О чем говорят цифры. И они таки говорят…

o-chem-govoryat-cifri«Большие данные и основанная на них аналитика способны существенно изменить практически каждую отрасль экономики и бизнес-процессы в течение следующих десяти лет. Любая организация (и любой ее сотрудник), если вовремя ознакомится с сутью и методами обработки больших данных, получит огромное конкурентное преимущество».

Аналитическое мышление — ключ к успешному управлению и залог принятия правильных бизнес-решений. Но обязательно ли быть математиком, чтобы говорить языком количественного анализа? Вовсе нет: главное — научиться определять проблему и задавать правильные вопросы, уверены авторы книги «О чем говорят цифры» Томас Дэвенпорт и Ким Джин Хо.

Анализировать данные может каждый?

Мы живем в мире информации, объем которой нарастает с поразительной скоростью. Общественные организации, частные компании, государственные структуры собирают данные, чтобы улучшить качество принимаемых решений.

В прошлом стать компетентным пользователем информации, не ориентируясь в методах ее получения и обработки, было куда сложнее. С тех пор многое поменялось. Сегодня, чтобы работать с данными и извлекать из них пользу, необязательно иметь специальную подготовку.

«Теперь не надо до тонкостей разбираться в устройстве двигателя внутреннего сгорания, чтобы стать хорошим водителем, точно так же не обязательно вникать в детали статистического анализа, чтобы использовать статистические данные для принятия решений».

Аналитическое программное обеспечение взяло на себя «черновую работу», поэтому работать с данными сегодня может каждый. Для этого необходимо лишь освоить три основных этапа аналитического подхода — формулирование проблемы, ее решение, оформление результатов анализа и принятие необходимых мер.

Формулирование проблемы

Количественный анализ начинается с идентификации проблемы и подходов к ее решению. Этот этап считается одним из наиболее важных для получения оптимального решения. Он состоит из двух шагов:

  • определение проблемы;
  • изучение предыдущих поисков решения.

Делая первый шаг, вы должны решить, что конкретно хотите выяснить: необходимо иметь четкое понимание сути проблемы и перечень показателей, которые подлежат анализу.

Второй шаг предполагает учет результатов более ранних исследований.

«В аналитике невозможно получить нечто из ничего. Приступать к решению проблемы можно только ознакомившись с опытом тех, кто делал это до вас. Помните простую вещь: любая проблема не настолько уникальна, как вам кажется, и не исключено, что многие уже сделали то, что вы только собираетесь делать».

Решение проблемы

Если у вас нет математической или статистической подготовки, эту задачу вы, скорее всего, поручите людям с необходимыми навыками и знаниями. Как бы там ни было, каждому человеку, работающему с данными, необходимо иметь хотя бы общее представление об этом этапе.

Итак, он состоит из трех шагов:

  • отбор переменных и разработка модели;
  • сбор данных;
  • анализ данных.

Первый шаг также называют моделированием.

«Модель можно сравнить с карикатурой. Она заостряет внимание на некоторых чертах — носе, улыбке, кудрях — и на их фоне другие черты теряют выразительность. Хороша карикатура отличается тем, что отдельные черты выбираются обдуманно и эффективно. Точно так же модель акцентирует внимание на отдельных особенностях реального мира».

Делая второй шаг, следует помнить: неважно, каким объемом данных вы располагаете, всегда остаются возможности собрать еще больше данных и расширить круг показателей.

Третий шаг включает выявление устойчивых моделей или взаимосвязей между переменными, что помогает в конечном итоге решить проблему. Для этого вам потребуется программное обеспечение, и его выбор остается за вами.

Результаты и необходимые меры

Если вы блестяще выполнили предыдущие этапы, но провалили этот, ничего хорошего в итоге не выйдет. Суть состоит в том, чтобы рассказать о проблеме, обрисовать пути ее решения, описать процесс исследования и дать рекомендации.

Оформление результатов исследования в виде графиков, диаграмм, анимации и т.д. также называют визуализацией. Современные технологии визуальной аналитики дают возможность тем, кто принимает решения, непосредственно работать с данными. Это положительно влияет на бизнес-процессы.

«Ключ к успеху анлитического проекта лежит в продуманности его первого и последнего шага. Если проблема определена и сформулирована правильно, то промежуточные шаги, как правило реализуются без особых проблем. Если вам не удастся эффективно донести до общего сведения результаты, то и действий по итогам анализа никаких не последует».

Креативность в количественном анализе

Принято считать, что креативность и работа с данными — вещи несовместимые. Это мнение ошибочно, ведь наиболее успешные примеры применения аналитики очень креативны. И убедиться в этом, можно, почитав истории великих открытий в науке.

Творческий подход можно применять на каждом этапе количественного анализа: формулирование проблемы во многом считается интуитивным процессом, а на этапе представления результатов креативность — так и вовсе жизненно важное условие.

Мнение редакции

Книга «О чем говорят цифры» — не просто свод правил о количественном анализе данных, это — живые примеры и истории из жизни обычных людей и выдающихся ученых. Она рисует полную картину каждого этапа работы с данными. В какой-то момент авторы слишком уходят в математику, но это не препятствует пониманию вещей в целом.

Вывод — книга обязательна к прочтению людям, чья работа связана с данными.

Оценка — 7 из 10.

комментария 2

  1. Павел:

    Если сравнивать книгу с другими, представленными в разделе книги — то как раз этой книге нужно ставить 9 за свой подход в практичном освещении, и подробном разжевывании материала. Ее может читать человек который хочет ознакомиться с темой, или уже немного в нее погрузившийся.
    А вот книге «Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем работаем и мыслим» можно ставить смелые 7 😀

    • Лариса Шурига:

      Ну оценки — все же дело субъективное 🙂 Согласна, что практическая сторона вопроса освещена на все сто — таких классных кейсов, как в этой книге я больше не встречала

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =