By Тейлор Каунт, начальник отдела данных в Count.
Остерегайтесь пиратов
Один из самых универсальных деморализующих переживаний — видеть, как результаты вашей тяжелой работы остаются незамеченными, неоцененными и неиспользованными. В мире данных это то, с чем мы сталкиваемся слишком часто. Возьмем следующую гипотетическую ситуацию:
- Джим отправляет запрос группе данных на подробный анализ презентации для клиента на следующей неделе.
- Вы и Джим проводите всю неделю, работая над анализом, тесно сотрудничая, чтобы убедиться, что у него есть правильные визуальные эффекты и он чувствует себя уверенно, представляя результаты.
- Наступает день презентации, а от Джима ни слова. Странно.
- Когда вы, наконец, выследите его, он скажет вам, что «в конце концов не использовал графики». «Они бы их просто запутали», — добавляет он примирительным тоном.
- Ты дымишь. Целая неделя потеряна. Другое решение было принято без данных, подтверждающих его. Почему он вообще спросил в первую очередь?
Мне нравится называть этих просителей Пираты потому что они крадут мое время. К сожалению, пираты будут всегда, но есть способы научиться избегать их или, по крайней мере, справляться с их существованием. Вот список советов, составленный на основе моего собственного опыта, академических исследований и лучших отраслевых практик, чтобы ваш анализ получил должное признание.
1. Откажитесь от форм запроса данных
Мы должны быть консультантами, а не наемными работниками.
У большинства групп данных есть портал запросов, который они используют для сортировки и распределения запросов данных, поступающих от бизнеса. Эти порталы предназначены для того, чтобы упростить совместную работу бизнес-команд и групп по обработке данных; бизнес-пользователи печатают именно то, что они хотят, а группа данных просто делает это.
К сожалению, как мы видели на примере Джима, все не так просто. Многие бизнес-пользователи приходят в группу обработки данных, уже имея в виду диаграмму, в том числе то, что должны показывать числа на этой диаграмме.
На данный момент мы уже обречены. Если данные не соответствуют истории, которую хочет запрашивающая сторона, или содержат некоторые нюансы, они никогда не будут использовать этот анализ. Нам нужно знать проблему, которую они пытаются решить.
Как специалисты по данным, мы знаем данные и статистические методы лучше, чем кто-либо, и можем посоветовать лучший подход к использованию данных для ответа на поставленный вопрос. Бизнес-контекст в сочетании с нашим опытом работы с данными может объединиться, чтобы создать гораздо более эффективный анализ, чем тот, который мы могли бы произвести по отдельности.
Короче говоря, мы должны быть консультантами, а не наемными работниками.
2. Цифры никогда не ходят одни
Сама по себе диаграмма не может передать всего, и такое мышление ограничивает нашу способность влиять на бизнес своей работой.
Часто ожидается, что мы отправим одну диаграмму или информационную панель в качестве завершенного запроса. Бизнес-пользователю практически невозможно их интерпретировать без объяснения 1:1.
Нам говорили, что данные могут говорить сами за себя, что хорошо составленная диаграмма может сама передать все свои нюансы. Это просто неправда. Сама по себе диаграмма не может передать всего, и такое мышление ограничивает нашу способность влиять на бизнес своей работой.
Вы не можете полагаться только на диаграммы для передачи информации. Используйте текст, чтобы объяснить свою работу. Источник: Лучший игрок, никогда не выигрывавший титул by count.co.
Делясь любым анализом, я стараюсь всегда включать следующую информацию:
- период данных
- дата анализа
- автор
- TL;DR: краткое изложение контекста и выводов
- объяснение того, как читать график
- как вы сделали анализ (не код, а объяснение неспециалиста)
- ограничения и последующие шаги
Эта контекстуальная информация может показаться головной болью, но она имеет огромное значение. Мы не просто отправили диаграмму, которая сама по себе может нести бесполезный подтекст «разберитесь». Мы отправили им анализ со всем, что им нужно, чтобы превратить эту диаграмму в понимание, небольшой жест, который не останется незамеченным.
