Аналитика самообслуживания

Изучение и анализ данных совсем не похоже на прокачку собственного газа. Мы все должны быть благодарны за то, что, когда заправочные станции много лет назад перешли с полного обслуживания на самообслуживание, они также не отнесли ремонт автомобилей в сферу самообслуживания. Закачка собственного газа включает в себя простую процедуру, которая не требует особых навыков.

Ремонт автомобиля, однако, требует большого мастерства и правильных инструментов.

То же самое относится к исследованию и анализу данных (т. Е. Получению смысла данных).

Самообслуживание стало одной из самых прибыльных маркетинговых кампаний за последние несколько лет в сфере бизнес-аналитики (BI) и аналитики, уступая только Big Data. Каждый поставщик в области BI и аналитики делает это заявление, возможно, не исключение. Однако осмысление данных самообслуживания является примером ложной рекламы, приносящей большой вред. Сколько плохих решений принимаются на основе показательных аналитических данных неквалифицированными людьми в организациях, которые принимают миф о самообслуживании? Боюсь, больше плохих решений, чем хороших.

Описание аналитики как «самообслуживания» предполагает, что она не требует навыков. Скорее, это говорит о том, что эту работу можно выполнить, просто зная, как использовать программный инструмент, поддерживающий «аналитику самообслуживания». Однако осмысление данных – это не то, что инструменты могут сделать для нас. Компьютеры не чувствуют себя разумными; они не обладают пониманием. Инструменты могут в лучшем случае помочь нам, развивая наши навыки мышления, если они хорошо спроектированы, но большинство так называемых инструментов самообслуживания BI и аналитики не разработаны должным образом. В лучшем случае эти дисфункциональные инструменты создают опасную иллюзию понимания, а не основу для принятия правильных решений.

Некоторые поставщики программного обеспечения считают свои продукты самообслуживанием из-за невежества: они не понимают смысла данных и поэтому не понимают, что самообслуживание неприменимо. Для них осмысление данных действительно похоже на прокачку вашего газа. Те немногие поставщики программного обеспечения, которые понимают смысл данных, позиционируют свои продукты как самообслуживание, потому что обман производит продажи, что приводит к доходам. Однако им не нравится думать об этом как о обмане, а только как о маркетинге, о том, в чем дело.

Как стало приемлемым для компаний, которые поддерживают осмысление данных – процесс исследования и анализа данных, чтобы найти и понять правду – продвигать свои продукты с ложью? Почему мы когда-либо доверяли бы компаниям, которые не уважают цель создания смысла данных – правда – до такой степени? Честные поставщики признают, что их продукты, независимо от того, насколько хорошо они разработаны, могут эффективно использоваться только людьми, которые развили аналитические навыки, и только в той степени, в которой они их развили. Это не должно быть трудным допуском, но поставщикам не хватает смелости и честности, которые необходимы, чтобы сделать это.

Некоторые поставщики доводят самообслуживание до крайности, утверждая, что их инструменты полностью выводят человека из цикла осмысления данных. Вы просто подключаете их инструменты к набору данных, а затем бездельничаете и с удивлением наблюдаете за тем, как они исследуют и анализируют данные с невероятной скоростью, что приводит к простому и полному отчету о полезных результатах. По крайней мере один продавец этого рода – BeyondCore – провозглашен провидцем Гартнером. Это антитеза видения. Ни один опытный аналитик данных не подойдет для этой уловки, но, к сожалению, это не те люди, которые обычно участвуют в принятии решений о покупке программного обеспечения.

Давайте будем благодарны за то, что мы можем сэкономить немного денег и времени, закачивая свой собственный газ, но давайте не будем распространять это на область необученного осмысления данных. Осмысление данных требует навыков. Любой разумный интеллект, который желает, может развить эти навыки так же, как они развивают все другие навыки, посредством обучения и обдуманной практики. Вот как я это сделал, и эти навыки были очень полезны. Люди и организации, которые признают аналитику самообслуживания за абсурдную ложь о том, что для развития аналитических навыков нужно время, и они станут завтрашними аналитическими лидерами.