Данные для всех

Хотите поймать налоговых мошенников? Действуйте по методу правительства Руанды — ловите их на несоответствиях в данных по доходам.

Хотите знать, как меняется американская культура? Делайте как начинающий социолог из Индианы. С помощью компьютерного анализа данных он выявляет неявные паттерны в огромном массиве текста, который люди генерируют каждый день, чтобы выразить свое мировоззрение.

Люди ежедневно находят новое применение для науки о данных. И все же несмотря на взрыв интереса к сбору данных практически в каждой отрасли американской деловой сферы — от финансовых и медицинских компаний до консалтинговых фирм и правительства — многие организации по-прежнему обходятся небольшим количеством сотрудников, решающих задачи, связанные с анализом и обработкой данных.

Однако такой подход ошибочен, а в долгосрочной перспективе и вовсе разрушителен. Взгляните на проблему так: мало кто считает, что писать тексты могут только профессиональные писатели. Так почему же непрофессионалы не могут (по крайней мере, на базовом уровне) понимать и анализировать данные?

Полагаться лишь на знания крайне ограниченного числа сотрудников — рискованная стратегия. Специалисты по обработке данных и сами недовольны таким положением дел, ведь им тяжело доносить смысл полученных результатов коллегам, которым не хватает базовой грамотности в этом вопросе. Представители бизнеса тоже недовольны — тем, что им приходится слишком долго ждать запрошенных данных, которые к тому же часто не отвечают на заданный вопрос. В некоторых случаях это объясняется тем, что тот, кто ставил задачу, просто не смог объяснить специалистам, что именно ему нужно.

Так почему бы и не-ученым не начать изучать науку о данных? Это звучит как вопрос из серии: почему не-бухгалтеры должны уметь держаться в рамках бюджета.

В наши дни практически все отрасли тесно связаны с данными, а успех организации определяется тем, насколько быстро она способна их осмыслить и применить к решению новых задач. А лучший способ быстро собрать и глубже проанализировать данные — научить этому всех в компании.

Компании, которые хотят быть конкурентоспособными в цифровую эпоху, должны научиться делать три вещи: