Мои принципы анализа данных
Как я помогаю своим клиентам
Когда я начинал Enka Analytics, я был очень уверен в принципах, которых собирался придерживаться. Я не могу не подчеркнуть важность соблюдения принципов, когда вы ведете бизнес или ведете жизнь в целом. Принципы помогают нам придерживаться выбранного пути в кризисные времена. Это облегчает принятие трудных решений. Подумайте об этом, когда мы принимаем решение, в котором мы не можем отличить черное от белого, подумайте о ваших принципах и о том, какое решение нарушает какой из ваших непререкаемых принципов. В итоге принятие решений становится легким. Поэтому и для себя я установил некоторые непререкаемые принципы. Они перечислены ниже (в произвольном порядке).
Никогда не сообщайте о неточной информации
Если вы спросите меня о моем мнении в области аналитики данных, оно будет значительно отличаться от моего мнения, когда я только начинал. Даже в самых структурированных и чистых данных получение важных результатов никогда не бывает легким. Часто бывают серые пятна, когда вы пытаетесь добыть информацию, и иногда получение результатов занимает много времени. А затем, когда результаты не оправдывают ожиданий, мы идем по легкому пути извлечения данных. Никогда так не делай!
Представьте себе последствия ложных идей, которые вы даете. Предположим, вы анализируете продуктивность отдела продаж и, чтобы произвести хорошее впечатление, занимаетесь ловлей данных. Результаты, если организация не перепроверит их, могут привести к ненужному увольнению продуктивного продавца. С другой стороны, если организация поймет, что результаты неточны, ей будет трудно снова доверять вашим результатам, что будет для вас потерей.
Поэтому я гарантирую, что независимо от того, сколько усилий было затрачено на анализ, сообщение ложной информации не допускается, даже если это означает переделку всего проекта.
Конфиденциальность не подлежит обсуждению
Возможно, самый важный пункт среди множества. Конфиденциальность данных не подлежит обсуждению. Когда вы обрабатываете информацию о клиентах, они доверяют вам эту информацию. Конечно, существуют юридические положения, когда информация передается. Тем не менее, никогда не ставьте под угрозу конфиденциальность данных. Лучше всего инвестировать в инфраструктуру, которая гарантирует защиту, например, в безопасное облако и программное обеспечение.
Помните, как только вы потеряете доверие клиента, в будущем будет слишком сложно возместить ущерб.
Все, что мы делаем, является продолжением нас самих
Этот принцип не ограничивается только аналитикой данных, на самом деле его можно использовать в любой области. Наши действия определяют, кто мы есть. Стив Джобс однажды очень классно сказал:
Мы создаем продукты, которые мы гордимся продавать и можем рекомендовать нашей семье и друзьям.
С тех пор я использую этот принцип с небольшой модификацией. Мы гарантируем, что каждый отчет, информационная панель или результаты, которые мы представляем, представлены наилучшим образом. Мы вливаем в них свою душу и следим за тем, чтобы они на 100% отображали то, кто мы есть. Небольшая орфографическая ошибка в отчете может испортить впечатление, так как явно свидетельствует о непрофессионализме. Цвета, используемые на диаграмме, определяют вашу индивидуальность, выбранный шрифт, использование знаков препинания и т. д. во многом определяют, кто мы есть. Расположение и структура отчета показывают работу вашего ума. Это сосредоточение на мелочах, которые накапливаются, чтобы произвести большое впечатление. Это впечатление имеет гораздо большую пользу, чем можно себе представить. Думайте о любом отчете, который вы представляете, как о части себя. Вы бы представили то, чем не гордитесь?
Начните с конца в уме
Представьте, кто-то просит вас нарисовать что-то на простом листе, а человек диктует структуру. Что-то типа:
Проведите вниз горизонтальную линию длиной 3 сантиметра, затем проведите диагональ от конечной точки влево под углом 45 градусов так, чтобы конечная точка диагонали была параллельна начальной точке линии. Соедините конечную точку диагонали с начальной точкой начальной линии и нарисуйте полукруг, соединяющий ее обратно с диагональю. Проведите горизонтальную линию вниз на 3 сантиметра. Какую цифру вы получили?
Представьте, что кто-то читает это вам, и вы должны рисовать исключительно по инструкции. Это будет трудно сделать, вы можете добиться успеха, но вам придется больше сосредоточиться, что приведет к потере энергии.
Теперь рассмотрим второй сценарий, вам показывали фигуру в начале и вам совершенно ясно, как она выглядит. Теперь вам будет легче рисовать. Это мой следующий принцип аналитики данных.
Начинайте с конца. Если у вас нет ясности в отношении проблемы, которую вы пытаетесь решить, ваши результаты всегда будут не самыми лучшими. И когда я говорю ясность, я имею в виду ясность в абсолютном смысле, ясность в отношении цели, ясность в мелких деталях, ясность в том, какой результат вы ищете. Как только это будет сделано, вы будете выполнять задачу с гораздо меньшими усилиями и меньшими затратами времени. Вы доставите именно то, что хочет клиент, оставив его довольным.
Простота — высшая изощренность
То, что просит клиент, никогда не бывает простым. То, как работает бизнес, никогда не бывает простым. Алгоритмы машинного обучения никогда не бывают простыми. Однако ожидания клиента заключаются в том, чтобы получить вещи в упрощенном виде, который команда может легко реализовать, и именно здесь можно увидеть художественный аспект анализа данных. Сделать сложные вещи простыми — это искусство.
Представьте, что вы — генеральный директор крупной организации, получивший 10-страничный отчет от команды Data Analytics. При определенных обстоятельствах у генерального директора не будет времени просматривать 10-страничный отчет. Итак, теперь возникает вопрос, как мы можем привлечь внимание генерального директора, не отнимая у нее много времени и не информируя ее о каждом важном открытии. Какой график выбрать для данного инсайта, чтобы информацию было легко понять на ходу? Должны ли мы удалить оси и аннотировать метки на графике? Как мы можем просто описать модель, указав ее преимущества и недостатки? Все это требует дополнительного времени и усилий. Независимо от того, какие сложности связаны с анализом, он должен быть достаточно простым, чтобы его можно было легко понять, но не настолько простым, чтобы упустить важную информацию.
Как однажды сказал Альберт Эйнштейн:
Гений делает сложные идеи простыми, а не делает простые идеи сложными.
Это были некоторые из моих принципов аналитики данных. Это определенно не исчерпывающий список, так как я узнаю что-то новое каждый день. По мере накопления опыта разрабатываются новые принципы. Тем не менее, это принципы, которыми я живу каждый день, и всякий раз, когда я сталкиваюсь с какой-либо дилеммой в нашей повседневной деятельности, я возвращаюсь к ним, чтобы напомнить нам о том, кто мы и что мы делаем лучше всего.
Спасибо, что прочитали. Мы искренне надеемся, что вы нашли эту статью полезной, и, как всегда, мы открыты для обсуждений и конструктивных отзывов.
Статья: Ишан Чоудхари, основатель Enka Analytics.
Свяжитесь с Ишаном по адресу: [email protected]
Свяжитесь с ним в LinkedIn.
