Эта книга поможет вам построить ментальную модель для понимания науки о данных, статистики и машинного обучения. Ментальная модель – это «упрощенное представление наиболее важных элементов некоторой предметной области, достаточное для решения проблем»[7]. Думайте о ней как о хранилище в вашем мозгу, в которое вы можете поместить информацию.
Некоторые книги и статьи начинаются со списка определений: «Машинное обучение – это…», «Глубокое обучение – это…» и так далее. Чтение технических определений в отсутствие ментальной модели, в которую эту информацию можно было бы вписать, похоже на скупку одежды, которую вам негде хранить. Рано или поздно вся она окажется на свалке.
Однако с помощью ментальной модели вы научитесь понимать, думать и говорить на языке данных. Вы станете главным по данным.
В частности, прочитав эту книгу, вы сможете:
– Думать статистически и понимать, какую роль вариации играют в вашей жизни и процессе принятия решений.
– Разбираться в данных – разумно говорить и задавать правильные вопросы о статистике и результатах, с которыми сталкиваетесь на рабочем месте.
– Осознавать истинное положение вещей в сфере машинного обучения, текстовой аналитики, глубокого обучения и искусственного интеллекта.
– Избегать распространенных ловушек при работе с данными и их интерпретации.
Главный по данным – это тот, кто способен критически осмыслять данные вне зависимости от своей официальной роли. Это может быть аналитик, сидящий за компьютером, или топ-менеджер, наблюдающий за работой других. В этой книге вам как главному по данным предстоит сыграть разные роли.
Хотя «сюжет» книги выстроен в хронологическом порядке, каждая глава – это отдельный урок, который может быть изучен сам по себе. Однако мы рекомендуем прочитать книгу от начала до конца, чтобы выстроить свою ментальную модель и перейти от основ к более глубокому пониманию.
Книга состоит из четырех частей.
Часть I. Думайте как главный по данным. В этой части вы научитесь мыслить критически и задавать правильные вопросы о проектах по работе с данными, реализуемых в вашей организации; вы узнаете, что такое данные, а также освоите специальную терминологию и научитесь смотреть на мир через призму статистики.
Часть II. Говорите как главный по данным. Главные по данным – активные участники важных обсуждений. Эта часть научит вас «спорить» с данными и задавать правильные вопросы для понимания статистики, с которой вы сталкиваетесь. В ней вы познакомитесь с основными понятиями статистики и теории вероятностей, необходимыми для понимания и оспаривания предоставляемых вам результатов.
Часть III. Освойте набор инструментов дата-сайентиста. Главные по данным должны понимать фундаментальные концепции, лежащие в основе работы статистических моделей и моделей машинного обучения. В этой части вы получите интуитивное представление о неконтролируемом обучении, регрессии, классификации, текстовой аналитике и глубоком обучении.
Часть IV. Гарантируйте успех. Главные по данным знают о распространенных ошибках, допускаемых при работе с данными. В этой части вы узнаете о технических ловушках, которые приводят к провалу проектов, а также о людях и типах личностей, участвующих в соответствующих проектах. Наконец, мы дадим вам несколько рекомендаций о том, как добиться успеха в качестве главного по данным.
Мы не раз отмечали, что объем данных растет гораздо быстрее, чем наша способность формулировать порождаемые этим проблемы и возможности. Мы показали, что прошлое как всего общества, так и авторов этой книги наполнено неудачами, связанными с данными. И только поняв это прошлое, мы можем понять будущее. Для начала мы познакомили вас с несколькими важными концепциями в примере с классификацией ресторанов.
Для более глубокого понимания данных вам необходимо прорваться сквозь шум, критически осмыслить связанные с данными проблемы и научиться эффективно взаимодействовать с соответствующими специалистами. Мы уверены, что, вооружившись этими знаниями, вы добьетесь успеха.
Готовы? Ваш путь становления главным по данным начинается на следующей странице.
Многие компании спешат попробовать «что-нибудь новенькое», не останавливаясь для того, чтобы задать правильные бизнес-вопросы, изучить базовую терминологию или научиться смотреть на мир сквозь призму статистики.
У главных по данным не будет такой проблемы. Часть I, «Думайте как главный по данным», подготовит вас к предстоящему пути и поможет сформировать правильный настрой для размышлений о данных и их понимания. Эта часть состоит из следующих глав:
Глава 1. В чем суть проблемы?
Глава 2. Что такое данные?
Глава 3. Готовьтесь мыслить статистически.
«Хорошо сформулированная проблема – это наполовину решенная проблема»
– Чарльз Кеттеринг, изобретатель и инженер
Первый шаг на пути становления главным по данным заключается в том, чтобы помочь своей организации выбрать для решения те проблемы, которые действительно важны.
Это может показаться очевидным, однако многие из вас наверняка были свидетелями того, как компании говорили, насколько замечательные у них данные, а затем преувеличивали их влияние, неправильно интерпретировали результаты или инвестировали в технологии работы с данными, которые не создавали ценности для бизнеса. Часто кажется, что компании запускают проекты по работе с данными просто потому, что им нравится, как это звучит, не вполне понимая важность самих проектов.
