Загрузка...
Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов — обложка книги
Краткое содержание, анализ и герои

Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Автор Альпина Паблишер
0+202261 читателей
Год издания2022
Дата написания2020-12-31
ИздательствоАльпина Паблишер
ISBN978-5-9614-7563-0
Язык книгиru
Язык оригиналаen
Возрастное ограничение0+
Темы
бизнес-аналитикаразвитие персоналаанализ данныханалитика

Описание

Книга раскрывает, почему в эпоху огромного объёма данных критически важно развивать навыки чтения, работы и анализа информации, и как организации могут построить культуру, обучение и стратегии, чтобы использовать данные как конкурентный актив.

Главный конфликт / проблема

Недостаток навыков работы с данными и отсутствие культуры, основанной на данных, приводит к потере возможностей, экономическим убыткам и неэффективному использованию технологий.

Ключевые идеи

  • Данные стали фундаментальным активом, но их потенциал раскрывается только при наличии навыков работы с ними.
  • Существует критическая нехватка дата‑грамотности: лишь 24 % людей, принимающих решения, уверенно работают с данными.
  • Причины нехватки навыков включают отсутствие образования, слабую стратегию, и «демократизацию» без обучения.
  • Нехватка навыков приводит к значительным финансовым потерям и потере эффективности.
  • Дата‑грамотность состоит из чтения, работы, анализа и общения с данными.
  • Четыре уровня аналитики требуют разных навыков, но все они основаны на дата‑грамотности.
  • Разные подразделения читают, работают, анализируют и сообщают данные по-разному, но все они необходимы для принятия решений.
  • Культура, стратегия, качество и управление данными – ключевые элементы успешной работы с данными.
  • Этика и законодательство (GDPR, алгоритмы) влияют на доверие к данным и требуют дата‑грамотности.
  • Свободное владение данными – это способность говорить и понимать язык данных.
  • Словарь данных обеспечивает единый язык и предотвращает ошибки в интерпретации показателей.
  • Обучение дата‑грамотности должно быть интегрировано в бизнес‑стратегию и адаптировано к уровню навыков сотрудников.

Вывод

Организации, которые инвестируют в развитие дата‑грамотности, культуру обмена данными и систематический процесс принятия решений, смогут использовать данные как стратегический актив, повышая конкурентоспособность и достигая устойчивого роста.

Кому полезна

  • Бизнес‑лидеры и менеджеры, стремящиеся повысить эффективность принятия решений
  • Аналитики и специалисты по данным, желающие систематизировать навыки
  • IT‑профессионалы, ответственные за инфраструктуру данных
  • Сотрудники всех уровней, которые хотят развить навыки работы с данными

Главные темы

  • Дата‑грамотность и её четыре элемента
  • Уровни аналитики и их применение
  • Словарь данных и свободное владение языком данных
  • Культура и обучение в организации
  • Процесс принятия решений и стратегии данных

Персонажи

  • Автор — Проводит читателя через процесс принятия решений и стратегии данных, показывает путь к выбору темы и мотивации, сравнивает процесс с восхождением горы.
  • Топ‑менеджмент — Быстро читает и оценивает данные, используя все уровни аналитики.
  • Отдел исследований и разработок — Использует дескриптивные и диагностические методы, чтобы понять рынок и конкурентов.
  • Отдел маркетинга — Анализирует данные о прошлых кампаниях и внешних тенденциях, применяя дескриптивные и диагностические методы.
  • IT‑отдел — Собирает, хранит и делает данные доступными для аналитики.
  • Отдел продаж — Анализирует данные о продажах и потребителях, чтобы улучшить результаты.
  • Майкл Джордан — Пример того, как решение, не сообщенное другим, теряет ценность.
  • Джордан Морроу — Эксперт, который делится своим опытом и наблюдениями о важности навыков работы с данными.
  • Читатель — Ищет направление в мире данных, должен найти своё «почему».

Цитаты

  • «Есть три типа лжи – ложь, наглая ложь и статистика»
  • «Данные – новая нефть, говорят, что они необходимы как воздух»
  • Читать – видеть и понимать значение букв и символов (в письменном или печатном виде), из которых состоит текст, мысленно интерпретируя их.
  • Работа и игра – это два слова, которые описывают одно и то же, только в разных условиях.
  • Свободное владение данными, согласно определению, которое мы с вами будем использовать, – это способность говорить на языке данных и понимать его.
  • Словари данных используются для предоставления подробной информации о содержимом набора данных или базы данных (например, имена измеряемых переменных, типы или форматы данных, а также текстовые описания).
  • Демократизация – это передача или предоставление чего-либо широким массам.
  • Если вы хотите осуществить программу в масштабах организации, то без поддержки никуда.
  • Я не терпел поражений. Я просто нашел десять тысяч способов, которые не работают.
  • Если данные не занимают в общей стратегии их организации должного места – даже если раньше казалось, что все в порядке.

Вам также может понравиться

Страница 1 из 5

Назад125Далее