О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные. Томас Дэвенпорт
или состояние. Эти устройства и люди, их эксплуатирующие, поддерживают связь через интернет, а это еще один колоссальный источник данных. Если добавить к этому объемы информации, проходящие через прочие средства связи (беспроводные и проводные телефонные линии, кабели, спутники и т. п.), трудно даже оценить все перспективы.
Доступность всех этих данных означает, что практически любая предпринимательская или управленческая деятельность может рассматриваться либо как проблема больших данных, либо как возможность их обработки. Производство, в котором значительная часть оборудования оснащена одним или несколькими микропроцессорами, все чаще становится средой, где функционируют большие данные. Потребительский маркетинг с мириадами покупок и историй посещений покупателей также сталкивается с проблемой их обработки. Google даже описывала свою самоходную повозку из будущего как проект, связанный с обработкой больших данных.
Гэри Лавмен, CEO[5] компании Caesars Entertainment (известный своим выражением «Мы так полагаем или мы знаем?»), глава Amazon Джефф Безос («Мы никогда не пренебрегаем данными») и Рид Хоффман, руководящий LinkedIn («Web 3.0 – это сеть с новым типом данных»), публично заявляли, что аналитическое мышление и принятие решений – это надежный способ обеспечить успех компании и свой личный успех. Любая компания в любой отрасли заинтересована в том, чтобы извлечь пользу из вала данных. Для этого требуются люди, умеющие провести их детальный анализ. У них разные имена, но всех их называют квантами[6], и эта книга предназначена не им. А еще компаниям нужны люди, способные принимать оптимальные решения на основе анализа и воплощать их в жизнь. Именно для них написана эта книга. Это вовсе не те самые кванты, не аналитики, у них нет математической подготовки, но им приходится работать с количественными данными и принимать решения на основе их анализа.
Какую пользу вы извлечете из этой книги
У нас, авторов, по этому вопросу разные мнения, но общая цель: расширить применение аналитического мышления в бизнесе и обществе, в первую очередь помогая не-квантам извлекать больше пользы из массивов данных. Том вообще не очень-то серьезно относится к квантам, будучи социологом по образованию и не слишком хорошо разбираясь в статистике, но ему приходится заниматься аналитикой и определять направления ее применения в бизнесе. В течение двадцати лет Том вел исследования, писал книги, обучал студентов и консультировал компании по вопросам формирования аналитического потенциала. Его опыт работы с менеджерами и обучения их аналитическим исследованиям лег в основу этой книги. Кроме того, Том – автор и соавтор бестселлеров Competing on Analytics («Аналитика как конкурентное преимущество»)[7] и Analytics at Work («Аналитика в работе»), в которых рассказывается о том, какую роль аналитика играет в разработке стратегии больших компаний. В предлагаемой вниманию читателей книге основное внимание уделено тому, как помочь сотрудникам развить аналитические навыки и способности.
Джин Хо в университете учился именно
CEO – высшее должностное лицо компании, ближайший российский аналог – генеральный директор.
От англ. quant – специалист по применению математических методов, методов количественного анализа в решении финансовых вопросов, оценке рисков и пр. Сленговое сокращение от quantitative analyst, quantitative analysis – количественные методы анализа.
Издана на русском языке: Харрис Д., Дэвенпорт Т. Аналитика как конкурентное преимущество. М.: BestBussinessBooks, 2010. 264 с.