Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Data-driven как карго-культ: почему данные убивают прорывные решения

Для многих data-driven это мантра или даже часть религии.
А по существу это очередной пример распиаренного подхода, применяемого бездумно.
Data-driven или любой другой подход — это всего лишь инструмент. И как любым инструментом нужно уметь им пользоваться, знать когда применять, чтобы не быть "молотком, который везде и во всем видит гвозди".
Ошибка распиаренных заблуждений не в том, что они не работают, а в том, что они работают только в определенных условиях и для определенных задач. Другой важный момент это умение работать с данными:
— определение данных
— сбора и обработка
— визуализация
— принятие решений
и т.д.
Часто вижу, как используют слова "мы принимаем решения на основе данных", "использую Data-driven подход" и т.д., чтобы продать (себя, компанию или что-то еще), но в реальности нет понимания и навыков для работы с данными. Люди часто забывают о том, что они мало что знают о мире вокруг, часто прибывают в иллюзиях и в сами являются ошибкой выжившего.
Есть много разн
Оглавление

Так ли нужно ли принимать решения на основе данных?


Для многих data-driven это мантра или даже часть религии.
А по существу это очередной пример распиаренного подхода, применяемого бездумно.

Data-driven или любой другой подход — это всего лишь инструмент. И как любым инструментом нужно уметь им пользоваться, знать когда применять, чтобы не быть "молотком, который везде и во всем видит гвозди".

Ошибка распиаренных заблуждений не в том, что они не работают, а в том, что они работают только в определенных условиях и для определенных задач. Другой важный момент это умение работать с данными:
— определение данных
— сбора и обработка
— визуализация
— принятие решений
и т.д.

Часто вижу, как используют слова "мы принимаем решения на основе данных", "использую Data-driven подход" и т.д., чтобы продать (себя, компанию или что-то еще), но в реальности нет понимания и навыков для работы с данными. Люди часто забывают о том, что они мало что знают о мире вокруг, часто прибывают в иллюзиях и в сами являются ошибкой выжившего.

Есть много разных подходов, когда отрицаются, ставятся под сомнение или вовсе отбрасываются все имеющиеся данные, и иногда даже отбрасываются законы линейной логики и рыночные догмы.Можно критиковать этот подход, но он работает. И человечество не имело бы многих технологий без таких подходов.⠀Обычно это задачи задачи "за горизонтом" — в квантовой физике, n-мерных пространствах или в обычном брейншторме. Там принятые данные и "законы" — это всего лишь рамки текущего восприятия.
Чтобы совершить прорыв (вертикальный переход), нужно на время "ослепнуть" к цифрам и опыту, иначе вы построите лишь улучшенную версию старого, а не создадите принципиально новое.⠀

⠀⠀

В бизнесе редко задумываются о решении задач в вертикали.


Если
горизонтальные решения — это работа внутри системы (когда мы анализируем данные, чтобы подкрутить конверсию на 0,5%), то вертикальные решения — это изменение самой системы (трансформация бизнеса, поля конкуренции и другие задачи уровня ТРИЗ).

Представьте это так:
— В горизонтали вы используете данные, как карту. Вы идете по проложенным тропам, оптимизируя маршрут. Здесь данные — ваш навигатор.
— В вертикали вы совершаете прыжок. Вы выходите в «н-мерное измерение», где старая карта (ваши прошлые данные и законы) не просто бесполезна — она тянет вас вниз, заставляя повторять старые ошибки.

Другой пример, у вас есть продукт/ бизнес.
Принимая только горизонтальные решения на основе данных, вы будете конкурировать, за стоимость клика и сливать бюджеты.

Но вы можете на время оставить данные и начать искать решения в вертикали — пересобрать продукт, позиционирование, смыслы, внедрить улучшения. И в результате то что было "красным океаном" стало "голубым океаном в штиль".


Вот недавно общались с ребятами и несколько раз слышал от них фразы, что они "работают с данными", "нужно принимать решения только на основе данных" и прочее.
А когда начал смотреть на их данные и как с ними работают, увидел знакомую картину: есть что-то, но не "данные" и не "работа с данными".
И сразу становится ясно, что стоит перепроверить данные и решения "на основе данных". Чем мы и занялись оставшееся время.


Принимая только горизонтальные решения, вы обречены на вечную и дорогую «войну в красном океане».

Мне же нравится искать решения в вертикали - от изучения кейсов (Генри Форд и "более быстрые лошади") до поиска новых решений (АГРО24, Гикбрейнс/ Скиллбокс, 4Ets, консалтинг).

Я считаю, что лучше тратить ресурсы на развитие, чем на бесполезную конкуренцию за условную "стоимость клика" и слепое следование карго-культу.

Еще одна из важнейших задач, когда данные могут мешать - это долгосрочное планирование на 10-20-50 лет. Но об этом будет другой пост.

А как вы определяете момент, когда данные пора на время положить на полку?

-----------------

Я в вк vk.com/dmitry.krinitsyn
→ Задай вопросы в АМА-сессии.
→ Отправь запрос на стратегическую сессию с CPTO/ CDTO.

4ets - Цифровая Экспедиция
→ Рассчитай свои потери и потенциал:
4ets.com
→ Для бизнеса и партнеров:
4ets.com/b2b
→ План развития:
4ets.com/roadmap
→ Стратегия развития:
4ets.com/strategy