Такой подход оборачивается напрасной тратой времени и денег и может породить негативное отношение к будущим проектам. Действительно, стремясь найти скрытую ценность в имеющихся данных, многие компании часто терпят неудачу на самом первом этапе процесса, связанном с определением стоящей перед бизнесом проблемы[8]. Итак, в этой главе нам предстоит вернуться к началу.
В следующих разделах мы рассмотрим полезные вопросы, которые следует задать главному по данным, чтобы убедиться в важности его работы. Затем мы рассмотрим примеры того, как игнорирование этих вопросов оборачивается провалом проекта. Наконец, мы обсудим некоторые скрытые издержки, связанные с недостатком четкости в исходном определении проблемы.
Мы по опыту знаем, что вернуться к основным принципам и задать фундаментальные вопросы гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд. Каждая компания имеет уникальную культуру, и командная динамика не всегда позволяет открыто задавать вопросы – особенно те, которые могут заставить других почувствовать свою несостоятельность. Многие главные по данным не могут даже начать задавать важные вопросы, способствующие реализации проектов. Вот почему иметь культуру, которая поощряет постановку таких вопросов, так же важно, как и сами вопросы.
Не существует универсальной формулы, подходящей для всех компаний и главных по данным. Если вы руководитель, мы призываем вас создать открытую среду, позволяющую задавать такие вопросы. (Начните с привлечения к обсуждению технических экспертов.) И задавайте вопросы сами. Это позволит вам продемонстрировать такую ключевую черту лидерства, как смирение, а также побудит других включиться в процесс. Если вы не руководитель, мы все равно рекомендуем вам задавать эти вопросы, не боясь нарушить статус-кво. Наш совет – просто делать все от себя зависящее. Исходя из опыта, мы считаем, что задавание правильных вопросов всегда позволяет получить гораздо больше, чем отказ от этого.
Мы хотим научить вас вовремя замечать предупреждающие знаки и сообщать о возникающих проблемах. Вот пять вопросов, которые вам следует задать, прежде чем приступать к работе с данными:
1. Почему эта проблема важна?
2. Кого затрагивает эта проблема?
3. Что, если у нас нет нужных данных?
4. Когда проект будет завершен?
5. Что, если нам не понравятся результаты?
Давайте подробно разберем каждый из них.
Несмотря на кажущуюся простоту, этот фундаментальный вопрос часто упускают из виду. Зачастую еще до начала реализации проекта мы сосредоточиваем внимание на способах решения проблемы и на потенциальных выгодах от этого. В конце главы мы поговорим об истинных последствиях оставления этот вопроса без ответа. Как минимум этот вопрос позволяет определиться с ожиданиями относительно результатов проекта. Это важно, поскольку проекты по работе с данными требуют затрат времени и сил, а зачастую и дополнительных инвестиций в технологии и данные. Простое определение важности проблемы до запуска проекта поможет повысить эффективность использования ресурсов компании.
Вы можете задать этот вопрос по-разному:
– Что мешает вам (нам) спокойно спать по ночам?
– Почему это важно?
– Эта проблема новая или она уже была решена ранее?
– Какой приз на кону? (Какова отдача от инвестиций?)
Вам нужно понять, как эту проблему видят другие. Это, в свою очередь, поможет понять, как разные люди будут поддерживать проект и согласятся ли они на его запуск.
Во время первоначальных обсуждений вам следует сосредоточиться на центральной бизнес-проблеме и пристально следить за разговорами о последних технологических тенденциях: они могут легко отвлечь участников от основной темы совещания. Обращайте особое внимание на два предупреждающих знака:
– Фокус на методологии. Это когда компании кажется, будто использование какого-то нового метода анализа данных или технологии даст ей некое преимущество. Вы наверняка сталкивались с маркетинговыми уловками наподобие: «Если вы не используете искусственный интеллект (ИИ), то вы отстаете…» Или когда компания привязывается к какому-то понравившемуся ей модному термину (вроде «анализа настроений»).
– Фокус на конечном результате. Некоторые проекты сбиваются с пути, потому что компании уделяют слишком много внимания тому, каким должен быть конечный результат. Например, они говорят о необходимости создания в рамках проекта интерактивной информационной панели. Вы приступаете к реализации проекта и оказываетесь перед выбором между созданием новой информационной панели и установкой системы бизнес-аналитики. Проектные группы должны быть готовы сделать шаг назад и понять, как именно то, что они собираются создать, принесет пользу организации.
То, что оба предупреждающих знака касаются технологии, а также то, что ее не следует упоминать на этапе определения проблемы, может показаться неожиданностью или облегчением. На более позднем этапе реализации проекта методологиям и результатам, безусловно, придется уделить внимание. Однако в самом начале проблема должна быть изложена в ясных и понятных каждому терминах. Вот почему мы рекомендуем вам отказаться от технической терминологии и маркетинговой риторики. Начните с описания проблемы, которую требуется решить, а не технологии, которую планируется использовать.
О проекте
О подписке