Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - стр. 6
Вторая причина тоже объективная – нет денег на массовое тестирование населения.
А вот третья причина – субъективная: власти хотят уменьшить официальную статистику заболевших, чтобы снизить панику среди населения и успокоить международное сообщество. Умение понимать эти причины и читать данные между строк – важное качество аналитика, которое позволяет ему делать более объективные выводы.
В работе я постоянно с этим сталкивался. Сейчас все живут на KPI, поэтому руководитель будет не очень-то рад плохим цифрам – премия висит на волоске. Возникает искушение найти показатели, которые улучшились. Нужно быть очень сильным руководителем, чтобы принять отрицательные результаты и внести коррекцию в работу. Аналитик данных как исследователь несет личную ответственность за результат своих цифр.
Чему можно научиться у Amazon?
Мне всегда нравились письма Джеффа Безоса (основателя Amazon.com) акционерам. Например, еще в 1999 году он писал про важность систем персональных рекомендаций на сайте, которые сейчас стали стандартом в современной электронной коммерции. Меня заинтересовали два его письма: 2015 [2] и 2016 [3] годов.
В первом из них Безос писал про «Фабрику изобретений» (Invention Machine). Он точно знает, о чем говорит, – само провидение вело Amazon через тернии электронной коммерции. Попутно в компании изобретали много вещей, абсолютно новых для рынка: система рекомендаций, А/Б-тесты (да-да, именно они были пионерами тестирования гипотез для веба), AWS (Amazon Web Services), роботизация склада, кнопки на холодильник для мгновенного заказа порошка и многое другое.
Так вот, в первом письме он рассуждает о том, как в больших компаниях принимаются решения об изобретении новых продуктов. Часто процесс утверждения выглядит так: все участники процесса (как правило, руководители департаментов компании) проставляют свои «визы». Если решение положительное, идея или гипотеза отправляются на реализацию. Здесь Безос предупреждает, что есть два типа решений и они не должны проходить один и тот же процесс утверждения.
Первый тип – решения, у которых нет или почти нет обратной дороги. Это как дверь, в которую можно войти, но нельзя выйти. Здесь нужно действовать очень внимательно и осторожно.
Второй тип – решения, у которых есть обратный ход. Дверь, в которую можно войти и выйти. Здесь он предлагает утверждать идею достаточно быстро, не мучая ее долго бюрократическими процедурами.
В письме 2016 года Безос противопоставляет компанию Дня 1 (Day 1), где сохраняется живая атмосфера создания компании и новых продуктов, компании Дня 2 (Day 2), которая статична и, как следствие, приходит к своей ненужности и смерти. Он выделяет 4 фактора, которые определяют компанию Дня 1: