5 минут на 5 часов чтения
Согласно исследованию BearingPoint, информационная грамотность и культурные проблемы - самые большие препятствия на пути к успеху CDO. По моему опыту, это связано с переходом к дополнению стратегии защиты данных (управление рисками ухудшения ситуации, безопасность, ВВП) наступательной (улучшение результатов и стоимости бизнеса). Последнее - это не техническая дисциплина. Скорее, для этого требуется широкий круг людей, которые должны знать, когда и как данные могут помочь, как принимать решения на основе данных и как превращать бизнес-проблемы в аналитические. К счастью, в последнее время этой теме уделяется много внимания. Показательный пример - меня пригласили выступить на двух мероприятиях о демократизации данных и общей способности говорить о данных.
На этой неделе много жарких терминов: организации, управляемые данными, аналитика самообслуживания и интерфейс современного стека данных.
- От вредных привычек, которые нужно избавиться: лидеры в области данных и аналитики. Согласно статье, компаниям не удается руководствоваться данными по пяти проблемам. От отсутствия лидера - CDO; отсутствие согласованной стратегии данных с бизнес-стратегией; игнорирование важности информационной грамотности; запутать всех техническим жаргоном; вплоть до ответа с помощью информационных панелей (а не ответов). Я нашел статью немного запутанной по частям, но полный отчет (ссылка на который есть в статье) освещает эти темы исключительно хорошо. (Hyper Anna @ Компьютерная культура)
- Почему самообслуживание по-прежнему остается проблемой? Многие бизнес-пользователи призывают сократить время вывода на рынок аналитических материалов, необходимых для принятия решений на основе данных. Аналитика самообслуживания должна позволить именно это. Однако проблема в том, что решение для самообслуживания часто разрабатывается аналитиками так, чтобы делать то, что они делают не аналитики. Почему это обречено на провал? Потому что аналитики и не аналитики думают по-разному. Один как ученые, другой как журналист. Аналитики погружаются в данные, создавая новые гипотезы. Неаналитики обычно хотят извлечь основные релевантные метрики и наложить их на историю. Отличная статья, заставляющая задуматься. (Бенн Стэнсил)
- Меняющееся лицо стека данных: Тристан Хэнди начинает с урока истории и пробелов в анализе данных вчера и сегодня. Статья быстро переходит к ожидаемому iPhone-моменту анализа данных. Момент, который увеличит технологическую сложность, но снизит сложность для конечного пользователя. Используемый термин (опять же) самообслуживание аналитика. В то время как традиционный бизнес-аналитик рассматривает данные как набор таблиц со строками и столбцами, мы думаем иначе. Таким образом, точно так же, как iPhone позволяет людям физически указывать на вещи, будущая аналитика самообслуживания должна будет разрабатывать UX вокруг того, что более естественно для нас, людей, - семантического подхода к аналитике. Давайте посмотрим, как будет выглядеть интерфейс современного стека данных. Возможности, которые он откроет, несомненно, огромны. (Mixpanel)
На этой неделе я заметил, что на Medium я набрал более 1000 подписчиков! Ничего страшного, но я очень рад этой скромной вехе. 🎉
Спасибо всем, кто читает эти еженедельные блоги!
Если вы пропустили выпуск прошлой недели, посвященный отслеживанию данных
Спасибо за внимание!
Не стесняйтесь делиться своими мыслями или советами к прочтению в комментариях.
