«Старайтесь никогда не быть самым умным человеком в комнате. И если да, я предлагаю вам пригласить более умных людей ... или найти другую комнату »- Майкл Делл.

Борьба с данными ради развлечения и выгоды - это то, что вам, надеюсь, понравится, и, если повезет, хорошо заплатят, пока вы этим занимаетесь. Обычно в каждом бизнесе есть несколько человек, которые выполняют такую ​​работу, и их часто называют группой «науки о данных» или «аналитики», в зависимости от моды времени. По сути, их смысл в том, чтобы привести данные о клиентах в работоспособную форму, извлечь из них некоторую информацию и позволить лицам, принимающим корпоративные решения, узнать, на что им следует обратить внимание и какие действия следует предпринять.

Это идеальный мир, и хотя есть множество причин, что не всегда все идет гладко, команда (-ы) по анализу данных часто оказывается очень квадратной опорой в организации круглых отверстий, и их можно легко решить. столкнулись со всеми видами неудобных условий с корпоративной бюрократией, ИТ-управлением, кадровым диктатом и / или прихотями отдельных менеджеров. В конечном итоге страдает качество работы в области обработки данных, когда группы специалистов по анализу данных перенаправляются на другие роли, для которых они не подходят.

Что теперь делает ваш босс?

Самый простой, ясный и доступный сигнал о том, какое значение организация придает науке о данных, - это всегда босс. Если руководитель группы по анализу данных не имеет ни малейшего представления о данных, заявляет лишь о минимальном раскрытии лежащих в основе механик или не имеет профессионального игрового стиля, как можно ожидать, что он сможет эффективно руководить командой аналитиков? ? В LinkedIn существует множество шутливых историй о том, почему босс должен подавать пример, как быть идейным лидером и т. Д. И т. Д., Но люди должны быть уверены, что даже если человек, возглавляющий высокотехнологичную команду, не обязательно знать все детали, они должны знать достаточно, чтобы знать, что происходит. В этом заключается дихотомия: уверенное лидерство требует уверенного понимания всего большого и малого… или необходимого незнания всех тонкостей.

Любому руководителю группы по анализу данных, который непосредственно сам не писал SQL-запросы, не разбирал файлы CSV, не писал профессионально программное обеспечение или не строил статистические модели вне Excel, некуда возглавить команду специалистов по данным. Они не смогут выбирать между требованиями руководящей команды и возможностями своей команды. Сложности и сложности выполнения подробного анализа будут потеряны для любого руководителя, который приравнивает выполнение vlookup к 100 строкам в Excel к столкновению сотен миллионов строк полуструктурированных данных.

И наоборот, руководство может действовать как канарейка в шахте, пытаясь выяснить, какой упор высшее руководство уделяет качеству данных, прогнозированию и эффективному управлению данными. Как менеджер группы по анализу данных, они будут также нести ответственность за то, чтобы держать всех в курсе о приоритетах управления и вносить свой вклад в эти приоритеты там, где это необходимо. Если ваша команда считается слишком несущественной, чтобы держать ее в курсе, то вы, вероятно, сочтете настолько несущественным, что малейшее обновление будет считаться выше вашей зарплаты. Если команда и ее менеджер последними узнают о действиях, которые непосредственно на них влияют, тогда тревожные колокольчики должны зазвонить как сумасшедшие ... ваш босс исчез в закате и оставил вас и остальных бездельников держать банку в руках.

Замена ИТ-поддержки

Группы обработки и анализа данных, инженерии данных и аналитики в большинстве компаний, вероятно, являются наиболее способными сотрудниками в офисе в целом. Эти разбирающиеся в данных девушки и парни могут взять самую непрозрачную мешанину из источников данных и волшебным образом вплести ее в некую удобную форму, которая будет определять стратегию компании на долгие годы. Либо так, либо одни и те же люди могут проводить дни, пытаясь починить драйверы принтера, проекторы, электронную почту и прочую чепуху для высшего руководства и членов их семей. У меня были коллеги, которые пытались починить домашнюю сигнализацию, системы Nintendo, телевизоры и всевозможные широкополосные маршрутизаторы в домах руководителей компании на выходных просто потому, что они не удосужились найти время и прочитать руководство.

Когда вы видите, что команды по обработке и анализу данных превращаются в ipso-facto ИТ-поддержку, пора волноваться. В основном это означает одно из двух,

  1. Руководство не считает, что опыт команды специалистов по анализу данных достоин заниматься наукой о данных. Другими словами, они рассматривают науку о данных, инсайты и прогнозирование как низкую чепуху, не приносящую ничего более надежного, чем их интуиция по теме (подробнее об этом позже).
  2. С другой стороны, они недофинансировали ИТ-инфраструктуру, намеренно или из-за неправильного управления, и в конечном итоге остались с бездельниками, которые не могут разобраться в основах, когда они этого требуют. Наступает паника, и они обращаются к людям, которые, похоже, решат все в крайнем случае.

