By تايلور كونت، رئيس البيانات في Count.
احذر من القراصنة
من أكثر التجارب المحبطة على المستوى العالمي أن ترى نتائج عملك الشاق تذهب إلى الغفلة ، وعدم التقدير ، وغير المستخدمة. في عالم البيانات ، هذا شيء نختبره كثيرًا. خذ الموقف الافتراضي التالي:
- يقدم جيم طلبًا إلى فريق البيانات لإجراء تحليل عميق لعرض تقديمي للعميل في الأسبوع التالي.
- تقضي أنت وجيم طوال الأسبوع في العمل على التحليل ، والعمل عن كثب للتأكد من أن لديه المرئيات الصحيحة ويشعر بالثقة في تقديم النتائج.
- يأتي يوم العرض ، وليس كلمة واحدة من جم. هذا غريب.
- عندما تعقبته أخيرًا ، يخبرك أنه "لم ينتهي به الأمر باستخدام المخططات بعد كل شيء." ويضيف بنبرة تصالحية: "كانوا سيشوشون عليهم فقط".
- أنت غاضب. ضاع أسبوع كامل. تم اتخاذ قرار آخر بدون وجود بيانات لدعمه. لماذا حتى سأل في المقام الأول؟
أحب الاتصال بهؤلاء الطالبين القراصنة لأنهم يسرقون وقتي. لسوء الحظ ، سيكون هناك دائمًا قراصنة ، ولكن هناك طرقًا يمكننا تعلمها لتجنبهم أو على الأقل التعامل مع وجودهم. فيما يلي قائمة بالنصائح للتأكد من حصول تحليلك على التقدير الذي يستحقه ، والتي تم تجميعها من تجربتي الخاصة ، والبحث الأكاديمي ، وأفضل الممارسات الصناعية.
1. التخلي عن نماذج طلب البيانات
يجب أن نكون مستشارين ، ولسنا موظفين.
تمتلك معظم فرق البيانات بوابة طلبات يستخدمونها لفرز وتعيين طلبات البيانات التي تأتي من الأعمال. تم تصميم هذه البوابات لتسهيل عمل فرق الأعمال والبيانات معًا ؛ يكتب مستخدمو الأعمال ما يريدون بالضبط ، ويقوم فريق البيانات بتحقيق ذلك.
لسوء الحظ ، كما رأينا من Jim ، الأمر ليس بهذه البساطة. يأتي العديد من مستخدمي الأعمال إلى فريق البيانات مع وجود مخطط بالفعل في الاعتبار ، بما في ذلك ما يجب أن تظهره الأرقام الموجودة على هذا المخطط.
في هذه المرحلة ، نحن بالفعل محكوم علينا بالفشل. إذا كانت البيانات لا تتطابق مع القصة التي يريدها مقدم الطلب أو كانت دقيقة بعض الشيء ، فلن يستخدم هذا التحليل مطلقًا. نحتاج إلى معرفة المشكلة التي يحاولون حلها.
بصفتنا متخصصين في البيانات ، فإننا نعرف البيانات والأساليب الإحصائية أفضل من أي شخص آخر ويمكننا تقديم المشورة بشأن أفضل نهج لاستخدام البيانات للإجابة على السؤال المطروح. يمكن أن يتحد سياق العمل بالشراكة مع خبرتنا في البيانات لإنشاء تحليل أكثر تأثيرًا بكثير مما يمكننا إنتاجه بشكل فردي.
باختصار ، يجب أن نكون مستشارين ، ولسنا موظفين.
2. الأرقام لا تسير بمفردها
لا يمكن أن ينقل الرسم البياني وحده كل شيء ، وهذا النوع من التفكير يعيق قدرتنا على التأثير على الأعمال من خلال عملنا.
غالبًا ما يُتوقع منا إرسال مخطط أو لوحة معلومات واحدة كطلب مكتمل. يكاد يكون من المستحيل على مستخدم الأعمال تفسيرها بدون تفسير 1: 1.
لقد قيل لنا أن البيانات يمكن أن تتحدث عن نفسها ، وأن الرسم البياني المصمم جيدًا يمكنه توصيل جميع الفروق الدقيقة من تلقاء نفسه. هذا ببساطة غير صحيح. لا يمكن أن ينقل الرسم البياني وحده كل شيء ، وهذا النوع من التفكير يعيق قدرتنا على التأثير على الأعمال من خلال عملنا.
لا يمكنك الاعتماد على الرسوم البيانية لنقل الرؤى وحدها. استفد من النص لشرح عملك. مصدر: أفضل لاعب لم يفز بأي لقب على الإطلاق by count.co.
عند مشاركة أي تحليل ، أحاول دائمًا تضمين المعلومات التالية:
- الفترة الزمنية للبيانات
- تاريخ التحليل
- المؤلفة
- TL ؛ DR: ملخص السياق والرؤى
- شرح كيفية قراءة الرسم البياني
- كيف أجريت التحليل (ليس الكود ، ولكن شرح الشخص العادي)
- القيود والخطوات التالية
قد تبدو هذه المعلومات السياقية وكأنها صداع ، لكنها تحدث فرقًا كبيرًا. لم نرسل فقط مخططًا ، والذي ، بمعزل ، يمكن أن يحمل النص الفرعي غير المفيد "اكتشفه". لقد أرسلنا لهم تحليلًا يتضمن كل ما يحتاجون إليه لتحويل هذا الرسم البياني إلى نظرة ثاقبة ، وهي لفتة صغيرة لا تمر مرور الكرام.
