Разберись в Data Science

В глубине души главные по данным являются скептиками. Они не пытаются вызвать этим раздражение, а просто используют свои навыки критического мышления. Как и энтузиасты, они выступают за использование данных там, где это уместно. Подобно циникам они ставят под вопрос то, что следует подвергнуть сомнению. Их здоровый скептицизм основывается на технических знаниях и понимании предметной области и выражается с сочувствием.

Как главному по данным вам следует прислушиваться ко всей команде. В конце концов, каждый хочет быть услышанным и оцененным. Поэтому вам необходимо знать о препятствиях, с которыми сталкиваются ваши сотрудники.

Подведение итогов

В этой главе мы рассмотрели семь сцен, разыгрывающихся при взаимодействии разных участников проекта. Каждая сцена продемонстрировала различные пробелы в общении, выражающиеся в следующем:

– Специалисты по бизнесу не способны оценить результаты работы или вникнуть в проблемы специалистов по работе с данными. Эта тема раскрывается в сценах «Постмортем», «Время историй» и «Игра “Телефон”».

– Специалисты по работе с данными не могут оценить результаты работы или вникнуть в проблемы специалистов по бизнесу. Эта тема раскрывается в сценах «Проверка реальности» и «Захват власти».

– Специалисты по работе с данными отказываются отклониться от своей чисто технической роли из-за либо неосознанности (сцена «В дебри»), либо высокомерия (сцена «Хвастун»).

Мы также поговорили о том, что главный по данным должен взаимодействовать с разными личностями исходя из их особенностей, одновременно способствуя лучшему пониманию данных. Для этого необходимо проявлять эмпатию при общении. В следующей главе мы поговорим о том, что могут сделать главные по данным для создания в своих организациях среды, способствующей лучшему пониманию данных.

Глава 15 Что дальше?

«Из книг и примеров можно узнать лишь о том, что в принципе возможно. Настоящее обучение требует фактических действий»

– Фрэнк Герберт, американский писатель

В этой краткой главе перечислены те вещи, которые помогут вам добиться успеха на пути становления главным по данным.

Главный по данным – это тот, кто:

– Думает статистически и понимает, какую роль вариации играют в жизни и процессе принятия решений.

– Разбирается в данных – разумно говорит и задает правильные вопросы о статистике и результатах, с которыми сталкивается на рабочем месте.

– Осознает истинное положение вещей в сфере машинного обучения, текстовой аналитики, глубокого обучения и искусственного интеллекта.

– Избегает распространенных ловушек при работе с данными и их интерпретации.

Другими словами, главный по данным – это кто-то вроде вас.

Чтобы добиться успеха на этом поприще, вы должны стать человеком, использующим данные для управления изменениями в вашей организации. Мы надеемся, что эта книга предоставила вам достаточно сценариев для обдумывания. Однако помните, что мы испытали на своем опыте далеко не все, поэтому в эту книгу были включены некоторые намеренно тривиальные примеры. Реальный мир намного сложнее. Идея использования данных для изменения мира хорошо выглядит в книге, но на практике сделать это совсем не просто.

Если эта книга вас вдохновила, мы очень рады. Однако настоящая работа только начинается. Эти важные идеи не смогут распространиться без вашей помощи.

Вот несколько вещей, которые вы можете сделать:

– Создайте рабочую группу главных по данным в своей компании.

– Организуйте регулярные встречи для углубленного рассмотрения тем, которые мы обсудили, а также тех тем, которые мы не затрагивали.

– Возьмите на себя обязательство делиться своими знаниями и помогать другим.

Когда-то изучение новых концепций в области данных происходило в рамках конференций, саммитов и мастерских. В деле обучения компании и сотрудники полагались на мероприятия. И все же, заканчивая работу над этой книгой в январе 2021 года, спустя 10 месяцев после начала глобальной пандемии, мы не можем не думать о том, что эта модель уже не такая жизнеспособная, какой когда-то была. Более того, компании могут на бумаге заявлять о том, что инвестируют в обучение своих сотрудников, но в реальности бюджеты на обучение постоянно сокращаются.

Из этого следует, что компании сняли с себя бремя обучения. Раньше они считали новые идеи, связанные с данными, чем-то внешним, что нужно было донести до сотрудников. Теперь они ожидают, что новые сотрудники уже обладают некоторым опытом работы с данными. А умение быстро обучаться в настоящее время само по себе является необходимым навыком.