Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - стр. 12
В этих ответах перечислены причины, с которыми может справиться любой специалист-аналитик. Например, аналитики могут помочь сотрудникам «прокачать» необходимые навыки, и они сами могут более активно доносить ценность аналитической работы до руководителей. Они могут проводить больше исследований и приводить практические примеры, как другим компаниям удалось справиться с похожими трудностями в бизнесе при помощи аналитики. Руководители специалистов по сбору и обработке данных могут выделить ресурсы на улучшение качества данных, чтобы они ни у кого не вызывали сомнения. Руководители высшего звена могут стимулировать увеличение обмена данными внутри компании, а также отдельно назначить человека, отвечающего за это направление, например CAO или CDO (подробнее об этом в главе 11). В этом процессе каждый играет свою роль.
Краткий обзор
На всех этих аспектах мы остановимся подробнее в следующих главах. Во-первых, мы изучим сырые и агрегированные данные и их качество (глава 2 и глава 3). Затем перейдем к аналитическим структурам: какими могут быть специалисты по аналитической работе, какими навыками они должны обладать, как должен быть организован аналитический отдел (глава 4). Мы остановимся на аспектах анализа данных (глава 5), разработки показателей (глава 6) и рассказывании историй с помощью данных (глава 7). В главе 8 речь пойдет о A/B-тестировании. Мы поговорим о корпоративной культуре и процессе принятия решений, которые представляют собой важные признаки компании с управлением на основе данных (глава 9 и глава 10). Мы покажем, что изменения в корпоративной культуре и оперативном управлении возможны только благодаря руководителям, которые используют в своей работе принципы управления на основе данных. В частности, мы поговорим о трех новых управленческих позициях: CDO, Chief Digital Officer[21] (директор по цифровым технологиям) и CAO (глава 11). Глава 12 будет посвящена вопросам этики и тому, как компания, уважающая персональные данные, может ограничить их использование. В конце мы дадим общее заключение.
Глава 2. Качество данных
80 % времени я трачу на очистку данных. Качественные данные всегда выигрывают у качественных моделей.
Томсон Нгуен[22]
Данные – это фундамент, на котором держится компания с управлением на основе данных.
Если люди, принимающие решения, не располагают своевременной, релевантной и достоверной информацией, у них не остается другого выхода, как только положиться на собственную интуицию. Качество данных – ключевой аспект.
В этой главе понятие «качество» употребляется в самом широком смысле и рассматривается преимущественно с точки зрения аналитической работы.
Специалистам-аналитикам нужны правильные данные, собранные правильным образом и в правильной форме, в правильном месте, в правильное время. (Они просят совсем не много.) Если какое-то из этих требований не выполнено или выполнено недостаточно хорошо, у аналитиков сужается круг вопросов, на которые они способны дать ответ, а также снижается качество выводов, которые они могут сделать на основании данных.
Эта и следующая главы посвящены обширной теме качества данных. Во-первых, мы обсудим, как обеспечить правильность процесса сбора данных. С этой точки зрения качество данных выражается в их точности, своевременности, взаимосвязанности и так далее. Затем, в следующей главе, мы поговорим о том, как убедиться, что мы собираем правильные данные. С этой точки зрения качество выражается в выборе оптимальных источников данных, чтобы обеспечить максимально эффективные выводы. Иными словами, мы начнем с того, как правильно собирать данные, и перейдем к тому, как собирать правильные данные.