Отказ от привычки рассылать графики самостоятельно дает им шанс быть понятыми и, в конечном счете, использоваться.
3. Сделайте это опытом
Чтобы действительно понять смысл вашего анализа, вашим пользователям нужно будет подтолкнуть его... Давайте поможем им добраться туда.
Окружение диаграммы контекстом и объяснением гарантирует, что читатель получит все необходимое для изучения. что-то из нашего анализа. Но лучше всего мы учимся на опыте[1].
Таким образом, чтобы действительно понять смысл вашего анализа, вашим пользователям нужно будет подталкивать и подталкивать его. Модель обучения Колба предполагает, что им нужно будет поэкспериментировать с нашим анализом и потратить время на размышления о его последствиях для реального мира, прежде чем они смогут правильно его понять. Давайте поможем им добраться туда.
Модель экспериментального обучения Дэвида Колба (ELM) [1] Источник изображения: автор.
Как минимум, это включает в себя настройку интерактивных элементов для вашего анализа. Добавьте фильтры и параметры, которые позволят пользователю начать опрос данных. Что, если бы у вас был двойной бюджет? Половину?
Этот поток вопросов и ответов позволяет пользователю доверять анализу и понимать, как он связан с его проблемой, что в конечном итоге дает ему уверенность в том, что он может использовать этот анализ в зале заседаний. Неуверенность в себе — причина номер один, по которой ваша диаграмма не попадает в эту презентацию, так что будьте осторожны.
4. Подготовьте презентацию
Создавайте привлекательные и информативные визуальные эффекты, которые не будут пугать зрителей, не жертвуя при этом сложностью вашего анализа.
К сожалению, мы не можем ожидать, что кто-то потратит время на то, чтобы извлечь уроки из анализа в презентации, как это делал (надеюсь) наш деловой партнер до этого момента. Это означает, что теперь нам нужно создать сводную диаграмму, которая может отражать ключевые моменты нашего анализа, но с гораздо меньшими подробностями.
В идеале это делается в качестве последнего шага вашего анализа, после того как вы согласовали ключевые идеи и то, как лучше всего объединить их в более крупное решение или проблему, которую необходимо решить. Затем вы можете использовать передовой опыт визуализации данных [2] для создания привлекательных и информативных изображений, которые не будут пугать зрителей, не жертвуя при этом сложностью вашего анализа.
5. Да здравствует анализ
Убедитесь, что ваш анализ не ограничивается одним запросом данных и может использоваться снова и снова.
Одной частью этого процесса, которой серьезно пренебрегают, является вопрос превращения этого анализа в масштабируемое знание. Как сделать так, чтобы бизнес-вопрос, на который вы только что ответили, был доведен не только до Джима или его команды, но и до широкой компании? И не только на этой неделе, но и через 6 месяцев, когда снова возникнет тот же вопрос. Ответ однозначно не в приборной панели, а в чем-то более тонком.
Подход AirBnB [3] заключалась в том, чтобы внедрить поток знаний, который берет тип подробного анализа, который мы только что описали, и публикует его для всей компании. Результатом является набор отчетов, понятных всем пользователям, но при этом имеющих доступ к необработанному коду и примечаниям, которые аналитики могут использовать в качестве отправной точки для будущей работы. Ключевые атрибуты задокументированы, что дает всем уверенность в том, что они видят (когда это было опубликовано, ограничения и т. д.). И они сделали эту базу данных легко анализируемой, чтобы люди могли быстро найти анализ, связанный с их вопросами, прежде чем они отправят свой запрос в группу данных.
Теперь вы можете быть уверены, что ваш анализ не ограничивается одним запросом данных и его можно использовать снова и снова.
