Если у нас все в порядке с дата-грамотностью, мы представляем себе, как используются наши данные и почему подобные алгоритмы могут выдавать предвзятый результат. У нас появляется здоровый скептицизм, необходимый для критического отношения к происходящему. Представьте себе: алгоритм определил, что вы не можете получить кредит из-за… вашего почтового индекса. Неважно, что у вас отличная кредитная история, надежная работа и т. д., дело исключительно в почтовом индексе, потому что алгоритм рассматривает только один фактор. Дата-грамотность подталкивает нас задать вопрос: справедливо ли это? Умеет ли машина учитывать внешние факторы, способна ли она принять правильное решение?
Но если принятые машиной решения постоянно оспариваются, не лучше ли вообще избавиться от алгоритмов? Конечно же, нет! Алгоритмы помогают нам, просто не нужно слепо им следовать. Необходим человеческий фактор – специалисты, обладающие дата-грамотностью и способные расшифровывать результаты работы алгоритма. Только так можно убедиться, что полученная информация обеспечит правильные и справедливые решения.
Пример 3. Применение законов
При появлении новых законов, таких как Общий регламент о защите персональных данных (GDPR), принятый в Евросоюзе, людям бывает сложно сразу перестроиться и начать их соблюдать: честно говоря, не многие разбираются, что там написано в тексте закона. Дата-грамотность помогает нам понимать новые нормы и соблюдать их. Давайте рассмотрим европейский закон о защите персональных данных в качестве примера, как дата-грамотность помогает нам быть законопослушными.
Когда этот закон только вступил в силу, людям, работающим в отраслях, которых он коснулся в первую очередь (например, в банковской сфере), было сложно внедрять новые правила и следовать им: мало кто достаточно хорошо понимал, почему все это нужно делать. Сотрудники просто делали то, что им говорят, не улавливая смысла собственных действий. И снова на помощь приходит дата-грамотность.
Если вы умеете читать данные, работать с ними, анализировать их, новый закон уже не кажется чем-то непонятным. Его внедрение проходит более гладко, а сотрудники организаций, ответственные за введение новых правил, могут объяснять другим, почему это необходимо. Я помню, как после принятия GDPR стало появляться все больше и больше соглашений, которые нужно было подписывать. Но я понимал, что происходит, поэтому с удовольствием ставил свою подпись там, где считал необходимым. Для тех, кто не работает в сфере данных, это могло показаться нарушением привычного хода дел, а необходимость подписывать одно согласие на обработку данных за другим наверняка лишь раздражала. В результате возникали сбои в работе множества организаций, так как люди задавали все больше вопросов. Но если сотрудники обладают дата-грамотностью, для них очевидна польза таких мер безопасности, поэтому они спокойно воспринимают появление новых необходимых норм и обеспечивают их эффективное внедрение.
Пример 4. Этичное использование данных
Что можно сказать о нашем собственном использовании данных в принятии решений? Какими этическими нормами мы должны руководствоваться, чтобы никому и ничему не навредить? Люди часто принимают решения, руководствуясь личными предубеждениями в отношении данных. Взгляните на политику – и, думаю, другие примеры ни к чему. Каким образом дата-грамотность помогает нам осознавать собственную предвзятость и необъективность, а затем планомерно минимизировать их влияние на наши решения? Гарантирует ли дата-грамотность, что мы используем данные этично?
В мире данных, к сожалению, можно очень часто столкнуться с мошенничеством, неэтичными решениями и подтасовкой данных в чьих-то личных интересах. Дата-грамотность и способность понимать, где и как данные могут быть источником злоупотреблений, помогают нам принимать верные решения. Мы в состоянии заметить, когда сами неосознанно искажаем данные, и вовремя принять меры. Дата-грамотность развивает критический взгляд на все, помогая бороться с собственной необъективностью и предотвращать неэтичное использование данных. Кроме того, мы можем распознать, когда другие люди подкрепляют данными свою точку зрения, но не показывают нам всей картины. А этим, как всем нам известно, особенно грешат некоторые политики и СМИ.
Если говорить об этике и законодательстве в сфере данных, мир еще в самом начале пути. Но налицо все больше и больше попыток регулирования данных – и они все чаще и чаще оказываются успешными. Чтобы подкрепить и развить этот успех, недостаточно просто принимать законы и нормы, нужно работать над распространением дата-грамотности среди широких слоев населения. Благодаря этому люди смогут увидеть важность новых норм и смогут использовать данные грамотно и эффективно.
Краткое содержание главы
Как мы узнали из первой главы, количество данных в мире растет с каждым днем – и растет все быстрее. Мир данных огромен, у него множество граней, о которых и рассказывается в этой книге. Путешествие вашей организации в этот мир должно начинаться со стратегии в сфере данных и аналитики. И тогда различные элементы сложатся в прекрасную картину, как детали мозаики.
В этой главе мы рассмотрели тему дата-грамотности с помощью образа – зонтика. Невозможно упомянуть обо всех областях применения дата-грамотности, но главного мы коснулись. Изучая тему более подробно, мы сможем вернуться к этим областям и захватить ряд других.
05
Чтение и общение на языке данных
Когда мы думаем об определении дата-грамотности с его четырьмя элементами – чтением, работой, анализом и общением на языке данных, – то можем особым образом выделить одну из них. Меня часто спрашивают: «Какой из четырех элементов наиболее важен?» На самом деле, конечно же, все – но отвечать так не совсем честно. Мне кажется, одна из них все же выделяется на фоне других: это способность читать данные. Способность читать что бы то ни было дает нам огромные возможности: мы изучаем доступную нам информацию и приходим к собственным выводам, осознавая в результате, что происходит вокруг нас. В случае с данными способность их читать жизненно необходима – данные повсюду, они окружают нас, и мы должны понимать, о чем они говорят. Кроме того, эта способность дает нам возможность говорить с другими на языке данных: мы не просто понимаем, что именно увидели, но и можем донести это до других. Для большей ясности рассмотрим пример.
Представьте себе, что вы запланировали совершить замечательную поездку в ближайшем будущем. Вы уже давно стремились побывать в этом месте. В предвкушении вы изучаете, чем можно будет заняться, куда сходить (и где поесть – что может быть лучше еды, правда?). Иными словами, вы вкладываете время и деньги в подготовку к поездке.
Вы решаете не импровизировать, а построить четкую стратегию в отношении ключевых целей: определяете даты отъезда и приезда, отели, в которых будете останавливаться, стоимость и доступность транспортного сообщения (например, сравниваете стоимость проезда на общественном транспорте и аренды машины), курсы валют и т. д. Такая подготовка помогает вам почувствовать, что все решено и под контролем, и вы с огромным нетерпением ждете начала путешествия.
