Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Как уже говорилось выше, четыре уровня аналитических методов – это дескриптивный, диагностический, предиктивный и прескриптивный (см. рис. 2.1). Чтобы получить прочные базовые представления о каждом уровне, давайте для начала рассмотрим их определения и примеры. Кроме того, мы также познакомимся с конкретными программами и технологиями, соответствующими каждому уровню. Затем, разобравшись с каждым уровнем, мы увидим, как они работают в комплексе: формируют правильную аналитическую картину и помогают организации успешно освоить инвестиции в данные.

Прежде чем перейти к первому уровню, давайте разберемся, что на самом деле в нашем контексте означает слово «аналитика». Мы слышим его постоянно, но известно ли нам его истинное значение?

Если взглянуть на определение нужного нам значения слова «аналитика», то окажется, что аналитика – это «систематический вычислительный анализ данных или статистики» [17] Lexico.com, определение Analytics. https://www.lexico.com/en/definition/analytics . .

И что же это такое? Взглянем на определение слова «анализ»: это подробное изучение элементов или структуры чего-либо. В мире данных и аналитики анализ – это способность глубоко «закапываться» в данные, понимая , что они нам говорят. Данные – это не всегда цифры, они могут представлять собой слова, символы и прочие элементы. Если мы понимаем, что говорят нам данные, то затем можем рассмотреть, каковы их элементы и структурные особенности, а также сделать с ними многое другое. Аналитика позволяет нам принимать более удачные решения, задавать более правильные вопросы и эффективно использовать имеющиеся у нас данные.

Четыре уровня аналитических методов – дескриптивный, диагностический, предиктивный и прескриптивный – помогают организациям по-настоящему разбираться в данных и информации, которые они получают, накапливают и используют для принятия бизнес-решений, совершенствования рабочих процессов и достижения успеха. Аналитические методы критически необходимы для успеха организации в современном цифровом мире, управляемом данными.

Первый уровень анализа – это уровень дескриптивных (или описательных) методов.

Согласно одному из определений, «описание» означает «словесное изображение чего-либо или кого-либо, включающее все важные характеристики, качества или свойства».

Ну и что все это значит? В данном случае описательный метод – это метод, описывающий то, что имело или имеет место. Иными словами, дескриптивный анализ позволяет нам оглянуться на то, что уже произошло в бизнесе, и изучить это при помощи данных.

Однако это не всегда дает нам наиболее четкую картину. Чтобы ее уточнить, существуют другие методы – например, отчеты, работа со сводками или информационными панелями, наблюдения. Наверное, все это знакомо каждому из вас. Как часто на совещаниях или в рабочей электронной переписке упоминается слово «отчет»? Как часто мы видим сводки, KPI (ключевые показатели эффективности) и т. д.? Все эти понятия стали для нас такими обыденными, что сами слетают с языка, но они действительно необходимы для полного понимания описательного анализа. Описательный анализ строится на отчетах, сводках и наблюдениях, которые помогают выяснить, что происходило с организацией до этого момента или происходит прямо сейчас.

Научившись правильному применению методов описательного анализа, мы сможем понять и изучить роль, которую он играет в этой мозаике – в стратегии работы с данными. Но поможет ли это собрать всю мозаику? Здесь нужно учесть один ключевой момент: описательный анализ часто представляет для организаций серьезную проблему. Казалось бы, почему? Принципиальное отличие этого уровня аналитики от остальных в том, что только на нем организация может застрять – то есть не пойти дальше, чтобы освоить остальные преимущества работы с данными.

Применяя аналитические методы, нужно следить за тем, чтобы не застрять на этапе описания прошлого. Учитывая нехватку знаний и навыков в области данных и дата-аналитики, люди, от которых требуют соответствующих действий в рамках демократизации данных, часто склонны ограничиваться самой простой формой аналитики из доступных им. В большинстве случаев это как раз дескриптивные методы: изучив графики или таблицы, достаточно легко правильно понять, что произошло, и проанализировать полученную информацию. Очень многие организации по всему миру тратят большую часть времени на описательные методы.