Ключевым моментом здесь является то, что ничто из того, что вы можете сделать, вряд ли изменит это поведение. Было принято решение, что наука о данных имеет второстепенное значение по сравнению с последней чрезвычайной ситуацией в области ИТ, и что этот слайд, вероятно, будет продолжаться, если не будут внесены фундаментальные изменения на уровне управления. Однако вот в чем суть: реальная смена руководства в любой достаточно крупной организации крайне маловероятна, пока не произойдет какое-то бедствие, которое вынудит нынешних руководителей бежать в другое место.

Какими бы ни были их объяснения, признаки очевидны, пора уходить. Хватит долгих часов заставить Skype работать через корпоративный брандмауэр для босса, достаточно быть лакеем, который каждую ночь создает резервную копию базы данных на каком-то архаичном ленточном накопителе, потому что никто другой не может. Когда вашу роль очерняют, игнорируют или явно неправильно управляют, самое время положить конец этому.

Без обучения или инвестиций

Профессиональный специалист по анализу данных должен быть достаточно зрелым, чтобы понимать, что время его работы меняется каждую вторую неделю… и всем нужно постоянно следить за развитием событий, чтобы оставаться в курсе. Как мы все хорошо знаем, изучение нового требует времени, но также и работа на полную ставку. Итак, старый компромисс заключался в том, что компания инвестировала в обучение своих способных сотрудников, чтобы сделать их еще более способными, а затем пожинала плоды со временем, когда эти умные люди стали лучше делать более умные вещи.

На бумаге это кажется беспроигрышным сценарием. Компания инвестирует в своих сотрудников, которые ценят возможность развития и используют полученные знания для улучшения своей роли. Уровень удержания персонала стремительно растет, и люди могут делать более интересные и ценные дела для компании.

Но скажем, что мы не хотим инвестировать в подобные вещи. Мы думаем, что с этой работой может справиться каждый, потому что люди, которые делают это сейчас, вообще не получали никаких специальных условий для обучения. На первый план выходит старый закон краткосрочной выгоды ... у нас нет бюджета для X, предполагается, что команда будет продолжать работать с теми же темпами, что и в прошлом году, поэтому, исключив любое обучение, мы стали очень многим. более экономически выгодно сразу. Когда бизнес не выкладывает пару сотен долларов на аналитическое программное обеспечение, в то время как руководители берут на себя оплачиваемые игры в гольф за гроши компании, тогда вы получаете очень четкое представление о том, что они считают достойным вложений.

Неизвестная жемчужина в реорганизации

Реорганизация по какой-либо причине кажется огромной тратой времени и свободного пространства для большинства компаний. Конечным результатом, как правило, является более запутанная сеть структур отчетности, обычно с вашими предыдущими внутренними клиентами, которые все еще приходят к вам в поисках анализа, независимо от того, в какую группу была переведена ваша команда. Группы по обработке и анализу данных, вероятно, лучше всего обслуживаются, когда они предоставлены своим собственным устройствам, однако обычная обезьяна или обезьяна из садового бизнеса не удовлетворена кучей баффинов, запрятанных в каком-то жилом помещении и оставленных наедине с собой. Они должны соответствовать!

Команды по анализу данных никогда не особенно хорошо подходили к каким-либо бизнес-функциям в большинстве компаний. Были группы по анализу данных, которые были сжаты в команды с нетехническими людьми, и я уверен, что были одна или две группы по анализу данных, которые после особенно странной реорганизации обнаружили, что готовят суп в столовой компании. . Излишне говорить, что реорганизация - это то место, где бизнес-обезьяна, с ограниченным пониманием потенциала понимания на основе данных, продает свою блестящую корпоративную жемчужину другой бизнес-обезьяне, потому что главная бизнес-обезьяна сказала, что они должны это сделать.

Когда вы начинаете свою роль, подсчитывайте, сколько раз вам нужно менять стол каждый год. Затем разделите это на количество раз, когда ваша компания физически переезжала в офис. Если это соотношение больше 2,0, вы можете считать себя просто зеленым пластиковым винтиком в игре по реорганизации монополии.

Устаревшая технология

Люди, занимающиеся наукой о данных, имеют тенденцию становиться достаточно искусными в выполнении всевозможных странных и замечательных манипуляций и анализа данных, используя не более чем терминал и скрипт BASH. Почему? Что ж, если цитировать Шекспира, это обычно считается «острой необходимостью». Были компании, в которых версия Excel 10-летней давности была ближе всего к любому аналитическому программному обеспечению. Были компании, тратящие миллионы в год на технологии и инфраструктуру, которые по-прежнему не поддерживали R или Python на своих корпоративных устройствах. Были компании, использующие сильно модифицированный нишевый язык программирования для разработки и обслуживания своей внутренней инфраструктуры данных, несмотря на наличие более эффективных, дешевых и надежных альтернативных технологий. Хорошо известно, что, когда Моисей спустился с горы Синай, он был немного взволнован и торопился со временем и случайно оставил другую каменную табличку, на которой была начертана забытая одиннадцатая заповедь: «не продолжай использовать устаревшая техника ».

«Я не болен. Но не волнуйтесь, однажды я непременно умру. »- Шарль де Голль, февраль 1965 г.

