Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Мы хотим научить вас вовремя замечать предупреждающие знаки и сообщать о возникающих проблемах. Вот пять вопросов, которые вам следует задать, прежде чем приступать к работе с данными:
1. Почему эта проблема важна?
2. Кого затрагивает эта проблема?
3. Что, если у нас нет нужных данных?
4. Когда проект будет завершен?
5. Что, если нам не понравятся результаты?
Давайте подробно разберем каждый из них.
Почему эта проблема важна?
Несмотря на кажущуюся простоту, этот фундаментальный вопрос часто упускают из виду. Зачастую еще до начала реализации проекта мы сосредоточиваем внимание на способах решения проблемы и на потенциальных выгодах от этого. В конце главы мы поговорим об истинных последствиях оставления этот вопроса без ответа. Как минимум этот вопрос позволяет определиться с ожиданиями относительно результатов проекта. Это важно, поскольку проекты по работе с данными требуют затрат времени и сил, а зачастую и дополнительных инвестиций в технологии и данные. Простое определение важности проблемы до запуска проекта поможет повысить эффективность использования ресурсов компании.
Вы можете задать этот вопрос по-разному:
– Что мешает вам (нам) спокойно спать по ночам?
– Почему это важно?
– Эта проблема новая или она уже была решена ранее?
– Какой приз на кону? (Какова отдача от инвестиций?)
Вам нужно понять, как эту проблему видят другие. Это, в свою очередь, поможет понять, как разные люди будут поддерживать проект и согласятся ли они на его запуск.
Во время первоначальных обсуждений вам следует сосредоточиться на центральной бизнес-проблеме и пристально следить за разговорами о последних технологических тенденциях: они могут легко отвлечь участников от основной темы совещания. Обращайте особое внимание на два предупреждающих знака:
– Фокус на методологии. Это когда компании кажется, будто использование какого-то нового метода анализа данных или технологии даст ей некое преимущество. Вы наверняка сталкивались с маркетинговыми уловками наподобие: «Если вы не используете искусственный интеллект (ИИ), то вы отстаете…» Или когда компания привязывается к какому-то понравившемуся ей модному термину (вроде «анализа настроений»).
– Фокус на конечном результате. Некоторые проекты сбиваются с пути, потому что компании уделяют слишком много внимания тому, каким должен быть конечный результат. Например, они говорят о необходимости создания в рамках проекта интерактивной информационной панели. Вы приступаете к реализации проекта и оказываетесь перед выбором между созданием новой информационной панели и установкой системы бизнес-аналитики. Проектные группы должны быть готовы сделать шаг назад и понять, как именно то, что они собираются создать, принесет пользу организации.
То, что оба предупреждающих знака касаются технологии, а также то, что ее не следует упоминать на этапе определения проблемы, может показаться неожиданностью или облегчением. На более позднем этапе реализации проекта методологиям и результатам, безусловно, придется уделить внимание. Однако в самом начале проблема должна быть изложена в ясных и понятных каждому терминах. Вот почему мы рекомендуем вам отказаться от технической терминологии и маркетинговой риторики. Начните с описания проблемы, которую требуется решить, а не технологии, которую планируется использовать.
Почему это важно? Дело в том, что проектные команды обычно состоят из тех, кто обожает данные, и тех, кто их боится. Как только в ходе обсуждения проблемы разговор заходит о методах анализа или технологиях, могут произойти две вещи. Люди, которых пугают данные, перестают участвовать в определении бизнес-проблемы. А те, кто их обожает, быстро разбивают проблему на технические подзадачи, которые могут соответствовать или не соответствовать реальной бизнес-цели. После превращения бизнес-проблемы в набор подзадач, связанных с обработкой данных, на обнаружение допущенной ошибки могут уйти недели и даже месяцы, потому что после начала работы над проектом никто не захочет пересматривать формулировку основной проблемы.
По сути, команды должны ответить на вопрос: «Действительно ли это реальная бизнес-проблема, которую необходимо решить, или мы занимаемся анализом данных ради него самого?» Это хороший и прямолинейный вопрос, который следует задавать именно сейчас, когда вокруг науки о данных и смежных областей такой ажиотаж и путаница.
Кого затрагивает эта проблема?
В данном случае важно понять не только то, кого затрагивает проблема, но и то, как может измениться работа соответствующих специалистов в будущем.
Вы должны подумать обо всех уровнях организации (а также о ее клиентах, если таковые имеются). Мы не имеем в виду дата-сайентиста, работающего над проблемой, или команду инженеров, которым придется поддерживать программное обеспечение. Речь идет об установлении конечных пользователей. Зачастую это не только те люди, которые участвуют в определении проблемы. Поэтому очень важно понять, чья повседневная работа будет затронута в случае реализации проекта, и привлечь этих людей к его обсуждению.
Мы рекомендуем перечислить имена тех, чья работа изменится в случае решения поставленной проблемы. Если таких людей много, соберите небольшую группу из их представителей. Составьте список этих людей и поймите, как на них повлияет результат проекта – а затем свяжите полученные ответы с последним вопросом.
Вы можете выполнить пробный запуск решения в рамках мысленного эксперимента. Допустите возможность ответа на вопрос, а затем спросите свою команду:
– Можем ли мы использовать полученный ответ?
– Чья работа от этого изменится?
Разумеется, это предполагает, что у вас есть нужные данные для ответа на вопрос. (Как мы увидим в главе 4, это предположение может оказаться чрезмерно оптимистичным.) Тем не менее вы должны ответить на эти вопросы и рассмотреть несколько сценариев, предполагающих успешное решение проблемы. Во многих случаях ответы на эти вопросы позволяют либо усилить влияние предложенного проекта, либо установить тот факт, что его реализация не предвещает коммерческой выгоды.
Что, если у нас нет нужных данных?
Каждый набор данных содержит ограниченное количество информации, и на каком-то этапе уже никакая технология или метод анализа не помогут вам двигаться дальше.
Мы по опыту знаем, что некоторые из самых больших ошибок компании совершают тогда, когда не задаются этим вопросом. А ведь этих ошибок можно было бы избежать, если бы их учли до начала реализации проекта. Дело в том, что люди, которые до сих пор работали над проектом, хотят довести его до конца любой ценой. Главные по данным изначально допускают вероятность отсутствия необходимых
