Обзор книги Тима Филлипса «Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе»
действительный член Академии проблем качества, член ASQ и ENBIS, к. т. н.
действительный член Академии проблем качества, член ASQ и ENBIS, к. т. н.
На первый взгляд книга кажется не заслуживающей внимания и слишком легковесной. В ней 30 глав объемом от 3 до 5–6 страниц. Каждая глава посвящена вопросу, по которому можно написать одно или несколько самостоятельных исследований. Никаких «умных» терминов, практически нет формул, на все издание десять картинок по анализу данных, штук пять таблиц…
0 
2 28/07/2018
В результате, прочитав примерно половину книги, я отложил ее до лучших времен. Однако, поскольку по роду деятельности я занимаюсь анализом данных, долго оставлять без внимания книгу с заглавием «Управление на основе данных…» я не мог. Тем более что название в оригинале звучит как «Бизнес на основе данных. Используйте данные реальной жизни, чтобы улучшить свой бизнес на 352%» (Data-driven business. Use real-life numbers improve your business by 352%).
Культура принятия решений на основе данных — Игорь Яшков
Тогда я прочел ее заново, внимательно. И понял, что все показавшееся изначально примитивным и легковесным составляет основную ценность данной книги. Ведь она рассчитана не на экспертов по анализу данных, а на тех, кто никогда этим не занимался и в глубине души боится в это влезать.
Я полностью согласен с утверждением автора: прежде чем бросаться в модную тему «больших данных», неплохо бы научиться анализировать собственные данные, которые есть у всех. И Тим Филлипс простым языком, последовательно рассказывает читателю:
- с чего начинается анализ данных;
- как его проводить быстрее и эффективнее;
- с помощью каких инструментов приступить к анализу;
- как лучше строить таблицы и диаграммы;
- какие показатели изучать;
- как искать закономерности в данных.
Начиная с 11-й главы Тим Филлипс рассказывает, как извлекать из данных информацию, полезную для принятия качественных решений. Автор делает акцент на типичные недостатки и искажения, которые присущи людям вообще и проявляются при анализе данных в частности.
В книге рассматриваются проблемы точности, достоверности и однородности данных, а также разница между корреляцией и причинно-следственной связью, демонстрируется, как скорость анализа сказывается на его точности. Конечно, Тим Филлипс не проходит мимо различных психологических искажений, о которых после выхода книги Даниэля Канемана «Думай медленно… Решай быстро» говорят практически все авторы бизнес-литературы.
Хотя в 24-й главе Тим Филлипс размышляет о том, чем стоит руководствоваться при принятии решений: интуицией или данными; в последней главе он все же приводит шесть причин в пользу данных. Не могу не согласиться с заключительной фразой книги: данные «…защищают нас от неудачных решений других людей…», но еще «…они защищают нас и от сидящего внутри каждого из нас глупца».
Управление на основе данных(Data-driven management)Лекция четвёртая. Аналитическая структура
К книге прилагается небольшой список литературы и перечень некоторых полезных интернет-ресурсов.
В качестве основных недостатков я бы отметил следующее.
- Неструктурированность большого объема информации. Автор дает читателю понятие о комплексе проблем, возникающих при разумном анализе данных, не разделяя их по важности/значимости.
- Манипуляции со статистикой. Хотя автор ссылается на замечательную книгу Дарелла Хаффа «Как лгать при помощи статистики», сам он не избежал некоторого искажения цифр и фактов. Во введении Тим Филлипс приводит данные о прибыли компании Google в 2000 и 2001 годах и, сравнив эти две цифры, пишет о росте на 352 процента (эта же цифра фигурирует в заглавии книги в оригинале). Но это и есть один из способов, как лгать при помощи статистики. Я взял чистую прибыль той же компании за последние 5 лет: в 2014 – прирост на 11,5 процента по сравнению с 2013, в 2015 – на 16,2, в 2016 – 23,1 и в 2017 – падение на 35 процентов по сравнению с 2016 годом. Даже если отбросить падение прибыли в 2017 году (возможно, из-за гигантских штрафов), рост на 20 процентов никак не сходится с цифрой 352. Таким образом, «…все что угодно можно доказать фактами».
