Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов - стр. 8

Возможно, вы задумаетесь: как ПО и технологии могут быть причиной нехватки навыков дата-грамотности? Разве все не должно быть наоборот? Разве они не уменьшают этот пробел? Что ж, ответ вроде бы очевиден: да, должно быть наоборот; да, уменьшают. Задача ПО и технологий – помогать нам решать задачи, связанные с данными и их анализом, и получать реальные бизнес-результаты. Они должны дополнять человека, если он достаточно образован и обучен, чтобы ими пользоваться.

Проблема заключается в том, как именно вложения в технологии и ПО осуществляются людьми и организациями. Представьте себе, что вы руководите компанией и пытаетесь выстроить стратегию работы с данными, которая должна помочь вам добиться успеха в эпоху цифровой революции. К вам приходит замечательный торговый агент и заявляет: «Наше новое программное обеспечение предназначено для того, чтобы расширить возможности для решения задач по данным и аналитике». Или обещает: «Наша программа решит все проблемы с данными и их анализом». Словом, чтобы убедить вас купить его ПО, он засыплет вас самыми разнообразными убедительными аргументами. Он покажет вам примеры из практики и данные исследований. Полюбовавшись на все это, вы решите вложить свои деньги в ПО и внедрить его в своей организации. Когда организация обеспечивает всем своим работникам равный доступ к аналитическим программам, это называется «демократизация данных». Открою небольшой секрет. С одной стороны, демократизация данных – именно то, что должна проделать каждая компания. С другой – это проблема. Давайте рассмотрим ее немного подробнее.

Исторически данные принадлежали сфере информации и технологий (или какой-то другой отдельной части бизнеса), так что лишь немногие сотрудники работали с ними, составляли отчеты и делали анализ. Таким образом, организация доверяла получение достоверных, практически применимых результатов этой ограниченной группе сотрудников. По мере того, как компании, предоставляющие инструменты бизнес-аналитики, такие как Qlik или Tableau, прогрессировали и превращались в гиганты разработки ПО, организации стали искать пути широкого распространения и использования данных. Таким образом они демократизировали данные и информацию, рассчитывая получить полезные знания и результаты. Но налицо одна большая проблема: многих ли в школе и университете учили работе с данными и их анализу? В последние годы количество таких людей растет, но что делать с теми, кто не получил соответствующего образования?

Может показаться, будто мы хотим сказать, что демократизация данных – это не решение. Не хотим! Демократизация данных полезна – благодаря инвестициям в данные и аналитику организации раскрывают свой потенциал. Демократизация данных позволяет использовать уникальные таланты и способности сотрудников, получать больше отдачи от вложений в ПО, данные и технологии. Причина, по которой демократизация данных может увеличивать недостаток знаний в организации, – образовательный фундамент ее коллектива. Если от людей, которые не обучались использованию данных и технологий, требуют освоить новое ПО и новые технологии или извлекать пользу из данных и информации, они никак не смогут проделать это эффективно. Как вы думаете, многие ли из них с готовностью (и радостью) бросятся использовать эти новые технологии? Часто ли вы сами с восторгом соглашаетесь учиться чему-то новому, тому, чем вас внезапно нагружают по работе?