Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

Люди, которых пугают данные, перестают участвовать в определении бизнес-проблемы. А те, кто их обожает, быстро разбивают проблему на технические подзадачи, которые могут соответствовать или не соответствовать реальной бизнес-цели. После превращения бизнес-проблемы в набор подзадач, связанных с обработкой данных, на обнаружение допущенной ошибки могут уйти недели и даже месяцы, потому что после начала работы над проектом никто не захочет пересматривать формулировку основной проблемы.

По сути, команды должны ответить на вопрос: «Действительно ли это реальная бизнес-проблема, которую необходимо решить, или мы занимаемся анализом данных ради него самого?» Это хороший и прямолинейный вопрос, который следует задавать именно сейчас, когда вокруг науки о данных и смежных областей такой ажиотаж и путаница.

Кого затрагивает эта проблема?

В данном случае важно понять не только то, кого затрагивает проблема, но и то, как может измениться работа соответствующих специалистов в будущем.

Вы должны подумать обо всех уровнях организации (а также о ее клиентах, если таковые имеются). Мы не имеем в виду дата-сайентиста, работающего над проблемой, или команду инженеров, которым придется поддерживать программное обеспечение. Речь идет об установлении конечных пользователей. Зачастую это не только те люди, которые участвуют в определении проблемы. Поэтому очень важно понять, чья повседневная работа будет затронута в случае реализации проекта, и привлечь этих людей к его обсуждению.

Мы рекомендуем перечислить имена тех, чья работа изменится в случае решения поставленной проблемы. Если таких людей много, соберите небольшую группу из их представителей. Составьте список этих людей и поймите, как на них повлияет результат проекта – а затем свяжите полученные ответы с последним вопросом.

Вы можете выполнить пробный запуск решения в рамках мысленного эксперимента. Допустите возможность ответа на вопрос, а затем спросите свою команду:

– Можем ли мы использовать полученный ответ?

– Чья работа от этого изменится?

Разумеется, это предполагает, что у вас есть нужные данные для ответа на вопрос.

(Как мы увидим в главе 4, это предположение может оказаться чрезмерно оптимистичным.) Тем не менее вы должны ответить на эти вопросы и рассмотреть несколько сценариев, предполагающих успешное решение проблемы.