Книга может быть полезна для неспециалистов как введение в анализ данных и справочник по основным проблемам в этой области. Для понимания не требуются знания непосредственно по анализу, ее можно начинать читать с любой главы. Книга написана простым языком, понятным любому образованному человеку. Может быть рекомендована для внимательного чтения предпринимателям, поскольку содержит ряд подсказок и позволяет избежать ошибок при принятии решений.
Купить книгу можно здесь.
Источник: kachestvo.pro
Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе
Описание книги Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе:
В последние годы популярность обрела тема «больших данных» (big data). Но многие люди не способны справиться даже с малым объемом данных – и, следовательно, не в состоянии принять взвешенное решение.
Из книги вы узнаете, как собирать, классифицировать, анализировать данные; использовать их в работе; распознавать подтасовки и верно интерпретировать информацию.
Эта книга нужна вам, если вы хотите научиться – или научить своих сотрудников – принимать решения на основе точной информации, а не сомнительных прогнозов.
На русском языке публикуется впервые.
Читать Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе онлайн бесплатно
TIM PHILLIPS
DATA-DRIVEN BUSINESS
USE REAL–LIFE NUMBERS IMPROVE YOUR BUSINESS BY 352 %
В 2000 году прибыль компании Google за первый полный год ее деятельности составила $19,1 млн. В 2001 году, за второй полный год деятельности компании, эта цифра допрыгнула до $86,4 млн. Если компании Google, работающей в области данных, удалось добиться роста прибыли на 352 %, получится и у вас при условии, что вы знаете, как использовать данные, которыми обладаете и которые можете сгенерировать.
Вероятно, 352 % – это несколько амбициозная цель, по крайней мере для начала. Однако смысл в том, что сегодня неспециалисты имеют практическую возможность, используя основные данные и статистику, узнать гораздо больше о собственном бизнесе, рынках и потребителях, чем было возможно всего несколько лет назад. Компания Google построила на этом бизнес. Она непрерывно анализирует, что делает, вносит изменения, экспериментирует, тестирует продукты и, что самое важное, учится на том, что говорят ей данные.
У Google есть преимущество. Компания в основном занимается данными. В ней работают многие лучшие умы планеты. А если ты сотрудник Google, попал в тупик и тебе понадобилась техническая поддержка, долго ждать ее не придется.
Тем не менее каждый из нас способен на большее. Мы можем осознать ограничения, связанные с тем, что говорит нам интуиция. Сегодня мы способны узнать больше о своем бизнесе, лучше анализировать потенциальные риски и выигрыш от наших решений. Мы в состоянии отвечать на навязчивые вопросы, на которые ни у кого нет ответа.
Мы можем научиться скептически относиться к данным, которыми оперируют другие, и таким образом избежать глупых ошибок. Мы можем стать более эффективными руководителями и при этом приходить домой вовремя, а не когда дети уже давно спят.
Как использовать эту книгу?
Это зависит от ваших целей. Вот несколько идей.
«Я всегда был не в ладах с математикой. Мне не дано».
Возможно, вы открыли эту книгу с грустью в душе. Всю свою сознательную жизнь вы стараетесь избегать цифр и говорите всем, что вы – один из тех людей, у которых нет «математического гена». Хорошая новость в том, что ваш генетический набор никоим образом не помешает вам понять то, что написано в этой книге.
Ученые-экономисты Майлс Кимбалл и Ной Смит в статье, опубликованной в журнале Quartz в 2013 году, указывают на то, что одни лишь разговоры о «математическом гене» способны разделить изучающих математику на две группы. Дети, у которых с самого начала возникают трудности с пониманием математики, начинают считать, что им это «не дано», и вскоре перестают прилагать усилия совсем.
