Оглавление
Карл Андерсон. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов
Введение
Краткий обзор
Для кого эта книга?
Структура глав
Условные обозначения
Глава 1. Что значит «на основе данных»?
Сбор данных
Доступ к данным
Составление отчетности
Оповещения
От отчетов и оповещений к анализу
Критерии управления на основе данных
Зрелость аналитических данных
Краткий обзор
Глава 2. Качество данных
Аспекты качества данных
Происхождение данных
Качество данных как совместная ответственность
Глава 3. Сбор данных
Собирайте все что можно
Расстановка приоритетов при выборе источников данных
Установление взаимосвязи
Сбор данных
Покупка данных
Сколько стоит набор данных?
Хранение данных
Глава 4. Специалисты по аналитике
Типы специалистов по аналитике
Аналитика – это командный спорт
Навыки и качества
Еще один инструмент
Организация работы аналитиков в компании
Глава 5. Анализ данных
Что такое анализ данных?
Виды анализа данных
Глава 6. Разработка показателей
Разработка показателей
Ключевые показатели эффективности
Глава 7. Сторителлинг на основе данных
Сторителлинг
Первые шаги
Визуализация данных
Фокусировка сообщения
Организация данных
Подача данных
Основные выводы
Глава 8. A/B-тестирование
Почему A/B-тестирование?
Практические рекомендации по A/B-тестированию
Другие подходы
Влияние на корпоративную культуру
Глава 9. Принятие решений
Как принимают решения?
Что осложняет процесс принятия решения?
Решения
Заключение
Глава 10. Корпоративная культура на основе данных
Открытость и доверие
Повышение квалификации в области работы с данными
Сначала цели
Задавайте вопросы
Итерации и обучение
Как противостоять HiPPO
Руководство на основе данных
Глава 11. Топ-менеджмент компании с управлением на основе данных
Chief Data Officer
Chief Analytics Officer
Заключение
Глава 12. Вопросы конфиденциальности, этики и риска
Уважайте конфиденциальность
Практикуйте эмпатию
Качество данных
Безопасность
Обеспечение исполнения
Заключение
Заключение
Дополнительная литература
Приложение А. О необоснованной эффективности данных: почему больше данных лучше?
Проблемы типа «ближайший сосед»
Проблемы относительной частотности
Проблемы оценки одномерного распределения
Проблемы многофакторности
Приложение В. Заявление о видении
Ценность
Реализация
Благодарности
Об авторе
Колофон
Эту книгу хорошо дополняют:
Отрывок из книги
Эта книга посвящена двум основным вопросам:
1) что означает для компании управление на основе данных?
.....
К сожалению, не совсем. Это все равно что в лесу падает дерево, но никто этого не слышит. Если специалисты по работе с данными проводят анализ, но никто не обращает на него внимания, и если результаты этого анализа никак не отражаются на процессе принятия решений в компании, то это нельзя считать управлением на основе данных. Специалисты по работе с данными должны информировать тех, кто принимает решения, и последние должны делать это, учитывая результаты работы аналитиков.
Дайкс предлагает термин «аналитическая цепочка ценности» (см. рис. 1.3). Данные ложатся в основу отчетов, которые будут способствовать проведению более глубокого анализа. Результаты анализа предоставляются лицам, принимающим решения, и процесс принятия решений строится на их основе. Это ключевой шаг. Данные и результаты анализа, о которых идет речь, требуются для принятия решения, способного повлиять на стратегию или тактику компании или ее развитие.
.....
