Что значит быть управляемым данными? Кэсси Козырков, главный специалист по принятию решений в Google Cloud, который консультирует руководящие группы по вопросам процесса принятия решений, стратегии ИИ и создания организаций, управляемых данными, считает, что часто организации больше вдохновляются данными, чем управляются ими. Кэсси также работает над демократизацией статистического мышления и машинного обучения, чтобы все — Google, ее клиенты, весь мир! — может использовать красоту и силу данных.

В преддверии ее поездки на TechChill 2019 в феврале мы попросили Кэсси рассказать, с какими общими проблемами она сталкивается в своей работе с наукой о данных и принятием решений на основе данных.

Что означает управление данными? С какими распространенными ошибками вы сталкиваетесь в организациях, управляемых данными?

Чтобы решение было основано на данных, им должны управлять данные, а не что-то совершенно другое. Кажется таким простым, но на практике это так редко встречается, потому что у большинства лиц, принимающих решения, отсутствует ключевая психологическая привычка, без которой их решения в лучшем случае основываются на данных. Никакая математика в мире не может это исправить.

Не могли бы вы подробнее рассказать о психологических аспектах, которые могут привести к принятию решений на основе данных?

Оказывается, многие люди используют данные только для того, чтобы чувствовать себя лучше в отношении решений, которые они уже приняли. Мы находим наиболее удобный способ увидеть доказательства, и мы не всегда знаем, что делаем это. Психологи придумали для этого прекрасное название: предвзятость подтверждения. Чем больше способов нарезать данные, тем больше ваш анализ является питательной средой для предвзятости подтверждения. Результат? Лица, принимающие решения, в конечном итоге используют данные, чтобы чувствовать себя лучше при выполнении того, что они собирались сделать в любом случае. Противоядие заключается в том, чтобы заранее установить критерии принятия решений.

Оказывается, многие люди используют данные только для того, чтобы чувствовать себя лучше в отношении решений, которые они уже приняли.

Какие навыки необходимы специалистам по данным сегодня?

Вы должны не только иметь глубокое понимание процесса принятия решений и того, как информация должна управлять действиями, но и тонко чувствовать нюансы того, как с пользой повлиять на вашу конкретную сферу бизнеса, и, как будто этого недостаточно, вам также необходимо чтобы понять экосистему разнообразных навыков, которые должны собраться вместе, чтобы сделать крупномасштабный проект по науке о данных успешным. И это только минимум для входа в эту игру.

Мы часто слышим о нехватке специалистов по обработке и анализу данных, но вы пришли к выводу, что нехватка руководящих кадров гораздо хуже. Почему так?

Сегодня большинство лидеров в области науки о данных — это те, кого я называю «превзойденными учеными данных». Люди, которые получили формальное образование в области естественных наук, инженерии или статистики, а затем каким-то чудом однажды проснулись и осознали, что они больше заинтересованы в том, чтобы сделать данные полезными, чем в погоне за сложностью математики ради нее самой. Мы не можем ожидать, что эти специалисты по обработке и анализу данных превзойдут все ожидания и сразу поймут, как быть хорошими лидерами и лицами, принимающими решения. Кто бы их этому научил? Вы не научитесь этому, пишу код или доказывая теоремы целыми днями. Часть решения заключается в том, чтобы изменить моду, чтобы эти навыки стали неотъемлемой частью того, чтобы быть хардкорным в чем-то столь же привлекательном, как наука о необработанных данных.

Присоединяйтесь к нам на TechChill 2019, чтобы узнать больше от Кэсси, получите пропуск здесь.

Подготовлено Гретой Бабарскайте, контент-менеджером TechChill

Первоначально опубликовано на www.techchill.co 17 января 2019 г.