Инженеры, компьютерщики и техники одинаково любят математику, числа и формулы. Это те люди, которые предпочитают знать «Как это работает», чем «Что это дает». Это те, кто разбирает старые часы и пытается их починить.
В первые годы работы в корпоративном мире я столкнулся с этим, как с экзаменом в колледже: я пытался объяснить гипотезу, развитие событий, формулы и ожидал, что потом буду спрашивать о каких-то технических вещах, например, почему я использовал хи-квадрат. распределения вместо Нормального, как если бы они были академическими учителями.
Наверняка это было не так. В корпоративном мире и в реальном мире в целом людям нужны ответы. Именно ответы. И они хотят, чтобы вы объяснили решение простыми, понятными и разумными шагами. Они не глупы и, конечно, не хотят, чтобы с ними так обращались. Они будут проверять большие числа и искать противоречия. И они хотят знать, говоря человеческим языком, почему ваше решение является правильным. Вы должны рассказать историю. Ваша задача — объяснить простыми словами, что вы имеете в виду, и защитить свою позицию, используя тот же набор слов (не формул).
Оптимальное решение неправильной проблемы
Я провел много лет в своем стремлении всегда находить оптимальное решение с помощью лучшего современного метода для аналитических задач.
Неправильный. Совершенно неправильно.
Оптимальное решение неправильной проблемы ничего не решает.
Людям в реальном мире не нужно оптимальное решение. Им нужно решение, которое работает эффективно. И единственный способ найти эффективное решение — в Вопросах, а не в методе разрешения модели. Проблема в постановке задачи. Проблема в правильной гипотезе модели.
Если вы хотите решить реальную проблему, вам не понадобится формулировка «Используйте целочисленное программирование для решения этого набора уравнений». Он будет поступать в виде разрозненных фрагментов информации, с десятками людей, говорящих о разных точках воли, с ложными скудными базами данных. И вам нужно будет сформулировать вопросы.
Модель может быть простой, как одно линейное уравнение, если она обеспечивает эффективное решение.
Проблемы аналитики
Я вижу много волнений и модных словечек: большие данные, искусственный интеллект, Watson, R-Phyton или что-то в этом роде.
Это только инструменты. Они не решают проблемы в одиночку. Они не решат всех проблем мира.
Через пару лет эти модные слова исчезнут, некоторые забудутся, и появятся новые модные имена, обещающие то же самое.
Для меня лучше, чем пытаться найти волшебное решение, создать основу. Простые и эффективные решения. И эти решения должны:
- Предоставить информацию, руководство, ясность
- Поддержка решения
- Расширенный анализ
То есть предоставьте способы задавать вопросы.
Арнальдо Гунзи
Другие записи: https://medium.com/@arnaldogunzi
Основной блог: https://ideiasesquecidas.com/
«Высвобождение атомной энергии изменило все, кроме нашего мышления. Решение этой проблемы лежит в сердце человечества. Если бы я только знал, я бы стал часовщиком»
Альберт Эйнштейн