Время своими руками
Преимущество такого способа работы в том, что его легко проверить. В следующий раз, когда придет запрос от одного из ваших более дружелюбных бизнес-пользователей (избегайте пиратов), я предлагаю попробовать этот метод. Вместо того, чтобы материализовать запрошенную ими диаграмму, попросите их встретиться, чтобы лучше понять, что они надеются сделать с этой диаграммой. Какие решения он информирует? Кто аудитория?
Пока вы работаете над этим анализом вместе, я предлагаю использовать блокнот данных для документирования необходимых метаданных и объяснения вашей работы вашему деловому партнеру. Это дает вам гибкость для контекстуализации вашего анализа в соответствии с кодом и визуальными эффектами, поэтому вам не нужно где-то собирать документ Google.
Как только вы оба будете довольны анализом и выводами, поработайте вместе над окончательной диаграммой и посмотрите, насколько она отличается от первоначального запроса. Готов поспорить, что они совершенно разные.
Пример тетради для подсчета. Источник: Кто такой теннисный козел?
Чтобы передать этот анализ общедоступным знаниям, требуется немного больше предусмотрительности. Для этих блокнотов не так много естественных мест; Github недостаточно удобен для пользователей, не являющихся разработчиками, а такие сервисы, как DropBox или Google Docs, недостаточно технически сложны для включения необходимого кода.
Если бы вы заставили меня рекомендовать инструмент, я бы сказал Количество, но полное раскрытие, я помог построить его. Count — это блокнот данных, цель которого — сделать такой способ работы нормой. Вы можете создавать высококачественные аналитические отчеты, полные контекста, объяснений, настраиваемых визуальных элементов в одном документе, предоставляя вашей работе платформу, необходимую для того, чтобы пережить временный запрос данных и стать знаниями, от которых может извлечь выгоду вся компания.
Если вы пробовали какой-либо из этих методов, я хотел бы услышать, как это прошло в комментариях!
Рекомендации
[1] Колб, Д.А. Экспериментальное обучение: опыт как источник обучения и развития. Нью-Джерси: Прентис-Холл; 1984.
[2] Махони, Майкл. Искусство и наука визуализации данных. К науке о данных; 2019.
[3] Шарма, К. и Овергуер, Ян. Масштабирование знаний в Airbnb. AirbnbEng; 2016.
Оригинал, Перемещено с разрешения.
Связанный:
Источник: https://www.kdnuggets.com/2021/04/make-analysis-used.html.
- доступ
- Стремясь
- анализ
- Искусство
- аудитория
- ЛУЧШЕЕ
- лучшие практики
- Немного
- строить
- бизнес
- призывают
- заботится
- Графики
- код
- Компания
- доверие
- кредит
- приборная панель
- данным
- наука о данных
- База данных
- день
- подробность
- DID
- Dropbox
- и т.д
- Впечатления
- эксперимент
- фильтры
- в заключение
- First
- Трансформируемость
- поток
- предусмотрительность
- полный
- будущее
- GitHub
- Отдаете
- мотыга
- здесь
- Как
- How To
- HTTPS
- огромный
- изображение
- В том числе
- промышленность
- повлиять
- информация
- размышления
- интерактивный
- изоляция
- IT
- Основные
- знания
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- Список
- Длинное
- любят
- Совпадение
- средний
- модель
- месяцев
- Нью-Джерси
- ноутбуки
- номера
- Опции
- партнер
- Партнерство
- Люди
- Платформа
- игрок
- Портал
- профессионалы
- Сырье
- читатель
- Отчеты
- исследованиям
- Итоги
- Наука
- смысл
- установка
- общие
- Короткое
- просто
- небольшой
- So
- РЕШАТЬ
- тратить
- Начало
- представленный
- Технический
- говорит
- теннис
- тестXNUMX
- Источник
- мышление
- время
- Советы
- трек
- сортировка
- Доверие
- пользователей
- неделя
- КТО
- оружия
- выиграть
- Работа
- Мир