В мире, где искусственный интеллект открывает широкий доступ к данным, технически неподготовленным людям надо срочно учиться с ними обращаться.
Как это сравнительно легко сделать, рассказывает американский Inc. в совместной рубрике с сервисом ответов на вопросы Quora.
Например, специалист Quora по big data Даг Бордонаро советует начать с базового курса по статистике, который поможет понять язык и концепции, необходимые для того, чтобы извлекать пользу из аналитики. Важно выработать в себе потребность в данных — старайтесь опираться на них при принятии собственных решений и анализе выводов других сотрудников. Включите грамотность с данными в параметры своей продуктивности. И самое важное — не думайте о работе с данными как о технической задаче, для вас это бизнес-процесс:
В мире, где искусственный интеллект (ИИ) делает данные доступными почти для каждого сотрудника, для технически неподготовленных людей как никогда важно освоить грамотную работу с big data. Проблема для многих из них, однако, в том, что они даже не знают, с чего начать.
Между тем хорошее начало — освоение старого доброго курса базовой статистики. Он даст вам основополагающий язык и понимание концепций данных, необходимые, чтобы получить реальную ценность от аналитики. Самое замечательное, что людям, которым нужны такие курсы, сегодня не нужно их долго искать — существует огромное количество доступных онлайн-ресурсов. И хотите верьте, хотите нет, статистика там преподается хорошо: довольно легко и очень весело.
Второй способ повысить грамотность в сфере big data — просто получить доступ к данным вашей компании. Если у вас такого доступа ещё нет, обратитесь к своему менеджеру. Если у вас есть доступ к данным, но вы не знаете, как их использовать, не бойтесь обратиться за помощью. Скорее всего, опытный пользователь big data находится где-то рядом — гораздо ближе к вам, чем вы думаете, и наверняка будет счастлив поделиться своими знаниями с вами. Наконец, если вы заметили, что ваша организация не настроена на предоставление доступа к данным, не бойтесь просить об этом ваш отдел новых технологий. Вы будете приятно удивлены тем, как быстро запросы бизнес-пользователей могут спровоцировать изменения в работе IT-отделов.
В-третьих, чаще запрашивайте данные. Известно, что один из важнейших этапов изучения иностранного языка — это его практическое использование. Изучение языка данных ничем не отличается. Чтобы узнать его, вам нужно на самом деле его использовать. Поэтому всякий раз, когда вы видите, что какое-то решение принято вашим менеджером или коллегой, попросите подтверждающие его данные. Если вы сами принимаете решение, спросите себя, какие данные вы использовали, чтобы прийти к такому выводу. То есть необходимо создать внутренний спрос на данные и ожидать его во всем, что вы делаете.
Также важно, если вы хотите повысить свою грамотность в области работы с данными, научиться измерять и оценивать самого себя. Спросите себя: как вы оцениваете свой успех на работе? В таких областях, как продажи или маркетинг, это может быть очевидно — вы измеряете количество и качество клиентов или количество кликов в определенной рекламной кампании. Используйте тот же образ мыслей при самооценке собственной подготовленности в работе с данными. Создайте представление о корпоративной производительности, управляемое данными, и используйте его для измерения этой производительности. Такой подход поможет вам осмысливать многие вещи через призму big data.
Самое главное, не думайте о своей компетентности в работе с данными как о технической проблеме. Это бизнес-проблема. Искусственный интеллект позволяет избавиться от большинства технических проблем при работе с данными. Сформулируйте для себя проблему необходимости регулярного использования big data как критическую потребность бизнеса, и это поможет вам превратить работу с данными в привычку.