» » » Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон

Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон

Книгу Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон читаем онлайн бесплатно и без регистрации! Читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Наслаждайтесь!

280 0 01:37, 22-05-2019
Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон
22 май 2019
Автор: Карл Андерсон Жанр: Книги / Домашняя Год публикации: 2017 Возрастные ограничения: (18+) Внимание! Аудиокнига может содержать контент только для совершеннолетних.
0 0

Книга Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон читать онлайн бесплатно без регистрации

Это практическое пошаговое руководство по внедрению в вашей организации управления на основе данных. Карл Андерсон, директор по аналитике в компании Warby Parker, провел интервью с ведущими аналитиками и учеными и собрал кейсы, которые и легли в основу данной книги. Вы узнаете, какие процессы следует ввести на всех уровнях и как именно это сделать, с какими трудностями можно столкнуться на этом пути и как их преодолеть. Автор рассказывает об аналитической цепочке ценностей, которая поможет принимать правильные решения и достигать лучших бизнес-результатов.Книга будет интересна CEO и владельцам бизнеса, менеджерам, аналитикам.
1 ... 62 63 64 65 66 67 68 69 70 ... 88
Перейти на страницу:

Повышение квалификации в области работы с данными

Если организация стремится внедрить подход, ориентированный на данные, стимулировать корпоративную культуру, в которой понимают и ценят данные, тогда отличное понимание данных должно входить в навыки и характеристики всех сотрудников всех уровней, особенно в коммерческой компании.

Отчет компании Accenture[191]

Очевидно, что специалисты по аналитической работе должны пройти обучение по планированию экспериментов, развитию навыков критического мышления, презентации данных, применению инструментов бизнес-аналитики и статистики и так далее. Однако чтобы вся компания стала ориентированной на данные, этот набор навыков, а также подход, опирающийся на факты и доказательства, должен быть внедрен на более широком уровне. Кроме того, руководители и другие лица, ответственные за принятие решений, также должны быть компетентны в области работы с данными. Почему это важно?

• Руководители подписывают счета на приобретение, установку и обеспечение работоспособности новых инструментов бизнес-аналитики или сервисов прогнозного моделирования. Они должны понимать ценность этих инструментов для компании.

• Руководители соглашаются на временные неудобства для рабочего процесса и на снижение эффективности работы, когда специалисты по аналитике уходят на повышение квалификации или осваивают новые инструменты. Иными словами, чтобы согласиться на трудности в переходный период, руководители должны видеть выгоду в долгосрочной перспективе.

• Руководители принимают ключевые стратегические и тактические решения на основе аналитических выводов. Они должны быть в состоянии увидеть недостатки в проведенном анализе и вернуть его на доработку, если анализ выполнен некачественно. Они постоянно должны требовать более глубоких и качественных данных и ожидать от аналитика большего. Кроме того, руководителям приходится представлять аналитические выводы высшему руководству компании, совету директоров или инвесторам. То есть они должны понимать особенности проведенного анализа, быть уверены в выводах и рекомендациях и быть готовы их отстаивать.


Иными словами, руководитель необязательно должен владеть механизмами сбора, очистки, обработки и агрегирования данных, но у него должно быть понимание, что такое качественный эксперимент, базовое статистическое исследование, а также чем опасно экстраполирование. Например, однажды мне довелось наблюдать, как аналитик представил руководителю результаты анализа, которые мне показались качественно подготовленными и понятными, на что руководитель спросил: «А что такое р-значение[192]?» Конечно, обязанность аналитика — представить результаты анализа в понятном для аудитории формате, но при этом, мне кажется, в компании с управлением на основе данных в зону ответственности руководителя должно входить знакомство с базовой терминологией, показателями и тестами.

Дэвенпорт и др. (Analysts at Work, с. 15) разделяют эту точку зрения:

По мере того как финансовая и инвестиционная области (а вместе с ними и все остальные отрасли) становятся всё более ориентированными на данные и аналитику, у топ-менеджеров просто не остается другого выхода, кроме как в той или иной степени овладеть навыками аналитической работы. В противном случае они просто не смогут отклонить рискованное предложение какого-нибудь брокера, подвергнув опасности свою компанию и клиентов.

