Тим Филлипс: Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе

Вы не одиноки. Понимание данных обеспечивает ясность и четкость изложения мыслей. Часть 2, часть 5и часть 6вам в помощь.

Комик Стюарт Ли [1]рассказал однажды о водителе такси, который на все его доводы по этому поводу саркастически бросил: «Ой, да ладно, все что угодно можно доказать фактами». В 2013 году компания Edelman, работающая в сфере PR, провела опрос 31 000 человек в 26 странах на тему, доверяют ли они тому, что говорят их руководители. Оказалось, что своим боссам верят только 18 % респондентов (могло быть и хуже, политикам доверяют только 13 % опрошенных). Это грустная ситуация, и совсем не обязательно, чтобы так было. Давайте попробуем ее исправить, действуя сразу по двум фронтам. Во-первых, научимся быть более убедительными, используя цифры, чтобы информировать людей и принимать решения ( часть 5и часть 6). Во-вторых, научимся распознавать, когда другие прикрываются цифрами, чтобы ввести вас в заблуждение, – об этом читайте в части 7.

В последние годы невероятную популярность обрела тема «больших данных» (big data). Нам обещали, что эта концепция произведет революцию в жизни и работе. Но многие люди не способны справиться даже с малым объемом данных. Мы продолжаем принимать решения на уровне интуиции, даже когда она нас подводит (в части 6и части 7вы узнаете, почему не всегда следует доверять шестому чувству). Если вы хотите добиться роста на 352 %, или 35,2 %, или 3,52 % и при этом ваши конкуренты в ведении бизнеса опираются на данные, а вы продолжаете играть в «угадайку», ваши шансы на успех ничтожно малы (помните, догадки ваших конкурентов, скорее всего, ничуть не хуже ваших). Если вы не в состоянии принимать информированные решения и считаете, что анализ данных – это не для вас, вы полагаетесь на удачу, а ваш бизнес зависит от каприза фортуны. Так что это еще одна личная причина прочесть эту книгу для повышения грамотности в обращении с данными. В будущем этот навык станет ключевым для человека, таким как чтение и письмо. Умение обращаться с данными будет означать, что вы останетесь востребованным специалистом.

Это уродливое слово, но прекрасная идея: когда столь многое из того, чем мы занимаемся, способно обеспечить нас информацией, можно узнать даже гораздо больше, чем требуется.

Само это словечко вошло в употребление относительно недавно, а вот понятию, которое оно обозначает, фактически уже несколько десятилетий. Эта концепция начала формироваться, когда гики [2]поколения наших родителей осознали, что можно систематизировать огромное количество информации о мире в формате данных, если только найти способ, как это сделать. Задача по датафикации осложнялась проблемой измерения: в нецифровых системах информацию требуется перевести в числовой формат. В цифровых данные уже присутствуют.

Это полезно, потому что, как уже было сказано, невозможно управлять тем, что не поддается измерению. Датафикация – это способ внедрить принцип измерения в вашу работу. Это основа того, чем мы будем заниматься в дальнейшем по мере чтения этой книги.

Позвольте привести пример: если бы 30 лет назад вы вдруг захотели узнать, сколько писем приходит в вашу компанию, вам пришлось бы поручить одному из сотрудников скучную и долгую работу по подсчету всей входящей корреспонденции. Если бы вы захотели выяснить, какой объем этой корреспонденции адресован вам лично, сотруднику пришлось бы отсортировывать все адресованные вам письма и ежедневно подсчитывать их количество. А если бы при этом вас заинтересовало, получаете ли вы больше писем, чем ваши коллеги, то сотруднику пришлось бы на протяжении нескольких недель заниматься сортировкой и подсчетом корреспонденции, после этого составить отчет, сделать фотокопию и принести ее вам.

Затем, если у вас произошли какие-то изменения (например, вы делегировали работу коллеге), этому несчастному, сортирующему корреспонденцию, пришлось бы на протяжении еще нескольких недель повторять эту скучную работу, подготовить еще один отчет, найти первый отчет в каталоге, скрепить их вместе и, возможно, даже постараться сформировать небольшую статистику… Почему это должно вас волновать?

Потому что вы нанимаете кого-то для выполнения этой работы, а время этого сотрудника имеет стоимость (хотя бы потому, что когда он считает письма, то не делает что-то другое). Множество полезных данных никогда не были собраны. Хуже того, сбор некоторых занимал столько времени, что к моменту его завершения эта информация уже устаревала или оказывалась ненужной. Это было все равно что пытаться управлять лодкой, ориентируясь по волнам, которые она оставляет за собой.