إن التخلص من عادة إرسال المخططات من تلقاء نفسها يمنحها فرصة لفهمها واستخدامها في النهاية.
3. اجعلها تجربة
لفهم تحليلك حقًا ، سيحتاج المستخدمون لكزه وحثه ... دعنا نساعدهم للوصول إلى هناك.
يضمن إحاطة المخطط الخاص بك بالسياق والشرح أن القارئ لديه كل ما يحتاج إلى تعلمه شيء من تحليلنا. لكننا نتعلم بشكل أفضل من خلال التجارب [1].
لذلك ، لفهم تحليلك حقًا ، سيحتاج المستخدمون إلى النقر عليه والحث عليه. يقترح نموذج التعلم الخاص بـ Kolb أنهم سيحتاجون إلى تجربة تحليلنا وأخذ الوقت الكافي للتفكير في آثاره في العالم الحقيقي قبل أن يتمكنوا من فهمه بشكل صحيح. دعنا نساعدهم للوصول إلى هناك.
نموذج التعلم التجريبي (ELM) لديفيد كولب [1] مصدر الصورة: المؤلف.
كحد أدنى ، يتضمن ذلك إعداد عناصر تفاعلية لتحليلك. أضف عوامل تصفية ومعلمات تتيح للمستخدم البدء في استجواب البيانات. ماذا لو كان لديك ضعف الميزانية؟ نصفها؟
يتيح تدفق الأسئلة والأجوبة هذا للمستخدم الثقة في التحليل وفهم كيفية ارتباطه بمشكلته ، مما يمنحه في النهاية الثقة لإجراء هذا التحليل في غرفة الاجتماعات. هذا الافتقار إلى الثقة هو السبب الأول لعدم وصول المخطط الخاص بك إلى مجموعة الشرائح ، لذا كن حذرًا هنا.
4. اجعله جاهزًا للعرض التقديمي
أنشئ مرئيات جذابة وغنية بالمعلومات لن تخيف المشاهدين دون التضحية بتعقيد تحليلك.
لسوء الحظ ، لا يمكننا أن نتوقع من شخص ما أن يأخذ الوقت الكافي للتعلم من التحليل في عرض تقديمي بالطريقة التي اتبعها شريكنا في العمل (نأمل) حتى هذه المرحلة. هذا يعني أننا بحاجة الآن إلى إنشاء مخطط ملخص يمكن أن يعكس النقاط الرئيسية في تحليلنا ولكن بتفاصيل أقل بكثير.
من الناحية المثالية ، يتم ذلك كخطوة أخيرة في تحليلك ، بمجرد موافقتك على الأفكار الرئيسية وأفضل طريقة لتكوينها في قرار أكبر أو مشكلة لحلها. ثم يمكنك الاستفادة من أفضل ممارسات تصور البيانات [2] لإنشاء صور جذابة وغنية بالمعلومات لن تخيف المشاهدين دون التضحية بتعقيد تحليلك.
5. عاش التحليل
تأكد من أن تحليلك يتجاوز طلب البيانات الفردي هذا ويمكن استخدامه مرارًا وتكرارًا.
جزء واحد من هذه العملية التي تم إهمالها بشدة هو مسألة تحويل هذا التحليل إلى معرفة قابلة للتطوير. كيف تتأكد من مشاركة سؤال العمل الذي أجبت عليه للتو ليس فقط مع فريق Jim أو Jim ولكن مع الشركة الأوسع؟ وليس هذا الأسبوع فقط ، ولكن يمكن استخدامه في 6 أشهر عندما يُطرح نفس السؤال مرة أخرى. الجواب بشكل لا لبس فيه ليس لوحة القيادة ولكن شيء أكثر دقة.
نهج AirBnB [3] تم تنفيذ موجز معرفي يأخذ نوع التحليل التفصيلي الذي حددناه للتو ونشره للشركة بأكملها للعثور عليه. والنتيجة هي مجموعة من التقارير التي يسهل فهمها من قبل جميع المستخدمين ولكن لا يزال بإمكانهم الوصول إلى الكود الخام والملاحظات للمحللين لاستخدامها كنقطة انطلاق للعمل المستقبلي. يتم توثيق السمات الرئيسية التي تمنح الجميع الثقة فيما يشاهدونه (عندما تم نشره ، والقيود ، وما إلى ذلك). وقد جعلوا قاعدة بيانات المعرفة هذه قابلة للتحليل بسهولة حتى يتمكن الأشخاص من العثور بسرعة على التحليل المتعلق بأسئلتهم قبل إرسال طلبهم إلى فريق البيانات.
يمكنك الآن التأكد من أن تحليلك يتجاوز طلب البيانات الفردي هذا ويمكن استخدامه مرارًا وتكرارًا.
وقت DIY
من السهل اختبار فائدة هذا النوع من العمل. في المرة التالية التي يأتي فيها طلب من أحد مستخدمي الأعمال الأكثر ودية لديك (تجنب القراصنة) ، أقترح تجربة هذه الطريقة. بدلاً من تجسيد المخطط الذي طلبوه ، اطلب الاجتماع معهم لفهم أفضل لما يأملون في القيام به مع هذا المخطط. ما هي القرارات التي تفيد؟ من هو الجمهور؟
وبينما تعملون معًا في هذا التحليل ، أقترح استخدام دفتر بيانات لتوثيق البيانات الوصفية المطلوبة وشرح عملك لشريكك في العمل. يمنحك هذا المرونة لوضع تحليلك في سياق يتماشى مع التعليمات البرمجية والمرئيات ، لذلك لا تحاول اختراق مستند Google معًا في مكان ما.
بمجرد أن تكونوا سعداء بالتحليل والنتائج ، اعملوا على الرسم البياني النهائي معًا ، وشاهدوا كيف يبدو مختلفًا عما كان عليه الطلب الأصلي. أنا على استعداد للمراهنة على أنهم مختلفون تمامًا.
مثال على دفتر الكونت. مصدر: من هو تنس الماعز؟
يتطلب الالتزام بهذا التحليل للمعرفة المشتركة مزيدًا من التفكير. لا توجد أماكن طبيعية كثيرة للذهاب إليها من هذه الدفاتر ؛ Github ليس سهل الاستخدام بما يكفي لغير المطورين ، وخيارات مثل DropBox أو Google Docs ليست تقنية بما يكفي لتضمين الكود المطلوب.
إذا أجبرتني على التوصية بأداة ، يجب أن أقول العد التنازلي، ولكن الإفصاح الكامل ، لقد ساعدت في بنائه. الكونت عبارة عن دفتر بيانات يهدف إلى جعل هذا النوع من العمل هو القاعدة. يمكنك إنشاء تقارير تحليلية عالية الجودة مليئة بالسياق والتفسيرات والمرئيات المخصصة كلها في مستند واحد مما يمنح عملك النظام الأساسي الذي يحتاجه لتجاوز طلب البيانات العابر وتصبح المعرفة التي يمكن للشركة بأكملها الاستفادة منها.
إذا جربت أيًا من هذه الطرق ، فأنا أحب أن أسمع كيف تم ذلك في التعليقات!
مراجع حسابات
[1] كولب ، دا التعلم التجريبي: الخبرة كمصدر للتعلم والتطوير. نيو جيرسي: برنتيس هول ؛ 1984.
[2] ماهوني ، مايكل. فن وعلم تصور البيانات. نحو علم البيانات ؛ 2019.
[3] شارما ، سي أند أوفرجوير ، يناير. توسيع نطاق المعرفة في Airbnb. AirbnbEng ؛ 2016.
أصلي. تم إعادة النشر بإذن.
هذا الموضوع ذو علاقة بـ:
المصدر: https://www.kdnuggets.com/2021/04/make-analysis-used.html
- الوصول
- تهدف
- تحليل
- فنـون
- جمهور
- أفضل
- أفضل الممارسات
- قطعة
- نساعدك في بناء
- الأعمال
- دعوة
- يهمني
- الرسوم البيانية
- الكود
- حول الشركة
- الثقة
- ائتمان
- لوحة أجهزة القياس
- البيانات
- علم البيانات
- قاعدة البيانات
- يوم
- التفاصيل
- فعل
- Dropbox
- إلخ
- خبرة
- تجربة
- مرشحات
- أخيرا
- الاسم الأول
- مرونة
- تدفق
- التفكير المسبق
- بالإضافة إلى
- مستقبل
- GitHub جيثب:
- إعطاء
- شراء مراجعات جوجل
- الإختراق
- رئيس
- هنا
- كيفية
- كيفية
- HTTPS
- ضخم
- صورة
- بما فيه
- العالمية
- تأثير
- معلومات
- رؤى
- التفاعلية
- عزل
- IT
- القفل
- المعرفة
- تعلم
- تعلم
- لينكدين:
- قائمة
- طويل
- حب
- مباراة
- متوسط
- نموذج
- المقبلة.
- نيو جيرسي
- أجهزة الكمبيوتر المحمولة
- أرقام
- مزيد من الخيارات
- الشريكة
- الشراكة
- مجتمع
- المنصة
- لاعب
- بوابة
- المهنيين
- الخام
- قارئ
- التقارير
- بحث
- النتائج
- علوم
- إحساس
- ضبط
- شاركت
- قصير
- الاشارات
- صغير
- So
- حل
- أنفق
- بداية
- المقدمة
- تقني
- يروي
- كرة المضرب
- تجربه بالعربي
- المصدر
- تفكير
- الوقت
- نصائح
- مسار
- الفرز
- الثقة
- المستخدمين
- أسبوع
- من الذى
- تمارس
- كسب
- للعمل
- العالم