Поддержал это мнение и Брайн д’Алессандро на конференции Strata+Hadoop World[193]:

Если вы линейный руководитель или топ-менеджер в компании, активно работающей с данными, и если у вас в команде есть специалисты по работе с данными, вы не обязаны знать, как строить прогнозные модели или пользоваться инструментами анализа данных, но определенный уровень компетентности в вопросах статистики у вас должен быть, потому что в один прекрасный день они придут к вам с презентацией в Power Point или отчетом, и именно вы окажетесь тем, кто должен будет критически оценить любой предоставленный анализ.

Итак, что же можно предпринять? Согласно недавнему докладу[194], «компании с управлением на основе данных более активно предлагают своим сотрудникам обучение и поддержку в реализации этого подхода на практике по сравнению с компаниями, где управление на основе данных не применяется (67 % против 53 %)». В своем выступлении на конференции Strata+Hadoop[195] в 2013 году Кен Рудин описал подход, применяющийся в компании Facebook, — data camp (лагерь по обучению работе с данными). Это две недели интенсивной работы с полным погружением в тему, причем принять участие могут не только аналитики, но и менеджеры проектов, дизайнеры, финансовые специалисты и специалисты по работе с клиентами. Отдельный лагерь проводится для технических специалистов. В первой половине дня участники лагеря в течение трех часов слушают лекции, часть из которых посвящена инструментам работы с данными Facebook. После обеда они работают над выбранными актуальными бизнес-проблемами. Работая на протяжении двух недель с наставником, они учатся исследовать данные, выдвигать гипотезы, задавать правильные бизнес-вопросы, повышают свою квалификацию в вопросах работы с данными. Вот что говорит Рудин:

Если мы продолжим наше начинание, а я думаю, что у нас все получится, то мы сформируем корпоративную культуру, где каждый будет понимать, что должен использовать данные как часть своей работы. Проводить анализ должен каждый[196].

Конечно, не каждая компания располагает ресурсами, персоналом и стремлением проводить такие программы. Но любая компания может с чего-то начать, к тому же сейчас доступно множество ресурсов. Бесплатные онлайн-курсы по статистике предлагают Coursera, Udacity, Khan Academy и многие другие. Есть отличная литература по теме. Мне нравится бесплатный открытый ресурс OpenIntro Statistics[197]. Однако выбирать литературу или набор обучающих материалов следует так, чтобы они соответствовали уровню аудитории. Главное, начать что-то делать и стимулировать сотрудников — не только из аналитического отдела — развивать навыки работы с данными и инструментами бизнес-аналитики, чтобы они чувствовали себя комфортно в этой теме.

1 ... 62 63 64 65 66 67 68 69 70 ... 88
Перейти на страницу:
  1. Жалоба
Отзывы - 0

Прочитали книгу? Предлагаем вам поделится своим впечатлением! Ваш отзыв будет полезен читателям, которые еще только собираются познакомиться с произведением.


Уважаемые читатели, слушатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний. Просьба отказаться от нецензурной лексики. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор My-Books.me.


Новые отзывы

  1. Александра Александра15 январь 09:37 Очень интересная книга! Особенно, если любишь психологию и хочешь понимать себя и других. Обязательно послушаю до конца. Спасибо.... Кригер Борис – Гнев
  2. Галина Галина25 май 13:02 Очень уважаю Артема Шейнина, книга замечательная, очень мне близкая по духу.Перечитываю уже второй раз, столько пережитого и не... Мне повезло вернуться - Артем Шейнин
  3. Екатерина Екатерина11 январь 08:05 Доброе утро. Подскажите пожалуйста как сохранять книги, ставить закладки?... Подонок - Анастасия Леманн
Все комметарии
Новинки бесплатной онлайн библиотеки