Всего за 499 руб. Купить полную версию
Теперь представьте, что врач вас осматривает, описывает симптомы болезни, а затем задает вам вопросы, чтобы выявить причину проблемы и поставить правильный диагноз. Имея диагноз, он уже может помочь вам справиться с болезнью и почувствовать себя лучше. Это второй уровень аналитики диагностический.
Теперь, когда вы получили наглядное (надеюсь) представление, как первый аналитический уровень может вести ко второму, давайте разберемся со словом «диагностика».
Одно из определений слова «диагностика» «выявление природы заболевания или другой проблемы путем исследования симптомов».
Да, в мире данных и аналитики мы не диагностируем болезни людей или животных, но ставим диагноз тому, что происходит с бизнесом, и пытаемся докопаться до корня проблемы. Еще одно понятие, неразрывно связанное с диагностическим анализом, это инсайт, проникновение в суть данных, понимание движущих сил и причин происходящего. Применение аналитических методов второго уровня жизненно необходимо для успеха стратегии работы с данными. Почему?
Чтобы понять важность диагностики, давайте разберемся, в чем состоит основная цель использования данных и дата-аналитики. Зачем организациям данные и их анализ? Почему они тратят даже не тысячи, а миллионы долларов на работу с информацией? Ответ очевиден. Современный мир стал цифровым, и необходимость дата-аналитики уже не обсуждается организации должны научиться извлекать из нее выгоду. Но что, если сотрудники, отвечающие за работу с данными, не знают, как извлечь из них действительно ценные знания и инсайты? Если они не умеют поставить «диагноз», что за процесс породил те или иные данные, то напоминают доктора, который может лишь констатировать факт болезни. Если организация будет учить сотрудников выявлять причины тех или иных проблем с помощью диагностических методов, у нее будет больше шансов на возврат инвестиций в данные и дата-аналитику.
Еще один ключевой элемент второго уровня аналитики (так же, как и первого) это демократизация данных, то есть стремление организации донести данные до коллектива. Во-первых, что означает полная демократизация? Она предоставляет коллективу свободу эффективного использования всей имеющейся информации. Коллектив состоит из сотрудников с разным образованием и профессиональным опытом: нужно поставить уникальные способности каждого из них на службу организации.
Как и в случае с дескриптивными методами, диагностический уровень аналитики подразумевает использование множества инструментов и компьютерных программ, предназначенных для анализа данных. Часть из них те же, что используются и в описательном анализе: Microsoft Excel, Microsoft Power BI, Qlik и Tableau. Организации прибегают к демократизации данных, чтобы стимулировать сотрудников не только описывать, что происходит, но и находить причины этого.
Ключевое слово здесь «инсайт». Именно проникновение в суть помогает понять, как первый и второй уровни аналитики действуют вместе, и объединить их. Первый уровень описывает, что произошло, и это ведет ко второму уровню, к попыткам разобраться, почему это произошло. Очевидно, что именно второй уровень требует больше всего время- и трудозатрат в мире данных и аналитики. На первом уровне у нас есть сводки, информационные панели, отчеты и наблюдения, а сотрудники благодаря навыкам дата-грамотности могут определить, почему наблюдения говорят нам то, а не другое. Например, почему та или иная тенденция так сильно изменилась по сравнению с предыдущими кварталами? Почему возник сдвиг в той или иной гистограмме? Примеров масса.
Наряду с таким последовательным объединением первого и второго уровней сотрудники должны научиться принимать более обоснованные решения, связанные с данными (учитывая состояние современного цифрового мира, это важно для каждого из нас). Более подробно о таких решениях мы поговорим позже. Развивая у сотрудников способность эффективного использования первых двух уровней аналитических методов, руководители организаций постепенно начинают видеть успехи стратегии использования данных и дата-аналитики.
Уровень 3: предиктивные (предсказательные) аналитические методы
Что приходит вам в голову, когда вы слышите слово «предсказание» или слово «прогноз»? Нострадамус, который предсказал кажется, все на свете? Или ставки на победу в финальном матче? Или вы задумываетесь, какая будет погода на следующей неделе, когда у вас начинается отпуск? Нам многое хотелось бы спрогнозировать и в жизни, и в карьере. И конечно же, попадать при этом в яблочко, достигнув совершенства в составлении прогнозов по какому бы то ни было поводу. То же самое можно сказать и об организациях, которые хотят извлекать выгоду из данных и дата-аналитики.
Чтобы разобраться со следующим шагом в последовательности аналитических действий, давайте вернемся к нашему примеру с врачом. Как вы помните, доктор констатировал, что вы больны, а затем ушел и, строго говоря, ничем вам не помог (вы и сами знаете, что больны). А теперь представим, что доктор не ушел, а сделал следующий шаг и смог диагностировать вашу болезнь и ее причину. Таким образом, он помог вам понять, какие процессы вызвали проблему, а это ведет к поиску возможных путей ее преодоления. Что же делает врач дальше, ответив на вопрос «почему?»? Он рассматривает возможные способы лечения, чтобы вам стало лучше: он прогнозирует, что если вы сделаете А, то за этим последует Б.