Компания для людей. Как сохранить душу бизнеса в эпоху тотальной цифровизации. Ришад Тобакковала

вдвое больше, чем в 2016-м[6]. А в 2020 г., как ожидается, на аналитику данных в мире уйдет 203 миллиарда долларов. Для сравнения, в 2016 г. эта цифра составила 130 миллиардов[7].

      И это лишь несколько примеров того, что в паре «таблички – живая история» первые доминируют.

      Есть много причин, по которым компании с головой кидаются в использование данных. Не последнюю роль играет появление сложнейших технологий, позволяющих очень быстро обрабатывать информацию и делать из нее выводы. Но есть и другие объяснения:

      ● данных очень много;

      ● в отличие от чувств, они не такие запутанные;

      ● данные точны, чувства неявны;

      ● данные – универсальный язык, понятный всем и везде;

      ● как показывает пример Google и Facebook с их мощнейшими предиктивными алгоритмами, использование данных приносит прибыль;

      ● данные можно очень эффектно визуализировать.

      Все это, конечно, не означает, что данные – это плохо. Неправильно было бы считать, что таблички – зло, а история – благо. Обе составляющие жизненно необходимы бизнесу. Более того, именно способность находить баланс между ними выводит компании в лидеры.

      Проблема в том, что слишком велик соблазн фокусироваться только на данных, и баланс сразу смещается. Ведь данные помогают обосновать наши решения, просчитать и снизить риски. Благодаря им мы постигаем поведение потребителей и на основе этого разрабатываем наши продукты и услуги. При помощи данных компании выживают и зарабатывают деньги.

      Но это заставляет нас ошибочно полагать, будто данные – все, что требуется для успеха. И мы теряем критичные для процветания бизнеса гибкость, вдохновение, нестандартность мышления. Данные должны и могут быть наполнены смыслом, и использовать их нужно с умом. Нам следует прибегать к ним не только чтобы выразить нечто в цифрах, повысить эффективность и производительность. Но и для того, чтобы задуматься над другими, общечеловеческими вопросами. Что результаты опроса сотрудников говорят об их морали и готовности оставаться в компании еще длительное время? Какие модели поведения поставщиков выявляют применяемые нами алгоритмы и как эти модели связаны с текущими проблемами и вспыхивающими время от времени конфликтами?

      В компании, полагающейся не только на данные, но задумывающейся и о смыслах, корпоративные политики и программы не должны быть основаны на цифрах и могут даже вступать с ними в противоречие. Например, статистика требует от компании сократить персонал на 10 %, чтобы сохранить показатели прибыли. Но такой шаг деморализует сотрудников. Более сознательным решением будет снизить другие расходы, но сохранить рабочие места и позитивный настрой в коллективе.

      Конечно, это очень простой пример. Но он хорошо показывает необходимость в равной степени ориентироваться и на математику, и на здравый смысл. Чтобы этому научиться, для начала рассмотрим, что мы понимаем под математикой и смыслом, в чем их различие и когда они нужны.

      Типы данных: математика и смыслы

      Если говорить

6

Rani Molla, «2017 Is Already the Biggest Year Ever for Data Center Investment in the U.S.,» Vox, 28.09.2017, https://www.recode.net/2017/9/28/16374640/2017-biggest-year-data-center-investment-energy-cloud-streaming-internet-traffic.

7

Gil Press, «6 Predictions for the $203 Billion Big Data Analytics Market,» Forbes, 20.01.2017, https://www.forbes.com/sites/gilpress/2017/01/20/6-predictions-for-the-203-billion-big-data-analytics-market/#7c0229932083.