А ученики с хорошей успеваемостью верят в то, что это у них «от природы», и начинают стараться еще больше. Но знаете что: нет ни одного научного исследования, в ходе которого ученые нашли бы ген, отвечающий за математические способности. Это исключительно социальный эффект, основанный на раннем опыте обучения и соответствии учебной программе.
Вы способны понять все, что изложено в этой книге. Не торопитесь. Дышите глубже.
«Работа будет строиться вокруг больших таблиц и графиков, а я этого терпеть не могу».
Да. Именно так и будет. Вы неожиданно попали в команду людей, которые умеют с этим работать, а вы просто смотрите на этот объем информации и пытаетесь понять, что они имеют в виду. Сосредоточьтесь на разделе книги, посвященном основам обращения с данными: это 90 % (примерная догадка) того, что от вас потребуется. Пусть в случае необходимости книга будет у вас под рукой.
«Мне с трудом дается принятие решений».
Тем лучше для вас: одна из причин, почему мы принимаем неправильные решения или не принимаем правильные, в недостатке достоверной информации. Самое важное – знать, в какой точке вы сейчас находитесь (
Источник: homeread.net
Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе
В последние годы популярность обрела тема «больших данных» (big data). Но многие люди не способны справиться даже с малым объемом данных – и, следовательно, не в состоянии принять взвешенное решение.
- Язык: русский
- Формат: fb2
- Размер: 589.39 kB
- Жанр: личные финансы
- Перевод: Юлия Константинова
Читать онлайн Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе. Филлипс Тим.
Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе
TIM PHILLIPS
DATA-DRIVEN BUSINESS
USE REAL–LIFE NUMBERS IMPROVE YOUR BUSINESS BY 352 %
Консультант Руслан Салахиев
Все права защищены.
Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.
В 2000 году прибыль компании Google за первый полный год ее деятельности составила $19,1 млн. В 2001 году, за второй полный год деятельности компании, эта цифра допрыгнула до $86,4 млн. Если компании Google, работающей в области данных, удалось добиться роста прибыли на 352 %, получится и у вас при условии, что вы знаете, как использовать данные, которыми обладаете и которые можете сгенерировать.
Вероятно, 352 % – это несколько амбициозная цель, по крайней мере для начала. Однако смысл в том, что сегодня неспециалисты имеют практическую возможность, используя основные данные и статистику, узнать гораздо больше о собственном бизнесе, рынках и потребителях, чем было возможно всего несколько лет назад. Компания Google построила на этом бизнес. Она непрерывно анализирует, что делает, вносит изменения, экспериментирует, тестирует продукты и, что самое важное, учится на том, что говорят ей данные.
У Google есть преимущество. Компания в основном занимается данными. В ней работают многие лучшие умы планеты. А если ты сотрудник Google, попал в тупик и тебе понадобилась техническая поддержка, долго ждать ее не придется.
Тем не менее каждый из нас способен на большее. Мы можем осознать ограничения, связанные с тем, что говорит нам интуиция. Сегодня мы способны узнать больше о своем бизнесе, лучше анализировать потенциальные риски и выигрыш от наших решений. Мы в состоянии отвечать на навязчивые вопросы, на которые ни у кого нет ответа.
Мы можем научиться скептически относиться к данным, которыми оперируют другие, и таким образом избежать глупых ошибок. Мы можем стать более эффективными руководителями и при этом приходить домой вовремя, а не когда дети уже давно спят.
Как использовать эту книгу?
Это зависит от ваших целей. Вот несколько идей.
«Я всегда был не в ладах с математикой. Мне не дано».
Возможно, вы открыли эту книгу с грустью в душе. Всю свою сознательную жизнь вы стараетесь избегать цифр и говорите всем, что вы – один из тех людей, у которых нет «математического гена». Хорошая новость в том, что ваш генетический набор никоим образом не помешает вам понять то, что написано в этой книге.
Ученые-экономисты Майлс Кимбалл и Ной Смит в статье, опубликованной в журнале Quartz в 2013 году, указывают на то, что одни лишь разговоры о «математическом гене» способны разделить изучающих математику на две группы. Дети, у которых с самого начала возникают трудности с пониманием математики, начинают считать, что им это «не дано», и вскоре перестают прилагать усилия совсем.
А ученики с хорошей успеваемостью верят в то, что это у них «от природы», и начинают стараться еще больше. Но знаете что: нет ни одного научного исследования, в ходе которого ученые нашли бы ген, отвечающий за математические способности. Это исключительно социальный эффект, основанный на раннем опыте обучения и соответствии учебной программе.
Вы способны понять все, что изложено в этой книге. Не торопитесь. Дышите глубже.
«Работа будет строиться вокруг больших таблиц и графиков, а я этого терпеть не могу».
Да. Именно так и будет. Вы неожиданно попали в команду людей, которые умеют с этим работать, а вы просто смотрите на этот объем информации и пытаетесь понять, что они имеют в виду. Сосредоточьтесь на разделе книги, посвященном основам обращения с данными: это 90 % (примерная догадка) того, что от вас потребуется. Пусть в случае необходимости книга будет у вас под рукой.
«Мне с трудом дается принятие решений».
Тем лучше для вас: одна из причин, почему мы принимаем неправильные решения или не принимаем правильные, в недостатке достоверной информации. Самое важное – знать, в какой точке вы сейчас находитесь (часть 3), при этом не меньшее значение имеет способность использовать информацию для построения прогнозов (часть 4). И, разумеется, эффективные навыки принятия решений должны быть составляющей ваших методов управления, этому посвящена часть 5.
«Мои презентации – полная ерунда».
Вы не одиноки. Понимание данных обеспечивает ясность и четкость изложения мыслей. Часть 2, часть 5 и часть 6 вам в помощь.
«Я не доверяю цифрам».
Комик Стюарт Ли[1] рассказал однажды о водителе такси, который на все его доводы по этому поводу саркастически бросил: «Ой, да ладно, все что угодно можно доказать фактами». В 2013 году компания Edelman, работающая в сфере PR, провела опрос 31 000 человек в 26 странах на тему, доверяют ли они тому, что говорят их руководители.
Оказалось, что своим боссам верят только 18 % респондентов (могло быть и хуже, политикам доверяют только 13 % опрошенных). Это грустная ситуация, и совсем не обязательно, чтобы так было. Давайте попробуем ее исправить, действуя сразу по двум фронтам. Во-первых, научимся быть более убедительными, используя цифры, чтобы информировать людей и принимать решения (часть 5 и часть 6). Во-вторых, научимся распознавать, когда другие прикрываются цифрами, чтобы ввести вас в заблуждение, – об этом читайте в части 7.
В последние годы невероятную популярность обрела тема «больших данных» (big data). Нам обещали, что эта концепция произведет революцию в жизни и работе. Но многие люди не способны справиться даже с малым объемом данных. Мы продолжаем принимать решения на уровне интуиции, даже когда она нас подводит (в части 6 и части 7 вы узнаете, почему не всегда следует доверять шестому чувству).
Если вы хотите добиться роста на 352 %, или 35,2 %, или 3,52 % и при этом ваши конкуренты в ведении бизнеса опираются на данные, а вы продолжаете играть в «угадайку», ваши шансы на успех ничтожно малы (помните, догадки ваших конкурентов, скорее всего, ничуть не хуже ваших). Если вы не в состоянии принимать информированные решения и считаете, что анализ данных – это не для вас, вы полагаетесь на удачу, а ваш бизнес зависит от каприза фортуны. Так что это еще одна личная причина прочесть эту книгу для повышения грамотности в обращении с данными. В будущем этот навык станет ключевым для человека, таким как чтение и письмо. Умение обращаться с данными будет означать, что вы останетесь востребованным специалистом.
Начинаем работать с данными
1. Что такое датафикация?
Это уродливое слово, но прекрасная идея: когда столь многое из того, чем мы занимаемся, способно обеспечить нас информацией, можно узнать даже гораздо больше, чем требуется.
