Читать книгу Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - Роман Зыков - Страница 8

Глава 1
Как мы принимаем решения
Аналитический паралич

Оглавление

Поспешишь – людей насмешишь. Все самые страшные ошибки я совершил, когда торопился – например, когда 15 лет назад пришел в Ozon.ru, чтобы поднять аналитику с нуля и должен был каждую неделю делать огромную простыню метрик о деятельности всей компании без нормальных проверок. Из-за давления менеджмента и спешки в этом регулярном еженедельном отчете было множество ошибок, с последствиями которых мне еще долго пришлось разбираться.

Современный мир живет на бешеных скоростях, но расчет метрик нужно делать очень аккуратно, а значит, не быстро. Конечно, не стоит впадать в другую крайность – «аналитический паралич», когда на каждую цифру будет уходить очень много времени. Иногда попытки сделать правильный выбор приводят к тому, что я называю «аналитическим параличом» – когда уже пора принять решение, но не получается. Слишком высока неопределенность результата или рамки слишком жесткие. В аналитический паралич легко впасть, если пытаться принять решение чисто рационально, руководствуясь только логикой.

Яркий пример – книга «Проект Рози» Грэма Симсиона (кстати, одна из любимых книг Билла Гейтса и его жены). Молодой успешный ученый-генетик Дон ищет жену, но ни разу еще не продвинулся дальше первого свидания. Сочтя традиционный способ поиска второй половинки неэффективным, Дон решает применить научный подход. Его проект «Жена» начинается с подробнейшего 30-страничного вопросника, призванного отсеять всех неподходящих и выявить одну – идеальную. Понятно, что человека, который соответствовал бы такому списку требований, просто не существует. А потом он знакомится с девушкой, у которой нет ничего общего с его идеалом. Что из этого вышло – догадайтесь сами.

Второй пример – покупка машины. Когда я в последний раз делал это, то составил целую таблицу в Excel с техническими параметрами машин, вплоть до размера багажника в сантиметрах. Потом я целый год думал, ходил, смотрел, а в результате купил ту, которой и близко не было в моем списке, по велению сердца. Но на самом деле это было не веление сердца – просто за целый год поисков и анализа я понял, что в этом списке было по-настоящему важно для меня, а что нет.

Третий пример из моей профессиональной практики связан с гипотезами, точнее с тестами. Представьте себе, что вы вместо старого алгоритма рекомендаций разработали новый и хотите его протестировать. У вас есть 10 сайтов, где можно выполнить сравнение. В итоге вы получили: 4 выигрыша, 4 ничьи и 2 проигрыша. Стоит ли заменить старый алгоритм на новый? Все зависит от критериев решения, которые сформулировали перед тестом. Новый алгоритм должен победить на всех сайтах? Или вероятность выигрыша должна быть больше вероятности проигрыша? В первом случае очень высока вероятность того, что вы закопаетесь в бесконечных итерациях, «полируя» свой алгоритм до совершенства, особенно учитывая то, что тесты займут не одну неделю. Это типичная ситуация «аналитического паралича». Во втором – условие кажется легким. Хотя из практики скажу, что даже его выполнить бывает очень непросто.

Я считаю, что в решениях нужно идти на осознанный риск, даже если нет всей информации. В наше время, конечно, мир меняется слишком быстро, чтобы иметь роскошь долго делать выбор. Если решение не примете вы, это сделает кто-то за вас, например ваш конкурент.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Подняться наверх