 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =