Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов | страница 16
В этих ответах перечислены причины, с которыми может справиться любой специалист-аналитик. Например, аналитики могут помочь сотрудникам «прокачать» необходимые навыки, и они сами могут более активно доносить ценность аналитической работы до руководителей. Они могут проводить больше исследований и приводить практические примеры, как другим компаниям удалось справиться с похожими трудностями в бизнесе при помощи аналитики. Руководители специалистов по сбору и обработке данных могут выделить ресурсы на улучшение качества данных, чтобы они ни у кого не вызывали сомнения. Руководители высшего звена могут стимулировать увеличение обмена данными внутри компании, а также отдельно назначить человека, отвечающего за это направление, например CAO или CDO (подробнее об этом в главе 11). В этом процессе каждый играет свою роль.
Краткий обзор
На всех этих аспектах мы остановимся подробнее в следующих главах. Во-первых, мы изучим сырые и агрегированные данные и их качество (глава 2 и глава 3). Затем перейдем к аналитическим структурам: какими могут быть специалисты по аналитической работе, какими навыками они должны обладать, как должен быть организован аналитический отдел (глава 4). Мы остановимся на аспектах анализа данных (глава 5), разработки показателей (глава 6) и рассказывании историй с помощью данных (глава 7). В главе 8 речь пойдет о A/B-тестировании. Мы поговорим о корпоративной культуре и процессе принятия решений, которые представляют собой важные признаки компании с управлением на основе данных (глава 9 и глава 10). Мы покажем, что изменения в корпоративной культуре и оперативном управлении возможны только благодаря руководителям, которые используют в своей работе принципы управления на основе данных. В частности, мы поговорим о трех новых управленческих позициях: CDO, Chief Digital Officer[21] (директор по цифровым технологиям) и CAO (глава 11). Глава 12 будет посвящена вопросам этики и тому, как компания, уважающая персональные данные, может ограничить их использование. В конце мы дадим общее заключение.
Глава 2. Качество данных
80 % времени я трачу на очистку данных. Качественные данные всегда выигрывают у качественных моделей.
Томсон Нгуен[22]
* * *
Данные — это фундамент, на котором держится компания с управлением на основе данных.
Если люди, принимающие решения, не располагают своевременной, релевантной и достоверной информацией, у них не остается другого выхода, как только положиться на собственную интуицию. Качество данных — ключевой аспект.