Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман

данных. На этот случай они предусматривают возможность сбора более качественных данных для ответа на вопрос. А если таких данных не существует, они возвращаются к исходному вопросу и пытаются пересмотреть содержание проекта.

Когда проект будет завершен?

Многим из нас доводилось участвовать в проектах, которые длились слишком долго. Если ожидания относительно длительности проекта неясны с самого начала, то со временем команды начинают посещать совещания просто по привычке и генерировать отчеты, которые никто не читает. Чтобы переломить подобные тенденции, следует ответить на вопрос: «Когда проект будет завершен?» еще до начала его реализации.

Этот вопрос позволяет сосредоточиться на причине, по которой проект был инициирован, и согласовать ожидания всех участников. Серьезные проблемы могут возникнуть в связи с тем, что в будущем вам может потребоваться некоторая информация или продукт, которых пока не существует. Определитесь с окончательным результатом. Это позволит возобновить процесс обсуждения потенциальной отдачи от инвестиций в реализацию проекта и убедиться в наличии у команды согласованной метрики для измерения его воздействия.

Итак, соберите всех участников проекта и определите причины, по которым он может быть завершен. Некоторые из них довольно очевидны, например, проект может быть свернут из-за отсутствия финансирования или снижения интереса. Отбросьте эти очевидные неудачи и сосредоточьтесь на том, что нужно сделать для решения бизнес-проблемы и успешного завершения проекта. В случае с проектами по работе с данными конечным результатом обычно является понимание (например, того, насколько эффективной была последняя маркетинговая кампания) или применение (например, прогностической модели, которая предсказывает объем поставок на неделю вперед). Многие проекты потребуют дополнительной работы, например, в виде дальнейшей поддержки и обслуживания, и об этом команде необходимо сообщить заранее.

Не думайте, что знаете ответ на этот вопрос, пока не задали его.

Что, если нам не понравятся результаты?

Ответ на последний вопрос готовит участников проекта к тому исходу, о котором они предпочли бы не думать, – к вероятности установления того, что их изначальные предположения были ошибкой. Чтобы ответить на этот вопрос, вы должны представить, что находитесь в точке невозврата. После многих часов, потраченных на реализацию проекта, вы понимаете, что его результаты показывают совсем не то, на что вы рассчитывали. Обратите внимание, что речь идет не о том, что данные не позволяют ответить на поставленный вопрос. Данные отвечают на вопрос и, возможно, довольно уверенно – но полученный ответ не устраивает заинтересованные стороны.

Осознавать то, что результаты проекта оказались не такими, как вы ожидали, всегда нелегко. К сожалению, такое случается гораздо чаще, чем можно было бы предположить. Заранее обдумав возможность неудовлетворительного результата проекта, вы сможете разработать план действий на тот случай, если вам потребуется сообщить участникам плохие новости.

Задав этот вопрос, вы также сможете обнаружить различия в восприятии результатов проекта разными людьми. Например, вспомните нашего аватара Джорджа из введения. Джордж относится к тому типу людей, которые склонны игнорировать результаты, не отвечающие их убеждениям, и наоборот – отстаивать результаты, которые им соответствуют. Постановка данного вопроса позволяет выявить подобную предвзятость еще до начала реализации проекта.

Не стоит приступать к работе над проектом, если вы знаете, что у него есть только один приемлемый результат.

Причины провала проектов по работе с данными

Проекты могут провалиться по многим причинам, среди которых нехватка финансирования, ограниченные сроки, отсутствие необходимой экспертизы, необоснованные ожидания и тому подобное. А еще существуют проблемы, связанные с данными и методами их анализа. Например, проектная группа может применить метод анализа, который она не может объяснить, к данным, которые она не понимает, чтобы решить не имеющую значения проблему – и все равно считать полученный результат успехом.

Давайте рассмотрим такой сценарий.

Клиентское восприятие

Вы работаете в компании X, входящей в список Fortune 10, чья социально нечувствительная маркетинговая кампания вызвала негативную реакцию со стороны средств массовой информации. Вас назначили ответственным за мониторинг «клиентского восприятия». В команду проекта входят следующие люди:

– менеджер проекта (вы);

– спонсор проекта (лицо, оплачивающее его реализацию);

– два специалиста по маркетингу (не имеющие опыта работы с данными);

– молодой дата-сайентист (только что окончивший колледж и стремящийся применить изученные методы на практике).

В ходе установочного совещания спонсор проекта и дата-сайентист бодро и взволнованно обсуждают то, что называется «анализом настроений». Спонсор проекта услышал об этом методе на недавней технической конференции, когда конкурирующая компания заявила о его использовании. Дата-сайентист сказал, что научился проводить анализ настроений в ходе работы над своим дипломным проектом, и предложил применить эту технику к комментариям клиентов на страницах компании в Twitter. Маркетологи думают, что эта техника позволяет интерпретировать эмоциональные реакции людей, используя данные из социальных сетей, но практически не участвуют в обсуждении.

Вам говорят, что анализ настроений позволяет автоматически пометить твит или пост как «положительный» или «отрицательный». Например, фраза «Спасибо за спонсорство Олимпиады» является положительным комментарием, а «Ужасное обслуживание клиентов» – отрицательным. Дата-сайентист сказал, что мог бы ежедневно подсчитывать количество положительных и отрицательных комментариев, строить графики, отражающие текущие тенденции, и публиковать результаты на информационной панели для всеобщего ознакомления. А самое главное, никому больше не нужно читать комментарии клиентов. Машина сделает это сама. Итак, решено. Проект запущен.

Месяц спустя дата-сайентист с гордостью демонстрирует информационную панель с результатами анализа клиентского восприятия, проведенного на базе клиентов компании X. Результаты обновляются каждый день с учетом последних данных и включают в себя ряд «положительных» комментариев, опубликованных за прошедшую неделю. На рис. 1.1 показан главный график этой информационной панели, отражающий динамику настроений клиентов. На нем показаны только доли положительных и отрицательных комментариев, хотя большинство их – нейтральные.

Спонсор проекта доволен. Неделю спустя эта информационная панель выводится на монитор в комнате отдыха на всеобщее обозрение.

Это успех.

Шесть месяцев спустя монитор убирается из комнаты отдыха в связи с ее ремонтом.

Никто этого не замечает.

Рис. 1.1. Тенденции, выявленные в результате анализа настроений

Критический анализ проекта показал, что никто в компании не использовал полученные результаты анализа настроений – даже маркетологи, входящие в команду проекта. Когда их спросили, почему, они признались, что им не очень понравилась изначальная идея. Да, каждое сообщение можно было пометить как положительное или отрицательное. Но мысль о том, что никому больше не нужно читать комментарии, казалась принятием желаемого за действительное. Маркетологи сомневались в полезности такого метода маркировки. Кроме того, по их мнению, клиентское восприятие не может быть проанализировано на основе лишь онлайн-взаимодействия, хотя этот набор данных