Co oznacza DATA-DRIVEN – kolejny buzzword, czy coś konkretnego ?

5 czerwca 2017

Co oznacza data-driven ? To pytanie, które często słyszę. Sformułowanie to jest często używane przez działy marketingu wielu firm w ich komunikatach do Klientów. Dzieje się to na tyle często, że coraz więcej osób zaczyna traktowć sformułowanie data-driven jako kolejny buzzword. Buzzwordem nie jest. Zatem co oznacza data-driven ?

Informacja nikomu nie powie, co zrobić

Dane same w sobie nie są wartościowe, tak jak wszelkie informacje - nie mają żadnego znaczenia. Dlaczego ? Bo informacja nikomu nie powie, co zrobić.

Dane same w sobie w najlepszym przypadku nie mają znaczenia, a w najgorszym przypadku wprowadzają w błąd. Nie mówią zbyt wiele o tym, co zrobić. Czujemy to na co dzień, kiedy w naszych biurach często słychać pytanie „o czym mówią nam te dane ?”, a odpowiedzią zazwyczaj jest irytujące ”o niczym”.

Zakładamy, że dane są tym samym, co ukierunkowanie. Czy aby na pewno ? Dane, każde dane i w dowolnej ilości są jedynie informacją. Same w sobie nie reprezentują obiektywnej rzeczywistości. Co więcej, niezależnie od tego jakie dane posiadasz (big data, small data, smart data, czy jakiekolwiek inne data), zawsze są one niekompletne. Paradoksalnie, posiadanie większej ilości danych nie oznacza zwykle lepszego ich zrozumienia.

Co oznacza data-driven, czyli czym różni się informacja od ukierunowania

Ludzie potrafią doskonale podejmować decyzje w oparciu o swoje doświadczenie, swoją historię oraz kontekst danych. Gorzej nam idzie z dostrzeganiem płynących z nich przyszłych możliwości.
To jak przetwarzamy dane w dużym stopniu zależy od tego, kto je przetwarza. Równie często, w oparciu o ten sam kontekst i historię, dochodzimy do tych samych konkluzji, co do kompletnie innych wniosków.

Póki co, rysuje się zatem nie najpiękniejszy obrazek naszej przyszłości przeładowanej przecież danymi... Jest jednak nadzieja.

Dane są bezużyteczne, jeśli oczekujemy, że zawierają obiektywną prawdę i nie łączymy ich z naszą percepcją, założeniami, przeszłością i kreatywnością rozumianą jako zadawanie pytań i eksperymentowanie. W takim znaczeniu kreatywność oznacza wzięcie danych, zakwestionowanie początkowych założeń, o tym, o czym dane mówią i eksperymentowanie z danymi aż wyciągniemy z nich coś użytecznego.

Po prostu, dane powinniśmy traktować jak informację, a nie ukierunkowanie.

Eksperymentowanie i data-driven

Musimy pozwolić danym poinformować nas o faktach po to, by zadać pytania i eksperymentować możliwości, by odkryć ukierunkowania i potencjał, których dane same w sobie nie zawierają. Eksperymentowanie nie zakłada możliwych odpowiedzi. Dopuszcza wiele otwartych scenariuszy. Musimy tylko zaakceptować fakt, że sukces może przyjść z wielu kierunków lub z żadnego z nich.

Najlepszą metodą eksploracji eksperymentowania jest zadawanie pytań. Dlatego takim sukcesem cieszą się dziś nowoczesne rozwiązania analityczne. Zamiast statycznych zestawień w arkuszach kalkulacyjnych lub tabelek z wykresami w narzędziach raportowych, oferują one technologie umożliwiające odkrywanie nieoczekiwanych trendów i całej historii (oraz przewidywalnej przyszłości) ukrytej w danych – właśnie przez zadawanie pytań na podstawie otrzymanych uprzednio odpowiedzi.

Dla większości z nas kreatywność nie oznacza eksplorowania wszystkich możliwych rezultatów, ale małej ich części ograniczonej naszą historią i naszymi perspektywami. W ciągu życia tworzymy wspomnienia w naszej pamięci i kiedy podejmujemy decyzje o przyszłości, korzystamy z tej historii. To dlatego każdy z nas może różnie interpretować te same dane. Mamy przecież swoją historię i jest ona mniej lub bardziej inna od historii innych. Im bardziej zróżnicowaną ktoś ma historię, tym większą pulę do wyboru, ale wciąż ograniczoną.

Podejmując decyzje w zespole dysponuje się oczywiście szerszą pulą historii. Im bardziej zróżnicowany zespół, tym pula jest szersza. Wówczas dane dają lepszą okazję do wykorzystania zróżnicowanych odczuć, pomysłów i co ważniejsze pytań.

Mniej zróżnicowany zespół pracujący nad danymi może być bardziej efektywny, ale jednocześnie będzie również mniej kreatywny. A przecież to kreatywność jest bardzo potrzebna w rozwiązywaniu problemów.

Co oznacza data-driven ? Zrozumienie przez pytanie ?

Kiedy rozwiązujemy problemy, powinniśmy korzystać z danych jak z narzędzia, które pozwala zrozumieć nasz świat i robić nowe rzeczy. Jednocześnie nie możemy zakładać, że dane będą nas prowadziły. Dane powinny być sygnałem z szerszego świata, z którego korzystamy pomagając sobie w znajdywaniu odpowiedzi i zadaniu nowych pytań. Ukierunkowanie na działanie powinno wypływać z nas, a nie z danych. Z tego między innymi wynika tak duża popularność rozwiązań analitycznych, które pozwalają całym nieformalnym grupom i ustrukturalizowanym zespołom z łatwością współpracować w aplikacji analitycznej, aby podejmować lepsze decyzje.

Mam nadzieję, że od teraz, kiedy usłyszysz sformułowanie „data-driven”, zamiast szukać odpowiedzi, które dane przynoszą, będziesz szukać pytań, które chcesz zadać.

Jeśli chcesz poczytać kolejne wpisy poruszające temat "co onacza data-driven", zapraszam tu: https://www.bivisee.com/?s=data-driven

W sieci jest też kilka ciekawych materiałów odpowiadających na pytanie "co oznacza data-driven". Jednym z nich jest ten: https://blog.qlik.com/becoming-a-data-driven-success

BiViSee

Sprzedaż B2B, efektywność, startup, biznes, outsourcing IT, programiści, analitycy, testerzy, regulacje bankowe, analityka regulacyjna
Umów konsultację
logo BiViSee
Poltyka prywatnościRegulamin
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
menu linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram