By Taylor Graf, Leiter Daten bei Count.
Photo by Austin Neill on Unsplash.
Vorsicht vor Piraten
Eine der allgemein demoralisierendsten Erfahrungen besteht darin, zu sehen, wie die Ergebnisse Ihrer harten Arbeit ungesehen, nicht gewürdigt und ungenutzt bleiben. In der Welt der Daten erleben wir das allzu oft. Stellen Sie sich die folgende hypothetische Situation vor:
- Jim reicht beim Datenteam eine Anfrage für eine detaillierte Analyse für eine Kundenpräsentation in der folgenden Woche ein.
- Sie und Jim arbeiten die ganze Woche an der Analyse und arbeiten eng zusammen, um sicherzustellen, dass er die richtigen Bilder hat und sich bei der Präsentation der Ergebnisse sicher fühlt.
- Der Tag der Präsentation kommt und kein Wort von Jim. Das ist seltsam.
- Als Sie ihn schließlich ausfindig machen, sagt er Ihnen, dass er „am Ende doch nicht die Karten verwendet hat“. „Sie hätten sie nur verwirrt“, fügt er versöhnlich hinzu.
- Du bist wütend. Eine ganze Woche verschwendet. Eine weitere Entscheidung wurde ohne Daten zur Untermauerung getroffen. Warum hat er überhaupt gefragt?
Ich rufe diese Anfragenden gerne an Piraten weil sie mir die Zeit stehlen. Leider wird es immer Piraten geben, aber wir können lernen, ihnen aus dem Weg zu gehen oder zumindest mit ihrer Existenz klarzukommen. Hier ist eine Liste mit Tipps, um sicherzustellen, dass Ihre Analyse die Anerkennung erhält, die sie verdient. Diese Liste basiert auf meiner eigenen Erfahrung, akademischer Forschung und Best Practices der Branche.
1. Vergessen Sie die Datenanforderungsformulare
Wir müssen Berater und keine Lohnarbeiter sein.
Die meisten Datenteams verfügen über ein Anfrageportal, über das sie Datenanfragen, die vom Unternehmen kommen, selektieren und zuweisen. Diese Portale sollen die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und Datenteams erleichtern. Geschäftsanwender geben genau das ein, was sie wollen, und das Datenteam macht es einfach möglich.
Leider ist es, wie wir bei Jim gesehen haben, nicht so einfach. Viele Geschäftsanwender wenden sich an das Datenteam, weil sie bereits ein Diagramm im Kopf haben und wissen, was die Zahlen in diesem Diagramm anzeigen sollen.
Zu diesem Zeitpunkt sind wir bereits dem Untergang geweiht. Wenn die Daten nicht mit der vom Antragsteller gewünschten Geschichte übereinstimmen oder etwas nuanciert sind, wird er diese Analyse niemals verwenden. Wir müssen das Problem kennen, das sie zu lösen versuchen.
Als Datenprofis kennen wir die Daten und die statistischen Methoden besser als jeder andere und können Sie über den besten Ansatz zur Verwendung der Daten zur Beantwortung der jeweiligen Frage beraten. Der Geschäftskontext in Zusammenarbeit mit unserer Datenexpertise kann zu Analysen führen, die weitaus aussagekräftiger sind als das, was wir einzeln erstellen könnten.
Kurz gesagt: Wir müssen Berater und keine Lohnarbeiter sein.
2. Zahlen gehen niemals alleine
Ein Diagramm allein kann unmöglich alles vermitteln, und diese Denkweise beeinträchtigt unsere Fähigkeit, mit unserer Arbeit Einfluss auf das Unternehmen zu nehmen.
Oft wird von uns erwartet, dass wir als fertige Anfrage ein einzelnes Diagramm oder Dashboard senden. Diese sind für den Geschäftsanwender ohne eine 1:1-Erklärung nahezu unmöglich zu interpretieren.
Uns wurde gesagt, dass Daten für sich selbst sprechen können und dass ein gut gestaltetes Diagramm alle seine Nuancen selbst kommunizieren kann. Das stimmt einfach nicht. Ein Diagramm allein kann unmöglich alles vermitteln, und diese Denkweise beeinträchtigt unsere Fähigkeit, mit unserer Arbeit Einfluss auf das Unternehmen zu nehmen.
Sie können sich nicht allein auf Diagramme verlassen, um Erkenntnisse zu vermitteln. Nutzen Sie Text, um Ihre Arbeit zu erklären. Quelle: Der beste Spieler, der niemals einen Titel gewinnt by count.co.
Wenn ich eine Analyse teile, versuche ich immer die folgenden Informationen anzugeben:
- Zeitraum der Daten
- Datum der Analyse
- Autor
- TL;DR: Zusammenfassung des Kontexts und der Erkenntnisse
- Erklärung, wie man das Diagramm liest
- wie Sie die Analyse durchgeführt haben (nicht der Code, sondern die Erklärung des Laien)
- Einschränkungen und nächste Schritte
Diese Kontextinformationen mögen wie Kopfschmerzen erscheinen, aber sie machen einen großen Unterschied. Wir haben nicht nur eine Tabelle verschickt, die isoliert den wenig hilfreichen Untertext „Finde es heraus“ tragen kann. Wir haben ihnen eine Analyse mit allem geschickt, was sie brauchen, um aus diesem Diagramm Erkenntnisse zu gewinnen, eine kleine Geste, die nicht unbemerkt bleibt.
Wenn Sie die Gewohnheit aufgeben, Diagramme selbst zu verschicken, haben Sie die Chance, dass sie verstanden und letztendlich genutzt werden.
3. Machen Sie es zu einem Erlebnis
Um Ihre Analyse wirklich zu verstehen, müssen Ihre Benutzer sie durchstöbern und anstupsen ... Wir helfen ihnen dabei, dorthin zu gelangen.
Indem Sie Ihr Diagramm mit Kontext und Erklärungen versehen, stellen Sie sicher, dass der Leser alles hat, was er lernen muss etwas aus unserer Analyse. Aber wir lernen am besten durch Erfahrungen[1].
Um Ihre Analyse wirklich zu verstehen, müssen Ihre Benutzer sie durchstöbern und anstupsen. Kolbs Lernmodell legt nahe, dass sie mit unserer Analyse experimentieren und sich die Zeit nehmen müssen, über ihre Auswirkungen auf die reale Welt nachzudenken, bevor sie sie richtig verstehen können. Helfen wir ihnen, dorthin zu gelangen.
David Kolbs Experiential Learning Model (ELM) [1] Bildquelle: Autor.
Dazu gehört zumindest die Einrichtung interaktiver Elemente für Ihre Analyse. Fügen Sie Filter und Parameter hinzu, die es dem Benutzer ermöglichen, die Daten abzufragen. Was wäre, wenn Sie das doppelte Budget hätten? Die Hälfte?
Dieser Frage-Antwort-Ablauf ermöglicht es dem Benutzer, der Analyse zu vertrauen und zu verstehen, wie sie mit seinem Problem zusammenhängt, und gibt ihm letztendlich das Selbstvertrauen, diese Analyse im Sitzungssaal anzuwenden. Dieser Mangel an Selbstvertrauen ist der Hauptgrund dafür, dass Ihr Diagramm es nicht in die Folie schafft. Seien Sie also vorsichtig.
4. Bereiten Sie die Präsentation vor
Erstellen Sie ansprechende und informative Bilder, die die Zuschauer nicht einschüchtern, ohne die Komplexität Ihrer Analyse zu beeinträchtigen.
Leider können wir nicht erwarten, dass sich jemand die Zeit nimmt, aus der Analyse in einer Präsentation zu lernen, wie es unser Geschäftspartner (hoffentlich) bisher getan hat. Das bedeutet, dass wir jetzt ein zusammenfassendes Diagramm erstellen müssen, das die wichtigsten Punkte unserer Analyse widerspiegelt, jedoch weitaus weniger detailliert.
Idealerweise geschieht dies als letzter Schritt Ihrer Analyse, sobald Sie sich auf die wichtigsten Erkenntnisse geeinigt haben und wissen, wie diese am besten in eine größere Entscheidung oder ein zu lösendes Problem einfließen können. Anschließend können Sie die Best Practices zur Datenvisualisierung [2] nutzen, um ansprechende und informative visuelle Darstellungen zu erstellen, die den Betrachter nicht einschüchtern, ohne die Komplexität Ihrer Analyse zu beeinträchtigen.
5. Es lebe die Analyse
Stellen Sie sicher, dass Ihre Analyse über diese einzelne Datenanfrage hinaus Bestand hat und immer wieder verwendet werden kann.
Ein Teil dieses Prozesses, der stark vernachlässigt wird, ist die Frage, wie diese Analyse in skalierbares Wissen umgewandelt werden kann. Wie stellen Sie sicher, dass die Geschäftsfrage, die Sie gerade beantwortet haben, nicht nur an Jim oder Jims Team, sondern an das gesamte Unternehmen weitergegeben wird? Und zwar nicht nur diese Woche, sondern auch, dass es in 6 Monaten genutzt werden kann, wenn die gleiche Frage wieder auftaucht. Die Antwort ist eindeutig kein Dashboard, sondern etwas differenzierter.
Der Ansatz von AirBnB [3] bestand darin, einen Wissensfeed zu implementieren, der die Art der detaillierten Analyse, die wir gerade beschrieben haben, aufnimmt und für das gesamte Unternehmen veröffentlicht. Das Ergebnis ist eine Sammlung von Berichten, die für alle Benutzer leicht verständlich sind, aber dennoch Zugriff auf den Rohcode und Notizen haben, die Analysten als Ausgangspunkt für zukünftige Arbeiten nutzen können. Die Schlüsselattribute werden dokumentiert, die jedem Vertrauen in das geben, was er sieht (Zeitpunkt der Veröffentlichung, Einschränkungen usw.). Und sie haben diese Wissensdatenbank leicht analysierbar gemacht, sodass Benutzer die Analyse zu ihren Fragen schnell finden können, bevor sie ihre Anfrage an das Datenteam gesendet haben.
Jetzt können Sie sicherstellen, dass Ihre Analyse über diese einzelne Datenanfrage hinaus Bestand hat und immer wieder verwendet werden kann.
DIY-Zeit
Der Vorteil dieser Arbeitsweise besteht darin, dass sie leicht zu testen ist. Wenn das nächste Mal eine Anfrage von einem Ihrer freundlicheren Geschäftsbenutzer eingeht (vermeiden Sie Raubkopien), empfehle ich Ihnen, diese Methode auszuprobieren. Anstatt das angeforderte Diagramm zu verwirklichen, bitten Sie um ein Treffen mit ihnen, um besser zu verstehen, was sie mit diesem Diagramm erreichen möchten. Über welche Entscheidungen informiert es? Wer ist das Publikum?
Und während Sie an dieser Analyse zusammenarbeiten, empfehle ich Ihnen, ein Datennotizbuch zu verwenden, um die erforderlichen Metadaten zu dokumentieren und Ihrem Geschäftspartner Ihre Arbeit zu erläutern. Dies gibt Ihnen die Flexibilität, Ihre Analyse im Einklang mit Code und Bildern zu kontextualisieren, sodass Sie nicht versuchen müssen, irgendwo ein Google-Dokument zusammenzuhacken.
Wenn Sie beide mit der Analyse und den Ergebnissen zufrieden sind, arbeiten Sie gemeinsam am endgültigen Diagramm und sehen Sie, wie unterschiedlich es von der ursprünglichen Anfrage aussieht. Ich bin bereit zu wetten, dass sie völlig unterschiedlich sind.
Beispiel für ein Count-Notizbuch. Quelle: Wer ist der Tennis GOAT?
Um diese Analyse auf gemeinsames Wissen zu übertragen, ist etwas mehr Voraussicht erforderlich. Es gibt nicht viele natürliche Orte, an denen diese Notizbücher aufbewahrt werden können. Github ist für Nicht-Entwickler nicht benutzerfreundlich genug und Optionen wie DropBox oder Google Docs sind nicht technisch genug, um den erforderlichen Code einzubinden.
Wenn Sie mich zwingen würden, ein Tool zu empfehlen, müsste ich sagen Zu Zählen, aber volle Offenlegung: Ich habe beim Aufbau mitgeholfen. Count ist ein Datennotizbuch, das darauf abzielt, diese Arbeitsweise zur Norm zu machen. Sie können hochwertige Analyseberichte voller Kontext, Erklärungen und benutzerdefinierter Grafiken in einem Dokument erstellen und Ihrer Arbeit die Plattform geben, die sie benötigt, um die vorübergehende Datenanfrage zu überstehen und zu Wissen zu werden, von dem das gesamte Unternehmen profitieren kann.
Wenn Sie eine dieser Methoden ausprobiert haben, würde ich gerne in den Kommentaren hören, wie es gelaufen ist!
Bibliographie
[1] Kolb, DA Erfahrungslernen: Erfahrung als Quelle des Lernens und der Entwicklung. New Jersey: Prentice-Hall; 1984.
[2] Mahoney, Michael. Die Kunst und Wissenschaft der Datenvisualisierung. Auf dem Weg zur Datenwissenschaft; 2019.
[3] Sharma, C. & Overgooer, Jan. Wissensskalierung bei Airbnb. AirbnbEng; 2016.
Original. Mit Genehmigung erneut veröffentlicht.
Related:
Quelle: https://www.kdnuggets.com/2021/04/make-analysis-used.html
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