Томас Дэвенпорт, Ким Хо
О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные
Thomas H. Davenport and Jinho Kim
Keeping Up
With The Quants
YOUR GUIDE TO UNDERSTANDING AND USING ANALYTICS
© 2013 Harvard Business School Publishing Corporation
© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2014
Все права защищены. Никакая часть электронной версии этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.
© Электронная версия книги подготовлена компанией ЛитРес (www.litres.ru)
Глава 1
Почему аналитические способности нужны каждому
Мы живем в мире информации, объем которой нарастает с поразительной скоростью – все больше и больше данных сваливается на наши головы, причем большую их часть собирают, чтобы улучшить качество принимаемых решений в бизнесе, государственном управлении или общественной деятельности. Если нам не удается это сделать методами количественного анализа, тогда данные пропадают впустую, а уровень эффективности нашей деятельности далек от желаемого. Цель этой книги в том, чтобы показать читателю, как работает количественный анализ (даже если у читателя нет математической подготовки) и как использовать его для улучшения принимаемых решений.
Актуальность данных и аналитических исследований
Рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. Если вы занимаетесь спортом, то наверняка знаете о бейсбольной статистике Moneyball[1] и революции в профессиональном бейсболе, которую позволил совершить анализ данных об эффективности действий отдельных игроков. Сейчас такая статистика внедрена практически во всех популярных видах спорта. Если вы увлекаетесь сетевыми компьютерными играми, то наверняка знаете, что разнообразные сведения о вашем игровом поведении накапливают и анализируют компании Zynga и Electronic Arts. Любите кино? Возможно, слышали о методике, применяемой компанией Netflix для прогнозирования предпочтений в области кино. Может быть, вы не знаете, что некоторые голливудские киностудии (например, Relativity Media) используют похожие методики, принимая решение о том, какие кинопроекты финансировать.
Важно, что существуют различные типы данных. Некоторые используют для бухгалтерского учета. Например, ваша компания наверняка сохраняет информацию о том, с какого числа вы зачислены в штат или сколько дней ежегодного отпуска использовали. Но по мере накопления все большего объема данных того или иного типа у компаний возникает понятное желание найти им полезное применение, в частности использовать для принятия решений. Обычно активно пользуются базой данных о персонале. На основе этих данных руководство может задать вопрос: какое количество сотрудников, возможно, уволится в следующем году? Есть ли взаимосвязь между полным использованием отпуска за текущий год и результатами работы сотрудника за тот же период?
Но сбор данных и аналитика не просто способствуют принятию оптимальных управленческих решений. Многие интернет-компании – Google, Facebook, Amazon, eBay и прочие – используют так называемые большие данные о текущих онлайновых операциях не только когда нужно обосновать принимаемое решение, но и при разработке новых продуктов и их свойств. Стремитесь ли вы создать дополнительную ценность для потребителей или оптимизировать принимаемые решения – все это задачи для аналитиков. Они обобщают данные, ищут в них внутреннюю логику и на ее основе разрабатывают модели. Найти в данных логику и эффективно их использовать можно лишь с помощью методов математического или статистического анализа, обобщенно называемых аналитикой.
Аналитикой мы называем всестороннее использование баз данных, статистический и количественный анализ, объяснительные и прогнозные модели, а также доказательный менеджмент, применяемые для поддержки решений и увеличения ценности для потребителей.
В зависимости от цели и методов аналитику можно разделить на описательную (дескриптивную), предсказательную (предикативную) и нормативную (прескриптивную). Описательная аналитика включает сбор, систематизацию, представление данных в табличной форме, а затем выделение их основных характеристик. Этот вид аналитики всегда ориентировался на информирование о характеристиках данных. Он может оказаться весьма полезным, но ничего не говорит о причинах сложившейся ситуации или о том, что произойдет в будущем.
1
Этой системе посвящена книга: Льюис M. Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. 464 с.