Всего за 499 руб. Купить полную версию
Второй уровень аналитических методов диагностический, то есть поиск причин того, что было выявлено на дескриптивном уровне, это тоже работа с данными. Пытаясь определить, почему что-то произошло, ища инсайты, раскрывая причины и следствия случившегося, мы работаем с данными. Формулировка вопросов, составление отчетов, проведение анализа это все работа с данными. В каких сферах вам нужны инсайты? Какие важные знания вы хотите получить? Почему проиграла последний матч ваша любимая команда? Или какое снаряжение взять с собой в поход? Вы уже работаете с данными самыми разными способами. Но давайте вернемся к работе организаций с данными и вновь обратимся к примеру с Rolls-Royce и двигателями: зачем собирать данные, если мы не собираемся работать с ними, чтобы почерпнуть важные знания? На тех, кто обрабатывал данные, считанные датчиками, лежала большая ответственность ведь новые знания потенциально могли спасти множество человеческих жизней.
Предиктивный и прескриптивный анализ также подразумевает работу с данными разными способами. Эту работу выполняют разные группы сотрудников от тех, кто отвечает за получение данных, до тех, кто непосредственно занимается их обработкой, делает прогнозы, анализирует (то есть, строго говоря, читает). Работа с данными обычное дело для каждого из нас: мы постоянно этим занимаемся в повседневной жизни.
Если вы болельщик, то часто ли вы пытаетесь выявить тенденции, связанные с выступлениями вашей любимой команды в текущем сезоне, чтобы предсказать, как она сыграет в важном матче? Постоянно! Мы все время работаем с данными, читаем их, чтобы обогатить нашу жизнь, но на что это похоже в рабочей обстановке? Давайте рассмотрим еще один пример.
Предиктивный и прескриптивный анализ также подразумевает работу с данными разными способами. Эту работу выполняют разные группы сотрудников от тех, кто отвечает за получение данных, до тех, кто непосредственно занимается их обработкой, делает прогнозы, анализирует (то есть, строго говоря, читает). Работа с данными обычное дело для каждого из нас: мы постоянно этим занимаемся в повседневной жизни.
Если вы болельщик, то часто ли вы пытаетесь выявить тенденции, связанные с выступлениями вашей любимой команды в текущем сезоне, чтобы предсказать, как она сыграет в важном матче? Постоянно! Мы все время работаем с данными, читаем их, чтобы обогатить нашу жизнь, но на что это похоже в рабочей обстановке? Давайте рассмотрим еще один пример.
Представьте себе, что вы работаете в крупной организации, которая хочет запустить новую инновационную маркетинговую кампанию: ничего подобного ваша организация еще не делала. Эта кампания долго и с огромным трудом разрабатывалась, а из-за ее беспрецедентной сложности многие сотрудники очень нервничают. Как они будут работать с данными в такой ситуации? Что они будут стараться обнаружить? Какова роль дата-грамотности? Давайте рассмотрим, как разные группы сотрудников работают с данными, чтобы запустить эту кампанию и проанализировать ее успешность.
РАБОТА С ДАННЫМИ: IT-ОТДЕЛ
Для начала возьмем IT-специалистов. Нужно ли им работать с данными, чтобы помочь в запуске подобной кампании? Разумеется! В рамках этой конкретной кампании IT-отдел должен был и получить, и сделать доступными данные, необходимые для принятия обоснованных решений. Команда работала с данными самыми различными способами. В результате конечные пользователи получили возможность анализировать и использовать данные для обеспечения успеха кампании.
РАБОТА С ДАННЫМИ: ОТДЕЛ МАРКЕТИНГА
Далее рассмотрим саму команду маркетологов. Требуется ли от них работа с данными? Конечно! Маркетологи должны работать с данными, чтобы провести описательный анализ. Им нужно определить тенденции и закономерности в данных, касающихся как самой организации, так и рынка в целом. Именно данные помогут им составить прогноз успешности кампании.
РАБОТА С ДАННЫМИ: ОТДЕЛ ПРОДАЖ
Теперь обратимся к отделу продаж. Команда «продажников» находится в авангарде: именно она непосредственно взаимодействует с существующими и потенциальными клиентами. Отдел продаж отвечает на вопросы и проводит исследования для кампании, изучает новые продукты, доступные для клиентов организации, и решает, как использовать всю эту информацию для достижения успеха. «Продажники» должны уметь эффективно обращаться с данными, лежащими в основе маркетинговой кампании, а другие подразделения организации должны делиться с ними теми данными, которые есть у них.
РАБОТА С ДАННЫМИ: ТОП-МЕНЕДЖМЕНТ
И наконец, топ-менеджеры. Им непременно нужно работать с данными при запуске новой кампании: они никогда не занимались ничем подобным, это беспрецедентная кампания. Топ-менеджеры получают отчеты и другую информацию, что помогает им принимать решения, подкрепленные данными (обратите внимание: наша мозаика четыре уровня аналитических методов успешно складывается!). Получив данные, руководство начинает с ними работать. Естественно, это необходимо для успешного запуска кампании.
В целом, как мы видим, каждому сотруднику организации нужно работать с данными, и уметь это должен каждый, кто принимает какие бы то ни было решения. Но, как уже было замечено выше, «работа» зачастую воспринимается как нечто неприятное, а в случае с данными и дата-аналитикой это особенно верно: многим кажется, что это программирование, статистика и прочие скучные вещи. Но вспомним Марка Твена: работа может и должна быть похожа на игру. Работа, требующая дата-грамотности, необходима для успеха организаций, для достижения ее целей, и именно она заставляет крутиться шестеренки бизнеса. Совершенствуя навыки обращения с данными (не забывайте, что мы все так или иначе работаем с ними, даже не осознавая этого) и сохраняя при этом позитивный настрой, вы поймете, что работа с данными помогает принимать более обоснованные решения не только профессиональные, но и бытовые: при выборе профессии, при покупке дома или машины и т. д. Дата-грамотность помогает нам не теряться и не расстраиваться при столкновении с информацией и технологиями, а ставить их себе на службу. Работа с данными это наши повседневные обязанности.