А теперь представьте другой подход. Вы записываетесь на забег уже после того, как выработали стратегию, которая поможет вам добиться результата. Вы точно знаете, какое снаряжение вам необходимо, сколько питательных веществ и жидкости нужно вашему организму. Вы обратились к хорошему тренеру, который проследит за процессом вашей подготовки, давая необходимые указания. Итак, тренировки завершены, и вы выходите на старт. Теперь вы дойдете до финиша на любой дистанции – через боль, через усталость, но дойдете. Вы знали, что нужно делать, и достигли успеха именно благодаря стратегии и правильной подготовке.
В целом эти примеры наглядно показывают, что нужно организации от стратегии в сфере данных и их анализа. Слишком долго руководители полагались на более бессистемный подход. Они знали, что нужно инвестировать в данные и аналитику, но делали недостаточно, не разобравшись, какое снаряжение и зачем они приобретают (и подходит ли оно им вообще). Они не обращались к «тренерам», которые могли бы помочь им разработать и воплотить стратегию. А потом обнаруживалось, что инвестиции – порой миллионы долларов – не дают ожидаемых результатов. К несчастью, таких руководителей и компаний очень много.
Организация должна построить стратегию получения и использования данных, чтобы расширять видение, ставить цели и решать задачи. На сегодня большинству организаций во всем мире не хватает такой стратегии.
При отсутствии стратегии навыки обращения с данными у сотрудников только ухудшаются. Вместо того чтобы выработать четкую стратегию, определяющую и обеспечивающую поток инвестиций в ПО, технологии и обучение персонала, компании просто покупают ПО и технологии, рассчитывая, что все как-то само собой заработает. Налицо подмена понятий: руководители думают, что технологии – это и есть стратегия, и навязывают их сотрудникам. Но в таком случае стратегия не определяет, какую технологию использовать. В результате сотрудники отвергают новшества и возвращаются к старым способам решения задач. А новая технология как ненужная игрушка, которая лежит на полке и пылится.
Это приводит к двойной проблеме. Во-первых, ПО, купленное компанией, не внедряется или не используется сколько-нибудь эффективно. Во-вторых, вместо совершенствования навыков работы с данными сотрудники компании лишь еще больше отстают, потому что не желают осваивать программы и технологии, которые были приобретены, казалось бы, для их удобства.
Данные: что дальше?
Итак, мы выяснили, что при нехватке у сотрудников соответствующих навыков данные не используются достаточно эффективно. И что же делать? Действительно ли необходимо бороться с этим недостатком и ликвидировать пробелы – или все-таки можно продолжать работать как раньше? Ответ очевиден: ликвидировать пробелы необходимо!
Как уже было сказано, к 2025 году будет производиться примерно 463 эксабайта данных ежедневно: это наше будущее. Давайте еще нагляднее, без примеров с DVD: один эксабайт – это единица с 18 нулями. Так что представьте себе число 463 и припишите к нему 18 нулей. По другим прогнозам, к 2025 году количество производимых ежедневно данных будет равняться 175 секстибайтам, а секстибайт – это единица с 21 нулем: 1 секстибайт равен триллиону гигабайт
[14]. Так какой же прогноз верен? Или лучше задать другой вопрос: а так ли это важно? Ведь это просто очень много данных, и нет никаких сомнений, что где-то среди них скрывается много ценных знаний. И мы снова возвращаемся к той же проблеме: если нам так не хватает навыков в обращении с данными, смогут ли отдельные люди и организации воспользоваться этим огромным объемом данных с выгодой для себя? Или большинству придется бессильно наблюдать, как организации, умеющие использовать данные, легко обходят конкурентов?
Краткое содержание главы
В целом можно сказать, что мир данных, в котором мы живем, – удивительный, пугающий и неизведанный. В будущем появятся новые профессии, возможности и изобретения, и мы пока не можем сказать, что повлекут за собой все эти новшества. Наверняка возникнет необходимость в новых навыках, но мы не знаем, каких именно. Одно ясно уже сейчас: данные были и будут всегда! Сегодня налицо тенденция быстрого и масштабного накопления данных, которые необходимо обрабатывать. Есть и другая тенденция: все очевиднее нехватка навыков у сотрудников организаций. Это мешает организациям добиваться успеха и эффективно использовать инвестиции в данные и их анализ. Что же мы можем сделать? Есть ли решение этой проблемы? Конечно же, да! Перед людьми и организациями, которые смогут освоить мир дата-грамотности, откроются огромные возможности.
02
Четыре уровня аналитических методов
Данные и их анализ – целых четыре уровня?
Теперь, когда мы получили представление о мире данных, нам нужно целостное понимание методов анализа данных. Только в этом случае люди и организации смогут эффективно использовать данные и извлекать выгоду из аналитики. Понимание – ключ к реализации работающей стратегии в области работы с данными. Если понимания нет, руководители могут закупать сколь угодно дорогое и мощное ПО, получать данные и демократизировать инструменты работы с ними, но им будет непонятно, действительно ли их организации нужно именно это. Основа мира аналитики – четыре уровня: дескриптивный (описательный), диагностический, предиктивный (предсказательный) и прескриптивный (предписывающий). Чтобы осознать необходимость изучения этих уровней, давайте заглянем в прошлое: как организации исторически воспринимали данные и методы их анализа? Эта картина поможет нам понять, как относиться к ним теперь и как можно использовать эти четыре уровня для достижения успеха.
Итак, организации, данные и дата-аналитика: исторический аспект. Организации всегда вкладывали много средств в технологии, программное обеспечение и инструменты работы с данными. ПО и технологии считались манной небесной, все были уверены, что с их помощью можно найти любые решения в области данных и аналитики. Руководители инвестировали в технологии, которые могли помочь им добиться целей и воплотить в жизнь самые смелые мечты из области данных и дата-аналитики (а такие мечты у руководителей есть всегда). Со времен появления самой первой версии Microsoft Excel в 1985 году
[15] (кстати, если вы не в курсе, то сначала эту программу выпустили для Apple Macintosh – странно, правда?) и даже более раннего ПО для электронных таблиц организации постоянно покупали либо продавали ПО, считая, что оно способно все решить, творя некую «магию». Итак, давным-давно существует ПО для хранения, использования и анализа данных и информации. По мере развития и совершенствования технологий также росли и инвестиции в них. По прогнозам, в 2019 году доходы, полученные во всем мире от анализа больших объемов данных и бизнес-информации, должны были составить 187 миллиардов долларов
[16]. Этот рынок продолжает развиваться столь же бурно… однако существует и неприятная тенденция. Учитывая нехватку знаний у 24 % людей, ответственных за принятие бизнес-решений, и у 32 % топ-менеджеров, инвестиции в технологии сбора и анализа данных не приносят ожидаемых результатов. Эта нехватка знаний, о которой мы говорили в первой главе, мешает инвестициям приносить свои плоды.
