Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов

Начну сразу с плохого (и это самое плохое, что есть у данной работы), и пусть это плохое очень субъективное — избавиться от него не получится: едва ли процента 2 этой книги несло лично для меня что-то новое. Т.е. автор описывал настолько базовые, понятные вещи, что честно говоря не очень ясно, для кого эта книга нужна в принципе. Возможно, для младших школьников при их профориентации? Ну максимум студентам-младшекурсникам. Ну или, возможно, какому-нибудь сотруднику организации, которого заморозили в криокамере лет на 40, и он проснулся — кругом компьютеры, цифры, «вокруг нас матрица, как в фильме Матрица» — и его надо срочно ввести в курс дела. Иного приложения данной работы, честно, для работающего специалиста найти очень сложно. Так что если вы ждете от книги прям каких-то откровений — не ждите. Она рекомендована только тем, кто в современной корпоративной теме, простите за тавтологию, «не в теме». При этом сама по себе работа очень качественная, и имеет целый ряд позитивных моментов.

1. Комплексность. На самом деле редко встретишь узконаправленные книги, которые охватывают широкий спектр проблем — эта книга именно такая. Не случайно из 12 глав собственно самой аналитике посвящено только 3, а остальные посвящены тем самым вещам, без которых «ничего не взлетит», но про которые стандартно забывают — корпоративная культура, конфиденциальность, взаимодействие в бизнес-среде, институциональные барьеры при внедрении новых методов управления, принятие решений, обоснование аналитики, её границы, визуализация данных и т.д. Не очень глубоко, но автор делает вполне себе полноценный обзор по ситуации — не без воды, конечно, куда без неё, но по крайней мере автор старается. И комплексность данной работы я бы назвал несомненным плюсом;

2. Ориентированность на практику. Книга изобилует примерами, забавными цитатами современных топ-менеджеров корпораций, и вообще, производит впечатление вполне себе чистенького популярно-прикладного исследования без излишнего инфоцыганства. Мне было приятно найти цитату Коуза:

Если достаточно долго мучить данные, они признаются [в чем угодно].

Рональд Коуз

Ну а некоторые цитаты так просто в точку:

В значительном количестве компаний топ-менеджмент принимает решения за закрытыми дверями, не привлекая к этому процессу особого внимания, чтобы избежать ответственности, если эти решения окажутся неверными. Такое положение дел вызывает тревогу.

Аналитическое подразделение группы компаний Economist Group, издателя журнала Economist

80 % времени я трачу на очистку данных. Качественные данные всегда выигрывают у качественных моделей.

Томсон Нгуен

3. Увлекательность. Автор старался сделать свою работу максимально увлекательной, разбавляя её примерами, инфографикой и пр. Я целиком и полностью одобряю такой подход, хотя под конец мне от примеров начало слегка рябить в глазах. Но опять же, если этот материал будет использовать преподаватель для иллюстрации отдельных моментов своего курса по «аналитике данных», или молодой человек для профориентации — почему нет;

4. Охват. Мне понравился очень качественный подход к попытке описать современность. По крайней мере автор предложил вполне адекватную градацию для разного рода аналитиков (слово «аналитик» в бизнесе уже вообще ничего не говорит — надо обязательно уточнять, что именно за «аналитик»), и пусть автор рассмотрел далеко не все (автор занимается именно аналитикой данных, а даже не просто аналитикой), по крайней мере основные моменты были отражены;

5. Адекватность (трезвость). Что меня подкупило в книге (и позволило говорить, что здесь не 4, а 5, притом что откровенно говоря ничего нового я не узнал) — её трезвый подход. Да, данные могут очень сильно помочь. Да, данные могут очень сильно помешать. Да, вы сделали идеальную систему анализа данных, но у вас нет системы принятия решений на их основе — считайте, что и первой системы у вас нет. Да, люди есть люди. Да, данные данным рознь — бывают такие «грязные» данные, что ничего не поможет. Да, любую гипотезу необходимо подтверждать, равно как и любую гениальную идею.

В целом, главная проблема этой книги — не совсем понятно, на кого она ориентирована, притом что сделана качественно, и адекватно скроена. Если вы вообще ничего не понимаете в аналитике данных, и хотите познакомиться с этим волшебным миром, равно как и думаете о дальнейшей профориентации — вам сюда. Если вы работаете с данными, и хотите узнать что-то новое — книга вам поможет только в первичном расширении туннелированного мышления.

Большая часть материала, представленного в книге, будет понятна даже совсем новичкам в аналитике. Книга хорошо структурирована, повествование ведется логически. Сначала автор предлагает разобраться с тем, зачем вообще нужна аналитика и почему важно правильно собирать и анализировать данные.

«По мере того как компании становятся все более крупными и сложноорганизованными, руководство все меньше зависит от личного опыта и все больше — от обработанных данных». — Джон Гарднер

Отдельное внимание уделяется вопросу управления на основе данных, что делает книгу ценной для менеджеров среднего звено и топ-менеджмента.

Для компании с управлением на осно­ве данных именно данные — основной фактор, обусловливающий стратегию и влияющий на нее. В такой компании формируется конструктивная корпоративная культура, при которой данным доверяют, а результаты анализа бывают высокозначимыми, информативными и используются для определения следующих шагов.

Уделяется внимание тому, как выстроить в систему управления на основе данных.

Самая большая проблема, с которой сталкиваются компании, пытающиеся внедрять инновации и трансформироваться, — корпоративная культура по типу «мы всегда так делали». Габи Боко

Постепенно раскрываются и вопросы, связанные с тем, как осуществлять анализ. И как раз вот эта часть, на мой взгляд, книга рассчитана тех, кто с аналитикой в своей жизни сталкивался неоднократно: приводится достаточно много советов технического характера.

Я не впадаю в крайности, но непременно провожу определенную работу (например, пользуюсь функциями summary(), pairs() и boxplot() в R, чтобы убедиться, что в данных нет очевидных ошибок.

Впрочем, автор старается адаптировать книгу под менее продвинутых пользователей и, не стесняясь, дает ссылки на материалы, где можно более подробно изучить отдельные вопросы:

Я рекомендую один из бесплатных онлайновых курсов W3Schools’ SQL Tutorial

Что касается качества представления информации , то сразу чувствуется, что автор умеет систематизировать и визуализировать. Книга наполнена таблицами, схемами, графиками, что делает ее более понятной и доступной даже тем, кто с аналитикой до этого не сталкивался. Но это же является проблемой при чтении электронной версии книги - насладится качественной визуализацией будет не просто.