О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные — Ким Хо, Томас Дэвенпорт

О чем говорят цифрыНеважно, чем вы интересуетесь, в какой сфере работаете и каких размеров ваша компания – цифры и аналитика сегодня повсюду, и всем приходится иметь с ними дело. Эта книга в доступной форме познакомит вас с количественным анализом, его терминами и методами, поможет развить аналитические навыки и разговаривать на одном языке с количественными аналитиками.

Характеристики книги

Дата написания: 2013
Дата перевода: 2014
Название: О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные
Автор: Ким Хо, Томас Дэвенпорт
Объем: 280 стр., 33 иллюстрации
ISBN: 978-5-00057-118-7
Переводчик: Эльвира Кондукова
Правообладатель: Манн, Иванов и Фербер

Предисловие к книге «О чем говорят цифры»

Мы живем в мире информации, объем которой нарастает с поразительной скоростью – все больше и больше данных сваливается на наши головы, причем большую их часть собирают, чтобы улучшить качество принимаемых решений в бизнесе, государственном управлении или общественной деятельности. Если нам не удается это сделать методами количественного анализа, тогда данные пропадают впустую, а уровень эффективности нашей деятельности далек от желаемого. Цель этой книги в том, чтобы показать читателю, как работает количественный анализ (даже если у читателя нет математической подготовки) и как использовать его для улучшения принимаемых решений.



Актуальность данных и аналитических исследований

Рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. Если вы занимаетесь спортом, то наверняка знаете о бейсбольной статистике Moneyball и революции в профессиональном бейсболе, которую позволил совершить анализ данных об эффективности действий отдельных игроков. Сейчас такая статистика внедрена практически во всех популярных видах спорта. Если вы увлекаетесь сетевыми компьютерными играми, то наверняка знаете, что разнообразные сведения о вашем игровом поведении накапливают и анализируют компании Zynga и Electronic Arts. Любите кино? Возможно, слышали о методике, применяемой компанией Netflix для прогнозирования предпочтений в области кино. Может быть, вы не знаете, что некоторые голливудские киностудии (например, Relativity Media) используют похожие методики, принимая решение о том, какие кинопроекты финансировать.

Важно, что существуют различные типы данных. Некоторые используют для бухгалтерского учета. Например, ваша компания наверняка сохраняет информацию о том, с какого числа вы зачислены в штат или сколько дней ежегодного отпуска использовали. Но по мере накопления все большего объема данных того или иного типа у компаний возникает понятное желание найти им полезное применение, в частности использовать для принятия решений. Обычно активно пользуются базой данных о персонале. На основе этих данных руководство может задать вопрос: какое количество сотрудников, возможно, уволится в следующем году? Есть ли взаимосвязь между полным использованием отпуска за текущий год и результатами работы сотрудника за тот же период?

Но сбор данных и аналитика не просто способствуют принятию оптимальных управленческих решений. Многие интернет-компании – Google, Facebook, Amazon, eBay и прочие – используют так называемые большие данные о текущих онлайновых операциях не только когда нужно обосновать принимаемое решение, но и при разработке новых продуктов и их свойств. Стремитесь ли вы создать дополнительную ценность для потребителей или оптимизировать принимаемые решения – все это задачи для аналитиков. Они обобщают данные, ищут в них внутреннюю логику и на ее основе разрабатывают модели. Найти в данных логику и эффективно их использовать можно лишь с помощью методов математического или статистического анализа, обобщенно называемых аналитикой.

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») 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 деловому администрированию и статистике и, естественно, стал убежденным квантом. Он исследовал применение аналитических методов для решения разнообразных проблем в бизнесе и общественной деятельности. Кроме того, он разработал и вел образовательный курс по развитию аналитических способностей сотрудников. Джин Хо получил в Корее звание профессора делового администрирования и статистики, написал шесть книг, в том числе 100 Common Senses in Statistics («100 здравых смыслов в статистике») и Freak Statistics («Причудливая статистика»). Главная их цель – помочь людям без статистической или математической подготовки лучше понимать и интерпретировать статистические данные и результаты.

Мы надеемся, что эта книга поможет вам разобраться в аналитике и уверенно использовать статистическую информацию. Она облегчит сотрудничество с квантами и научит на равных дискутировать с ними об аналитических процедурах и методиках. Вы заговорите языком количественного анализа и сможете задавать правильные вопросы. Может быть, она даже вдохновит вас на то, чтобы стать квантом!

Информированный потребитель аналитических данных

У менеджеров, тесно сотрудничающих с аналитиками, множество вариантов того, как можно использовать количественно-аналитические данные для обоснования своих действий. Вот, например, какие решения недавно приняла Дженнифер Джой, вице-президент отделения клинических исследований и управляющая колл-центром компании Cigna, ведущей в отрасли здравоохранения. Колл-центр активно работает с клиентами, стремясь улучшить их состояние, особенно если у них хроническое заболевание (например, диабет или болезни сердца), требующее постоянного лечения и контроля. Это способствует повышению качества медицинских услуг. Джен в свое время работала медицинской сестрой и не занималась аналитикой. Но она получила степень магистра делового администрирования и считает, что аналитика очень важна для компании. На ее примере легко убедиться в том, что два ключевых аспекта аналитического мышления – умение определять проблему и задавать правильные вопросы – помогают сберечь деньги для компании и ее клиентов.

Ключевой вопрос в работе Джой – сколько времени следует уделять консультированию клиентов Cigna через колл-центр по поводу того, как предотвратить хроническое заболевание или замедлить его развитие. Она стремится доказать, что можно одновременно создавать дополнительную ценность для потребителей и контролировать издержки компании. Ключевая итоговая переменная для Джой – это частота первоначальной и повторной госпитализации пациентов. С одной стороны, она просматривает десятки страниц ежемесячных отчетов, где отражена динамика этого показателя. Процент повторной госпитализации то повышается, то понижается, и Джой не уверена, что понимает, почему так происходит: «Мне приходится изучать множество разных показателей, но это всего лишь цифры, они не отвечают на вопрос, что из этого следует». Но ей действительно хотелось бы выяснить, помогают ли пациентам звонки в колл-центр компании и влияют ли они на частоту повторных госпитализаций.


О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные — Ким Хо, Томас Дэвенпорт (скачать)

(ознакомительный фрагмент книги)

Полную версию можно читать или скачать тут — Литрес


Другие интересные материалы:

Переиграть Уолл-стрит — Питер Линч Куда выгоднее вкладывать деньги — в акции или облигации? Как выбрать лучшие акции, которые станут победителями на рынке? Как правильно читать баланс и...
Десять главных правил для начинающего инвестора — Бертон Малкиел... Простые и понятные идеи профессора экономики Принстонского университета Бертона Малкиела уже более тридцати лет привлекают внимание инвесторов, стремя...
Формула времени. Тайм-менеджмент на Outlook — Глеб Архангельский... Многие пользователи Microsoft Outlook даже не подозревают об огромных возможностях этой программы в плане организации времени - времени, которого нам ...