В назначенный день вы планируете пораньше приехать в аэропорт, чтобы как следует подкрепиться перед долгим перелетом. И вот вы в самолете – с улыбкой на лице, бутербродом в руке и наушниками на голове. Самолет отрывается от земли, вы закрываете глаза и мечтаете об отпуске – ведь он уже начался. Когда самолет приземляется в аэропорту назначения, вы с нетерпением сбегаете по трапу: вам очень хочется пройти паспортный контроль, забрать багаж и как можно быстрее найти такси, которое повезет вас в город. Давайте допустим, что все прошло гладко (конечно-конечно…) и вы наконец-то открываете дверь такси.
Когда вы садитесь в такси, водитель начинает говорить с вами на своем родном языке – языке страны, куда вы приехали. Вы начинаете слегка нервничать, потому что понимаете его в лучшем случае через слово, а он не понимает вас вообще. В конце концов вы кое-как объясняете водителю, где находится ваш отель. Всю дорогу до отеля вы мысленно уговариваете себя, что языковые проблемы – пустяки и что все будет хорошо.
Вы приезжаете в отель, вам открывают дверь и провожают к стойке регистрации. Здесь вы вновь обнаруживаете, что сотрудница отеля не слишком хорошо говорит на вашем языке, но на этот раз у вас хотя бы получается договориться, и девушка делает свою работу. Вы поднимаетесь в номер, предвкушая, как сейчас отправитесь в город. И вот вы, слава богу, на улице. Надписей на вашем языке, конечно же, практически нигде нет (к счастью, есть Google-карты и GPS). Вы принимаетесь бродить по городу. Вам хочется попробовать блюда здешней кухни, и вы заходите в какие-то ресторанчики, надеясь насладиться чем-нибудь оригинальным… но и здесь никто вас не понимает, а меню только на местном языке. Вы начинаете расстраиваться. Куда бы вы ни пошли, всюду одно и то же. То, что вы планировали как путешествие мечты, в результате оказывается просто-напросто катастрофой. Почему так произошло – и какое отношение это имеет к дата-грамотности? Самое прямое!
Когда организация разрабатывает и начинает внедрять стратегию в сфере данных и аналитики, способность сотрудников понять эту стратегию имеет решающее значение. Проблемы с чтением и пониманием данных могут сильно помешать ее воплощению и итоговому успеху. Это, конечно, не единственная возможная проблема, но она может вызвать массовую неразбериху и расстройство. Очень многие организации и отдельные люди в попытках добиться успеха при работе с данными и дата-аналитикой сталкиваются именно с этой проблемой – отсутствием понимания. Во-первых – и это самое главное – у руководства организации зачастую нет четкого плана по обращению с данными и результатами их анализа. Во-вторых, у сотрудников, как правило, нет единого языка для обсуждения данных и анализа, то есть так называемого свободного владения данными. Сами посудите: можно ли придумать более запутанные бизнес-термины, чем те, которые связаны с данными и результатами их анализа? Сплошные аббревиатуры, сплошной птичий язык: ПАЭД, ОАОД, марковские цепи, системы данных, схемы типа «звезда», большие данные, бизнес-аналитика, искусственный интеллект, комбинированные данные, структурированные и неструктурированные данные, статистика, байесова статистика, вероятности и т. д. И это лишь крошечная часть списка терминов. Ничего удивительного, что люди совсем не рвутся запоминать все эти непонятные слова!
Теперь представьте, что ваша организация запускает замечательную стратегию, погружаясь в мир данных и аналитики с твердым намерением добиться успеха благодаря четкому плану и видению. Иными словами, самолет совершает посадку. Руководству организации не терпится воспользоваться всеми возможностями, которые могут предоставить данные. Организация вложила средства в поиск надежных источников данных, в технологии, в обеспечение качества данных и т. д. Она отправляется в путешествие… и тут руководители обнаруживают, что сотрудники ходят растерянные, с трудом ведут осмысленные разговоры, а зачастую просто смотрят друг на друга пустыми глазами, мечтая лишь о предстоящем обеденном перерыве.
Дата-грамотность и свободное владение данными играют решающую роль в успехе стратегии в сфере данных и аналитики – это, можно сказать, секретный ингредиент. Только представьте, насколько упростится общение сотрудников, если все они будут разговаривать на языке данных. Свободные потоки данных – фактически залог успеха, это дает коллективу огромные возможности. Обратите внимание: я не утверждаю, что все должны одинаково хорошо общаться на этом языке. Нет-нет, план вовсе не таков. Страшно представить, что организация потребует от вас выучить наизусть все термины, которыми пользуются, к примеру, специалисты по статистике. Это все равно что заставить всех сотрудников освоить язык программирования, которым пользуются разработчики. Вряд ли коллектив будет счастлив. (Нет, если вы сами специалист по статистике, вам наверняка было бы приятно, если бы все без исключения говорили на вашем языке… но давайте все-таки попробуем обойтись без этого.)
Итак, единый язык общения в сфере данных необходим, но не нужно требовать от всех одинакового уровня. Главное, чтобы каждый мог уверенно общаться с коллегами. Одни сотрудники будут лучше владеть языком данных, словарь других будет скромнее, но это требование – свободное владение данными – должно распространяться на весь коллектив организации: во время обсуждения данных никто не должен смотреть на говорящего как баран на новые ворота. Это не только обеспечит свободный обмен данными, но и поможет совершенствовать первый элемент дата-грамотности – чтение данных. Тогда и руководство, и сотрудники организации увидят, как улучшается ситуация в сфере данных и аналитики.
Чтобы лучше разобраться, как именно дата-грамотность (в целом) и свободное владение данными (в частности) оказывают влияние на успех стратегии, мы рассмотрим следующие темы:
● чтение данных;
● определение свободного владения данными и его значение для организации;
● словарь данных;
● стратегии совершенствования свободного владения данными.
Наконец, мы на примере познакомимся с процессом анализа и принятия решений, подкрепленных данными, чтобы увидеть, как на самом деле работает общение на языке данных.
Чтение данных
Мы уже исследовали мир чтения данных в главе 3, так что не стоит повторяться. Зато мы можем расширить определение чтения данных с помощью примеров, демонстрирующих, как в реальном мире способность к чтению данных влияет на организации, людей и общество в целом. Мы остановимся на трех примерах: 1) данные и управление рисками; 2) данные и теннисный турнир US Open; 3) «вкусное» использование данных в компании Coca-Cola.
Первый пример переносит нас в мир управлениями рисками (а управление рисками в цифровую эпоху жизненно необходимо для организаций). Часто ли вы слышите об этических проблемах в сфере данных и аналитики? О защите персональных данных? Наверняка очень часто. В сфере управления рисками навыки работы с данными необходимы для смягчения возможных последствий при воплощении в жизнь смелых решений, осуществлении инвестиций и т. д. Способность донести нужную информацию до всех сотрудников, особенно если речь идет о компаниях финансовой отрасли, жизненно необходима. Предлагаю в качестве примера рассмотреть сингапурский United Overseas Bank (UOB)
[28].
