Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

«Тип диаграммы определяют вовсе не данные (доллары или проценты) и не те или иные параметры (прибыль, рентабельность или зарплата), а ваша идея – то, что вы хотите в диаграмму вложить».

Рекомендую вам обращать внимание на графики в презентациях и статьях – доказывают ли они выводы автора? Все ли вам нравится в них? Могли бы они быть более убедительными?

А вот что пишет Джин Желязны про слайды в презентациях [28]:

«Широкое распространение компьютерных технологий привело к тому, что сейчас за минуты можно сделать то, на что раньше требовались часы кропотливой работы, – и слайды пекутся как пирожки… пресные и невкусные».

Я делал довольно много докладов: со слайдами и без, короткие, на 5–10 минут, и длинные – на час. Смею вас заверить, что мне намного сложнее сделать убедительный текст для короткого доклада без слайдов, чем презентацию в PowerPoint. Посмотрите на политиков, которые выступают: их задача убеждать, много ли из них показывают слайды на выступлениях? Слово убеждает сильнее, слайды – это всего лишь наглядный материал. И чтобы ваше слово было понятно и убедительно, требуется больше труда, чем для накидывания слайдов. Я себя поймал на том, что при составлении слайдов я думаю о том, как презентация выглядит. А при составлении устного доклада – насколько убедительны мои аргументы, как работать с интонацией, насколько понятна моя мысль. Пожалуйста, подумайте, действительно ли вам нужна презентация? Хотите ли вы превратить совещание в просмотр скучных слайдов вместо принятия решений?

«Совещания должны фокусироваться на кратких письменных отчетах на бумаге, а не на тезисах или обрывочных пунктах списка, проецируемых на стену», – утверждает Эдвард Тафти, видный представитель школы визуализации данных, в своей работе «Когнитивный стиль PowerPoint» [29].

Парный анализ данных

О парном программировании я узнал от разработчиков [30] Retail Rocket. Это техника программирования, при которой исходный код создается парами людей, программирующих одну задачу и сидящих за одним рабочим местом. Один программист сидит за клавиатурой, другой – работает головой, сосредоточен на картине в целом и непрерывно просматривает код, производимый первым программистом. Время от времени они могут меняться местами.

И нам удалось ее адаптировать для нужд аналитики! Аналитика, как и программирование, – творческий процесс. Представьте, что вам нужно построить стену. У вас есть один рабочий. Если вы добавите еще одного – скорость вырастет примерно в два раза. В творческом процессе так не получится. Скорость создания проекта не вырастет в два раза. Да, можно проект декомпозировать, но я сейчас обсуждаю задачу, которая не декомпозируется, и ее должен делать один человек. Парный же подход позволяет многократно ускорить этот процесс. Один человек за клавиатурой, второй сидит рядом. Две головы работают над одной проблемой. Когда я решаю сложные проблемы, я разговариваю сам с собой. Когда разговаривают две головы друг с другом – они ищут причину лучше. Мы используем схему парной работы для следующих задач.

• Когда нужно передать знания одного проекта от одного сотрудника другому, например, был нанят новичок. «Головой» будет сотрудник, который передает знания, «руками» за клавиатурой – кому передают.

• Когда проблема сложная и непонятная. Тогда два опытных сотрудника в паре решат ее намного эффективней одного. Будет сложнее сделать задачу анализа однобоко.

Обычно на планировании мы переносим задачу в категорию парных, если понятно, что она подходит под критерии таковой.

Плюсы парного подхода – время используется намного эффективней, оба человека очень сфокусированы, они друг друга дисциплинируют. Сложные задачи решаются более творчески и на порядок быстрей. Минус – в таком режиме невозможно работать больше нескольких часов, очень сильно устаешь.

Технический долг

Еще одна важная вещь, которой я научился у инженеров Retail Rocket [31], – работа с техническим долгом (technical debt). Технический долг – это работа со старыми проектами, оптимизация скорости работы, переход на новые версии библиотек, удаление старого программного кода от тестирования гипотез, инженерное упрощение проектов. Все эти задачи занимают добрую треть времени разработки аналитики. Приведу цитату технического директора Retail Rocket Андрея Чижа [31]: