Как вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов

BE DATA LITERATE
The Data Literacy Skills Everyone Needs To Succeed

Jordan Morrow


























Kogan Page

Джордан Морроу


КАК ВЫТАЩИТЬ ИЗ ДАННЫХ МАКСИМУМ
Навыки аналитики для неспециалистов

Перевод с английского




Q альпина ПАБЛИШЕР
Москва 2022

УДК 004.6
ББК 65.291.213
    М79
Переводчик М. Кульнева
Редактор Л. Макарина
    Морроу Дж.

М79 Как вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов / Джордан Морроу ; Пер. с англ. — М. : Альпина Паблишер, 2022. — 256 с.


         ISBN 978-5-9614-7563-0

         Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, — ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает.
         Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешными в быстро меняющемся цифровом мире.
                                                      УДК 004.6
                                                      ББК 65.291.213



Все права защищены. Никакая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети интернет и в корпоративных сетях, а также запись в память ЭВМ для частного или публичного использования, без письменного разрешения владельца авторских прав. По вопросу организации доступа к электронной библиотеке издательства обращайтесь по адресу mylib@alpina.ru.
                                   © Jordan Morrow, 2021
                                      This translation of Be Data Literate is published by arrangement with Kogan Page
                                   © Издание на русском языке,
ISBN 978-5-9614-7563-0 (рус.) перевод, оформление.
ISBN 978-1-78966-803-2 (англ.) ООО «Альпина Паблишер», 2022

Моей прекрасной жене и пятерым чудесным детям. Спасибо за поддержку в моем путешествии к дата-грамотности.

Содержание






Об авторе ....................................... 11
Предисловие ..................................... 13

01 Мир данных      .............................. 15
    Данные: мир, в котором мы живем ............. 16
    Данные: нехватка навыков..................... 21
    Данные: в чем причина нехватки навыков? ..... 24
    Данные: что дальше? ......................... 30
    Краткое содержание главы..................... 31

02 Четыре уровня аналитических методов .......... 33
    Данные и их анализ — целых четыре уровня? ... 33
    Четыре уровня аналитических методов............ 35
    Уровень 1: дескриптивные (описательные) аналитические методы......................... 37
    Уровень 2: диагностические аналитические методы......................... 40
    Уровень 3: предиктивные (предсказательные) аналитические методы......................... 43
    Уровень 4: прескриптивные (предписывающие) аналитические методы......................... 47
    Примеры использования четырех уровней аналитических методов в реальной жизни ...... 48
    Краткое содержание главы..................... 52

Определение дата-грамотности................. 53
    Элемент 1: чтение данных.................... 55
    Элемент 2: работа с данными ................ 58
    Элемент 3: анализ данных.................... 63
    Элемент 4: общение на языке данных.......... 66
    Краткое содержание главы.................... 69
04 Зонтик дата-грамотности ..................... 71
    Стратегия в сфере данных и аналитики ....... 73
    Дата-грамотность и обработка данных ........ 74
    Дата-грамотность и визуализация данных...... 78
    Дата-грамотность и топ-менеджмент........... 85
    Дата-грамотность и культура ................ 87
    Дата-грамотность и качество данных ......... 89
    Дата-грамотность и управление данными ...... 90
    Дата-грамотность, этика и законодательство . 91
    Краткое содержание главы.................... 95
05 Чтение и общение на языке данных ............ 97
    Чтение данных.............................. 101
    Свободное владение данными................. 105
    Словарь данных ............................ 108
    Стратегия чтения данных и свободного владения данными ............. 110
    Пример из жизни организации................ 111
    Краткое содержание главы................... 113
06 Связь дата-грамотности с четырьмя уровнями аналитики ..................115
    Дата-грамотность и дескриптивный анализ ... 116
    Дата-грамотность и диагностический анализ . 121
    Дата-грамотность и предиктивный анализ .... 130

    Дата-грамотность и прескриптивный анализ ..... 134
    Дата-грамотность и четыре уровня аналитики: готовая мозаика ................... 139
    Краткое содержание главы...................... 139

07 Стадии обучения дата-грамотности ...............141
    Роль руководства в обучении дата-грамотности . 142
    Роль общей аналитической стратегии и обучения дата-грамотности................... 145
    Схема и стратегия обучения дата-грамотности .. 146
    Обучение четырем элементам дата-грамотности . . . 152
    Обучение и культура дата-грамотности ......... 156
    Краткое содержание главы...................... 161

08   Три «С» дата-грамотности......................163
    Curiosity — любопытство....................... 164
    Creativity — творческий подход ............... 174
    Critical thinking — критическое мышление ......181
    Общение на языке данных ...................... 184
    Краткое содержание главы...................... 185

09   Принятие решений,
    подкрепленных данными .........................187
    Схема принятия решений, подкрепленных данными ........................ 189
    Ступень 1. Спросить........................... 190
    Ступень 2. Получить........................... 193
    Ступень 3. Проанализировать .................. 196
    Ступень 4. Интегрировать ..................... 198
    Ступень 5. Решить .............................204
    Ступень 6. Выполнить итерацию .................206
    Краткое содержание главы и пример .............208

Дата-грамотность и стратегия в сфере данных и аналитики.....................211
    Культура, основанная на данных ............212
    Бизнес-аналитика...........................215
    Искусственный интеллект ...................218
    Машинное обучение и алгоритмы .............221
    Большие данные ............................223
    Внутренняя аналитика ......................225
    Облачные сервисы...........................228
    Периферийная аналитика.....................229
    Геоаналитика ..............................230
    Краткое содержание главы...................231

11 Ваше личное путешествие в мир данных: первые шаги ..............................233
    COVID-19, данные и аналитика ..............234
    Рецепты....................................238
    Проактивная и реактивная аналитика ........241
    Начинайте с основ .........................243
    Данные и аналитика: геймификация ..........245
    Найдите то, что вам интересно, и займитесь этим ..........................246
    Найдите свои «почему» .....................247
    Краткое содержание главы...................249

Примечания ....................................251

Об авторе







Джордана Морроу называют крестным отцом дата-грамот-ности. Он один из пионеров движения за дата-грамотность и постоянно стремится помогать руководителям и сотрудникам различных организаций раскрывать потенциал данных и аналитики. Вне мира данных Джордан Морроу — счастливый семьянин, у него пятеро детей. Кроме того, он увлеченный любитель бега по пересеченной местности и ультрамарафона.

11