Устаревшие технологии - это ложная экономика, это как счет по кредитной карте, который вы игнорируете в ложной надежде, что в будущем все таинственным образом разрешится само собой, если вы уйдете и спрячетесь под грудой пальто. Хотя симптомы устаревших технологий могут быть не сразу очевидны, эффекты очевидны - экспоненциальное уменьшение возможностей с течением времени по сравнению с рыночными конкурентами.

Тем не менее, желание поддерживать устаревшие технологии привлекательно, а затраты и боль, связанные с любыми изменениями, не кажутся руководству целесообразным вложением средств. Зачем им? Если они еженедельно получают отчеты в Excel с номерами клиентов, и их никто не беспокоит, когда они ложатся спать в полдень, какое им дело? Мир может показаться беззаботным и навсегда таким же, каким был прежде.

Кратчайшая из краткосрочных выгод

Допустим, вы можете построить модель удержания клиентов, чтобы предсказать, кто из текущей клиентской базы, скорее всего, снова купит ваш продукт. И предположим, что это займет у вас три или четыре дня, и, возможно, вы сэкономите 1000 клиентов в год, каждый из которых будет платить вам 100 долларов в год. Поздравляем, вы построили что-то, что должно принести компании 100 000 долларов за четыре дня усилий. Если у вас дневная ставка не 25к, тогда все остальное будет чистой прибылью .. ура !!!!

На самом деле все обстоит иначе ... более вероятно, что вашему начальнику нужно, чтобы вы создали слайд-шоу в PowerPoint, чтобы показать отток клиентов за предыдущие 12 месяцев с некоторыми комментариями и сегментацией. Они не могут сделать это сами, потому что им приходится забирать детей из яслей и т.д. И еще полдня, чтобы представить это, а затем сделать быстрое наблюдение. Отлично, вы просто потратили все время, которое потребовалось бы на построение вашей модели удержания клиентов, возясь с чем-то, о чем через месяц забудут. Ваш босс получит признание за впечатляющие слайдеры, в то время как вместо гипотетических 1000 клиентов, которых вы могли бы удержать за это время, у вас будет ноль, пшик, нада… на самом деле у вас есть отрицательные затраты на трату времени аналитика.

Если у вас есть начальник, который требует ретроспективного анализа для подтверждения своей «политической» позиции, то вам нужно подумать, разумно ли вы тратите время на прогнозирование прошлого, а не на правильную науку о данных.

Взрослые лучше знают

Есть множество компаний и маркетинговых команд, управляющих данными, то есть, если вы снизите свой скептический порог и примете некую нефильтрованную болтовню, которую выдают некоторые из них. В действительности, никто из лиц, занимающих руководящие должности в компании, не станет с готовностью принять истину, поскольку она имеет отвратительную тенденцию слишком сильно вмешиваться в личную предвзятость и «внутреннее чутье».

Позвольте мне сказать прямо, менеджменту наплевать на то, насколько хороша ваша команда по анализу данных, ожидаемый рост от вашей модели или какие подходы к машинному обучению может сделать команда для улучшения бизнес-практик. Руководство заботится только о том, насколько полезной может быть команда для них прямо сейчас, когда они пробиваются по служебной лестнице, используя вас и ваших коллег в качестве прославленного ледоруба в этой борьбе. Итак, когда вас просят выяснить, является ли конкурент X причиной оттока людей, реальное утверждение можно вывести следующим образом ... Я использую преимущество конкурента X как клин, чтобы снискать расположение вверх в корпоративном мире, и теперь вы мне нужны пролежать сквозь зубы и поддержать мой слизистый прогресс! Старая пословица оказалась верной: правда - это всегда первая случайность - это любой конфликт.

Политика

Один бывший начальник сказал мне, что если я представлю правдивые, но сомнительные с коммерческой точки зрения факты о поведении клиентов, они «не смогут защитить меня политически». Помимо того, что я думал, что этот человек видел слишком много эпизодов Западного крыла, настоящий урок, который я получил здесь, заключался в том, что определенные люди сохраняют роли в компании для и посредством открытого политического маневрирования. Такое поведение диаметрально противоположно выполнению более обыденных (и менее стрессовых) вещей, таких как добавление стоимости компании путем выполнения реальной работы в области науки о данных.

Там, где у вас есть политика, у вас есть бесталанные, но тесно связанные с сетью социопаты, обычно готовые сделать все возможное, чтобы получить какое-либо маргинальное преимущество. Это не создает благоприятных условий для работы по анализу данных, основанной на фактах, особенно такой, которая может выдавать противоположную точку зрения. Итак, хотели бы вы полностью полагаться на то, что эти люди будут определять, продолжать ли вы получать зарплату или нет? Конечно нет!!! В ту секунду, когда вы чувствуете, что открытая «политика» определяет судьбу вас или членов вашей команды, вы быстро убираетесь оттуда к черту. Президенты США меняются каждые четыре-восемь лет. Вы потенциально находитесь на работе за 40 лет. Гораздо разумнее выделять вашу команду по ее способностям, чем из-за какой-то политической болтовни, потому что, когда все взвешивается на чашах весов, только способности имеют значение.