Анализ данных
Третий элемент и третья «С» дата-грамотности работают совместно почти так же, как и при чтении данных. Анализируя данные, мы можем искать ответы, которые хотим увидеть, а можем – которые увидеть должны. Критическое мышление позволяет нам проводить анализ так, чтобы найти объективную информацию. Это относится к последней части определения критического мышления – к подкреплению доказательствами. При анализе данных и информации мы должны быть уверены, что осмысливаем их критически. Не стоит обращать внимание только на те данные, которые нам нравятся, искать только те ответы, которые нам нужны. Примите как данность, что идеи могут трансформироваться, устойчивые суждения – терять опору, да и весь наш образ мыслей отнюдь не незыблемая твердыня. Анализ данных не только дает новые знания – он способен изменить наше мышление и нашу жизнь. Если вернуться к аналогии с постройкой дома, в ходе анализа мы продолжаем возводить стены.
Общение на языке данных
Последний элемент дата-грамотности занимает особое место в мире критического мышления. Выстраивая общение в сфере данных и аналитики, мы должны задуматься о двух моментах, чтобы обеспечить сильную критическую позицию: о наилучшем способе передачи информации и о том, хорошо ли мы представляем себе аудиторию. Только так мы добьемся эффективной коммуникации. Что там с нашим строящимся домом? Пришло время накрыть его крышей.
Четыре уровня аналитики в чем-то сходны с четырьмя элементами дата-грамотности. Первый уровень дескриптивной аналитики с помощью критического мышления можно рассмотреть с двух сторон – с точки зрения разработки визуализаций или отчетов и с точки зрения их интерпретаций. Создавая визуализацию или отчет, мы критически осмысливаем то, что делаем и строим. Мы можем задаваться вопросами по поводу нашего описательного анализа: правильно ли он выглядит? Достаточно ли в нем данных, чтобы сделать его по-настоящему ценным? Можно ли представить эту информацию по-другому, чтобы повысить ее ценность для аудитории? Затем, интерпретируя представленную в описательном анализе информацию, мы ставим новые вопросы, чтобы обеспечить нашей интерпретации эффективность и полезность.
Второй уровень, диагностическая аналитика, сходен со вторым элементом (анализом) в определении дата-грамотности. Стараясь найти причины, стоящие за данными, представленными в описательном анализе, мы должны следовать определению из критического мышления – «ясность, рациональность, открытость и опора на доказательства»
[48]. Если наш разум открыт, мы способны избежать предвзятости, не поддаемся чужому влиянию, не позволяем себя сбить с толку и т. д. Это позволяет нам выявить истинные причины происходящего.
Для третьего и четвертого уровней аналитики критическое мышление тоже полезно. В этом случае, как и при построении и интерпретации визуализаций, мы должны критически подходить и к построению моделей, и к их интерпретации. Эта работа обязательно должна осуществляться с критическим осмыслением и опорой на доказательства – внутренние и внешние.
Краткое содержание главы
Три «С» дата-грамотности – Curiosity (любопытство), Creativity (творческий подход) и Critical thinking (критическое мышление) – обязательные условия, без которых вы не овладеете дата-грамотностью. Применяя эти составляющие на работе и в быту, мы обеспечиваем для себя возможность принимать более правильные и обоснованные решения. Кроме того, эти три «С» способствуют успеху организации в сфере данных и аналитики. Работая с четырьмя элементами дата-грамотности и четырьмя уровнями аналитики, мы не должны забывать о роли, которую играют в них три «С».
09
Принятие решений, подкрепленных данными
Первые восемь глав этой книги посвящены самым разным вопросам дата-грамотности: «почему?», «что?» и «как?». А теперь еще один серьезный вопрос – «для чего?». Для чего мы с вами столько времени разбирали, что такое дата-грамотность? Чтобы вы знали, как строить красивые диаграммы и визуализации? Нет, конечно! Дата-грамотность ничего не даст, если не знать, для чего нам все это нужно и какова наша цель. А эта цель – решения. Дата-грамотность должна давать знания, которые ведут к решениям. Если мы просто получили знания, но ничего с ними не сделали, – все было бессмысленно. Это все равно что найти карту сокровищ и не отправиться их искать. Или заранее узнать, какие номера выиграют в лотерею, но не купить билет. Цель овладения дата-грамотностью – принятие разумных, подкрепленных данными решений, причем как на уровне отдельных сотрудников, так и на уровне организации. О том, как это делать, мы и поговорим в этой главе.
В мире данных и аналитики искусству принятия решений часто уделяется недостаточно внимания. Если руководители и рядовые сотрудники вкладывают энергию, время и средства в качество, источники и инструменты работы с данными, они должны ставить во главу угла процесс принятия решений. А в этом случае успех обеспечивается четкой схемой. Я предлагаю взять за основу замечательную схему, разработанную моим другом и коллегой Кевином Ханеганом и компанией Qlik
[49]. Она состоит из шести ступеней – это «лестница», которая ведет к разумным, обоснованным решениям.
Если вы обратили внимание, в этой книге я постоянно говорю про решения, подкрепленные данными, хотя, возможно, для вас привычнее другое определение – «основанные на данных». Разумеется, в наше время чаще всего используется второй вариант (он набрал популярность в конце прошлого десятилетия, а особенно широко распространился с началом пандемии COVID-19), но я не случайно выбрал первый. Разные вещи могут быть «основаны на данных», и сам термин может означать для разных людей разное, но по сути эта формулировка предполагает, что данные были эффективно использованы человеком или организацией как ценный актив. Так, марафонец пользуется специальным планом, чтобы выработать стратегию успешного забега. Это мы и имеем в виду, когда говорим, что нечто «основано на данных» или «подкреплено данными». Это значит, что данные помогают принимать решения и двигать бизнес вперед. Я предпочитаю писать и говорить «подкреплено данными», потому что термин «основано на данных» может восприниматься так, как будто данные действительно послужили для чего-то единственной основой. «Решение, подкрепленное данными» означает, что данные помогли принять это решение, но только в сочетании с чем-то еще – с силой человеческого разума, например. Это, на мой взгляд, важное различие.
Чтобы лучше разобраться в подкрепленных данными решениях и их связью с дата-грамотностью, давайте покопаемся в арсенале хитрых приемов. Начнем мы с определения общей схемы и ее влияния на процесс принятия решений. Затем мы рассмотрим схему принятия решений, подкрепленных данными, под разными углами: с точки зрения четырех элементов дата-грамотности, четырех уровней аналитических методов, языка данных, трех «С» дата-грамотности… и, возможно, не только. Но для начала нужно узнать, из каких ступеней состоит схема принятия подкрепленных данными решений.