Само это словечко вошло в употребление относительно недавно, а вот понятию, которое оно обозначает, фактически уже несколько десятилетий. Эта концепция начала формироваться, когда гики[2] поколения наших родителей осознали, что можно систематизировать огромное количество информации о мире в формате данных, если только найти способ, как это сделать. Задача по датафикации осложнялась проблемой измерения: в нецифровых системах информацию требуется перевести в числовой формат. В цифровых данные уже присутствуют.
Это полезно, потому что, как уже было сказано, невозможно управлять тем, что не поддается измерению. Датафикация – это способ внедрить принцип измерения в вашу работу. Это основа того, чем мы будем заниматься в дальнейшем по мере чтения этой книги.
Позвольте привести пример: если бы 30 лет назад вы вдруг захотели узнать, сколько писем приходит в вашу компанию, вам пришлось бы поручить одному из сотрудников скучную и долгую работу по подсчету всей входящей корреспонденции. Если бы вы захотели выяснить, какой объем этой корреспонденции адресован вам лично, сотруднику пришлось бы отсортировывать все адресованные вам письма и ежедневно подсчитывать их количество. А если бы при этом вас заинтересовало, получаете ли вы больше писем, чем ваши коллеги, то сотруднику пришлось бы на протяжении нескольких недель заниматься сортировкой и подсчетом корреспонденции, после этого составить отчет, сделать фотокопию и принести ее вам.
Затем, если у вас произошли какие-то изменения (например, вы делегировали работу коллеге), этому несчастному, сортирующему корреспонденцию, пришлось бы на протяжении еще нескольких недель повторять эту скучную работу, подготовить еще один отчет, найти первый отчет в каталоге, скрепить их вместе и, возможно, даже постараться сформировать небольшую статистику… Почему это должно вас волновать?
Потому что вы нанимаете кого-то для выполнения этой работы, а время этого сотрудника имеет стоимость (хотя бы потому, что когда он считает письма, то не делает что-то другое). Множество полезных данных никогда не были собраны. Хуже того, сбор некоторых занимал столько времени, что к моменту его завершения эта информация уже устаревала или оказывалась ненужной. Это было все равно что пытаться управлять лодкой, ориентируясь по волнам, которые она оставляет за собой.
Мир изменился, но многие (фактически большинство из нас) не пытаются идти в ногу со временем. Например, в Великобритании в органах местного самоуправления по-прежнему перепечатывают множество документов, в результате чего, согласно результатам исследования, проведенного компанией – поставщиком программного обеспечения NDL, впустую тратятся почти два миллиона рабочих часов в год. Это происходит, потому что большой объем информации по-прежнему остается на бумажных носителях, которые пылятся в шкафах для хранения документов или пересылаются из компании в компанию и постоянно нуждаются в перепечатке.
При таком способе копирования информации возникают ошибки. А для экономии времени перепечатывается только часть документа, так что многие данные просто теряются. Шкафы – это братские могилы писем. Никто и никогда не читает то, что в них находится.
В Великобритании на самом деле все еще не так плохо, но, если оценить эту ситуацию в масштабах всего мира, когда речь идет и о бизнесе и госуправлении, можно понять, сколько информации больше никто и никогда не узнает. Она потеряна навсегда. У вас наверняка какая-то информация хранится в таком виде, и, вероятно, что-то из нее вам могло бы пригодиться. Вот только как вы решите, что вам нужно знать, и как получите информацию, которая вам требуется?
• Шаг 1. Проведите аудит данных. Составьте список всех своих бизнес-функций и решений, которые вы принимаете. Процесс может оказаться длительным и скучным, но вам не придется заниматься этим часто. Один из вариантов, как можно справиться с этой работой, – это облечь свои бизнес-функции в список проблем или задач, требующих решения. Затем перечислите данные, которыми вы в идеале должны располагать для качественного решения этих задач.
• Шаг 2. Классифицируйте данные. Некоторые из них у вас уже есть, и вы знаете, где они. Другие тоже имеются, но вы не знаете, где они. Некоторыми данными вы не располагаете, но можете их собрать. И наконец, информация из той категории, которую вы не знаете и не можете получить (например, подробный отчет по продажам вашего конкурента).
• Шаг 3. Расставьте приоритеты и выделите данные, которые вам нужны. Не все из них одинаково полезны. Некоторой информацией просто приятно обладать, а некоторая составляет основу роста вашего бизнеса. Очевидно, приоритетом станет сбор важной информации, которой у вас нет, но которую можно найти. Проработайте весь список.
Скорее всего, вам так и не удастся дойти до конца, так как по мере работы над списком ваши приоритеты, вероятно, будут меняться.
• Шаг 4. Выстройте способы получения данных. Цель датафикации бизнеса не в том, чтобы прекратить делать реальную работу, потому что вы слишком заняты сбором информации, как делать работу.
Некоторые процессы можно организовать довольно просто: например, установить бесплатную программу по веб-аналитике для отслеживания статистики по вашим веб-страницам или настроить журналы безопасности. Некоторые процессы осуществляются в полуавтоматическом режиме, например, иногда может быть эффективным, если кто-то из сотрудников готовит небольшой еженедельный отчет. Простой способ датафикации бизнеса – перестать работать с банком на бумажных носителях. Синхронизируйте бухгалтерское ПО с онлайн-системой своего банка, и по крайней мере с декларациями по НДС дело у вас пойдет быстрее и с меньшим числом ошибок.
• Шаг 5. Определитесь с местом хранения данных. Часто этому не уделяют должного внимания. Безопасный обмен данными не менее важен, чем возможность найти информацию. Некоторые компании спотыкаются на этом заключительном шаге. Согласно данным компании Harris Interactive[3], 92 % людей по старинке продолжают отсылать информацию в формате вложения в письмах электронной почты.
Это значительно повышает вероятность отправить не тот документ, потерять письмо в большом количестве входящей корреспонденции или допустить утечку информации, если случайно забыть телефон в такси. Более надежный вариант – пользоваться безопасными способами обмена данными, например DropBox или Google Drive, или использовать облачное приложение для хранения данных, чтобы у вас был один источник информации.
Далее в этой части мы рассмотрим некоторые данные, которые относительно просто получить. У вас могут быть разные потребности. Тем не менее, если вам требуется вдохновение, подойдите к шкафу для хранения документов или набору лотков для входящей корреспонденции, которые находятся к вам ближе всего, найдите какие-нибудь данные и подумайте, как получить то же самое в цифровом виде.
2. Учимся считать
Можно многое узнать, просто анализируя статистику по вашей компании.
Хорошая новость: практически все, чем мы сегодня занимаемся, можно посчитать, будь то деятельность или ее результаты.
Умение считать – первый шаг к экономии средств. Простой пример: сколько вы тратите на программное обеспечение? Компания Cap Gemini[4] провела опрос среди ИТ-директоров, сколько денег в их организациях тратится на закупку и установку ПО. Только 37 % респондентов были уверены, что практически все установленное в компании ПО необходимо для ведения бизнеса. Три четверти респондентов считали, что 20 % приложений дублируют функции друг друга, а 57 % признались, что пятую часть всего установленного в компании ПО пора снести с компьютеров.
Есть программы, которые могут составить список всего ПО, используемого в вашем бизнесе. Проанализируйте, сколько вы тратите на приобретение лицензий, и вам будет не так уж сложно сэкономить, избавившись от лишнего.
На основании этого упражнения можно сделать два вывода. Первый: для этого не обязательно быть экспертом в области статистики. Нужно просто проанализировать, что вы имеете, и посчитать, во сколько вам это обходится. Процесс анализа может занять до нескольких часов, но это время с лихвой окупится, если впоследствии вы будете тратить меньше денег на поддержку меньшего
Источник: books-all.ru
