Действительно ли ваша компания управляется данными?
Или просто притворяется?
В наши дни каждая компания заявляет, что управляется данными, но что это на самом деле влечет за собой?
Это важный вопрос, на который нужно ответить как для инвесторов, выбирающих, где делать ставки, так и для специалистов по данным, которые ищут подходящую компанию для работы. С точки зрения инвестора, я хочу инвестировать в компании, которые знают, что измерять, как это измерять, и фактически используют данные для принятия обоснованных решений. Как специалист по данным, я хочу работать в компании, которая располагает интересными данными, вкладывает время и ресурсы в модели машинного обучения и имеет управленческую команду, которая прислушивается к рекомендациям, основанным на данных.
В этом посте я пытаюсь составить контрольный список для принятия решения о том, действительно ли компания управляется данными или просто притворяется таковой.
Контрольный список
- Имеет данные - это кажется очевидным, но компании, ориентированной на данные, в первую очередь нужны данные. И эти данные должны быть очищены, организованы и доступны.
- Есть специалисты по работе с данными - это тоже кажется очевидным. Необязательно быть полноценной исследовательской группой по обработке и анализу данных, укомплектованной несколькими кандидатами наук, но в компании должна быть устоявшаяся команда, которая знает, как собирать, обрабатывать и анализировать данные. Группа данных должна работать в тесном контакте с продуктом, маркетингом и разработкой - и сосредоточиться на создании вещей, а не на публикации официальных документов.
- У лидера есть влияние и связи. Человек, который возглавляет команду, не обязательно должен быть доктором философии или даже чрезмерно количественным. Для высшего руководителя группы обработки данных важнее иметь политическое влияние (внутри компании), отличный бизнес (и здравый смысл), а также способность распознавать хорошие идеи и добиваться их реализации. Крайне неприятно создавать что-то крутое, а потом видеть, как оно пропадает зря, потому что вашему начальнику не хватало силы воли или внутренних отношений, чтобы воплотить вашу идею в жизнь.
- Руководители отдела маркетинга и продуктов верят в принятие решений на основе данных. Специалисты по обработке данных часто выполняют проекты в поддержку отделов маркетинга или продуктов (или продуктового маркетинга) в своей компании. Если команды, которые должны быть потребителями вашего анализа, не ценят науку о данных, удачи вам в борьбе с этой волной.
- Имеет хорошо спроектированное приложение. Предполагая, что ваша компания ориентирована на потребителя, а не строго в B2B (бизнес для бизнеса), очень важно иметь приложение (в наши дни хороший веб-сайт - это ставка стола). . Люди постоянно сидят на своих телефонах - ваша компания должна иметь возможность связываться с этими людьми через мобильное приложение. Ваше приложение не должно отнимать много времени, как Facebook или Instagram, оно просто должно быть дополнительной точкой соприкосновения между вашей компанией и ее существующими и потенциальными клиентами. Это дает вам гораздо больше данных о взаимодействии с клиентами для сбора и анализа.
- Не нанимает консультантов по менеджменту. Вам нравится поджигать деньги? Если да, наймите кучу консультантов, чтобы они рассказали вам, каковы «лучшие практики» в вашей отрасли (за высокую цену). Но подождите секунду, если они рассказывают вам все секретные передовые методы, чтобы сокрушить ваших конкурентов, что они говорят вашим конкурентам, которые также платят за консультационные услуги. Наивно думать, что ваша компания получает какие-либо новаторские советы или конфиденциальную информацию от своих консультантов. Скорее, полагаться на консультантов - это признак того, что вашей компании не хватает ответов и способности генерировать их внутри компании. Я не говорю, что консультанты никогда не помогают компаниям - они могут помочь тем, кто испытывает трудности, снова встать на ноги. Но сильная компания не должна нуждаться в консультантах, чтобы подсказать ей, куда ей нужно двигаться.
- Склонность строить, а не покупать. Иногда при подходящей цене (например, во время экономического спада) есть смысл покупать. Но тенденция всегда покупать инструменты, таланты и даже другие компании предполагает, что ваша фирма, возможно, изо всех сил пытается и отчаянно пытается добиться успеха, чтобы снова встать на ноги. Это также свидетельствует, как и в случае с консультантами, о том, что высшее руководство доверяет внешнему опыту больше, чем рекомендациям, выработанным внутри компании.
- Институционализировал процесс принятия ключевых решений, основанный на гипотезах. Я оставил этот процесс напоследок, потому что считаю его наиболее важным. Ваша компания должна постоянно пытаться улучшать свои продукты и процессы. Это должно происходить не на основе слепой интуиции, а путем формирования гипотез и последующего планирования экспериментов (максимально свободных от предвзятости) для их тщательной проверки. И, наконец, необходимо следовать рекомендациям, полученным по результатам этих экспериментов. Исправление экспериментов для подтверждения предвзятости руководства или игнорирование результатов, которые не соответствуют ожиданиям, - это огромные красные флаги - держитесь подальше от компаний, которые делают это любой ценой.
Что касается пункта 8, я хочу сказать, что при построении компании определенно есть место для интуиции. Великие компании, их продукты и услуги часто возникают из прекрасной идеи, которая возникла из чьей-то интуиции. Но интуиция без данных, подтверждающих ее, может увести вас так далеко только тогда, когда дело доходит до разработки и реализации этой идеи - после определенного момента становится все более важным принимать обоснованные решения одно за другим. И это намного легче сделать (и меньше зависит от удачи), если в вашей компании есть процесс принятия решений, основанный на гипотезах.
На самом деле, я бы сказал, что принятие решений на основе гипотез - это один из способов формально привнести интуицию в процесс принятия решений в вашей компании. Это не похоже на то, что гипотезы просто волшебным образом появляются из воздуха. Скорее, они формируются на основе интуиции людей (каждая гипотеза - это интуитивное предположение о том, как устроен мир вокруг нас). Но прежде чем делать выводы из этих предположений, важно сначала тщательно их проверить.
Компания, которая притворяется
Итак, чтобы связать все это, давайте рассмотрим, как может выглядеть компания, от которой мы бы хотели избежать.
В такой компании может быть несколько специалистов по анализу данных. В группе может быть даже несколько кандидатов наук. Но большую часть времени они проводят вдали от других функциональных команд компании. В основном они публикуют официальные документы, чтобы улучшить «данные» компании.
Маркетинговая служба компании не понимает необходимости «сложных» моделей. Вместо этого они просто просят младших специалистов по обработке данных составить кучу сводных таблиц, чтобы подтвердить их уже хорошо сформированные предубеждения. Когда необходимо принять важное решение, генеральный директор отправляется на прогулку, волшебным образом решает, а затем платит консультантам из Bain или BCG, чтобы они составили подтверждающие документы и данные.
Да, это преувеличение, но вы понимаете. Наука о данных может быть действительно крутой. Но, как и в любой другой профессии, вы найдете в ней удовлетворение только в том случае, если у вас будет возможность создавать вещи, которые имеют значение, стимулировать принятие решений и, в конечном итоге, вносить значимый вклад в миссию и успех вашей компании.
Желаю вам удачи в поиске подходящей компании, которая вас заслуживает. Ваше здоровье!
Другие статьи, связанные с наукой о данных, от меня:
Чем занимаются специалисты по данным?
Есть ли риск автоматизации для специалистов по данным
Сколько зарабатывают специалисты по данным?
Сколько специалистов по данным делают Часть 2
