О чем говорят цифры

Как понимать и использовать данные

Описание

О книге

Неважно, чем вы интересуетесь, в какой сфере  работаете и каких размеров ваша компания – цифры и аналитика сегодня повсюду, и всем приходится иметь с ними дело.

Чтобы принимать эффективные решения, нужно уметь анализировать данные и извлекать из них смысл. В этом вам поможет данная книга, которая в доступной форме объясняет, как:

  • формулировать гипотезы и проверять их на основании данных;
  • интерпретировать и формулировать результаты анализа;
  • эффективно взаимодействовать с аналитиками в вашей компании;
  • развить количественное мышление.

Цифровые данные и аналитика оказывают все большее влияние на современный мир, и если вы не хотите отставать, прочтите эту книгу.

Для кого эта книга

Для тех, у кого нет специального бизнес-образования или для тех, кто чувствует себя неуверенно, сталкиваясь со статистикой и количественными данными, но осознаёт их важность.

Почему решили издать эту книгу

Потому что грамотное использование аналитики дает реальное конкурентное преимущество.

Фишки книги

Три этапа количественного анализа, разбитые на шесть шагов.

Каждый проиллюстрирован двумя подробными примерами - один из сферы бизнеса, а второй из сферы общественных или личных отношений.

Об авторах

Том Дэвенпорт — заслуженный профессор менеджмента и IT в Babson College, соучредитель Международного института аналитики. Занимается исследованиями в Центре цифрового бизнеса MIT. Один из наиболее часто публикуемых авторов Harvard Business Review.

Том преподавал в Гарвардской школе бизнеса, в Чикагском университете, проводил исследования для Accenture, McKinsey & Company, Ernst & Young. Сейчас Дэвенпорт помогает компаниям «оживить» методы управления.

Список научных интересов Тома широк: большие данные, управление знаниями, управление информацией, реинжиниринг бизнес-процессов, целостность корпоративных систем. Дэвенпорт написал шестнадцать бизнес-книг, в том числе «О чем говорят цифры». В этой книге Том рассказывает о том, как работать с большими данными и научиться их анализировать.

Том написал более 100 статей для таких изданий, как Harvard Business Review, Sloan Financial Times. Часто цитируется в The Wall Street Journal, New York Times, Business Week, Fortune, Business 2.0, Boston Globe и Fast Company. Был назван одним из 50 лучших профессоров бизнес-школ, а также попал в список «100 самых влиятельных людей в IT».

Джин Хо Ким — профессор бизнеса и статистики в Корейском национальном университете обороны и директор-исследователь лаборатории аналитических исследований при этом же университете.

Цитаты из книги

Что такое большие данные?

За месяц 600 миллионов пользователей Faсebook добавили в сеть 30 миллиардов единиц контента. Пользователи YouTube просматривают более двух миллиардов видеоклипов в день. Объем файла с полной расшифровкой человеческого генома составляет около одного терабайта.

Зачем мне это нужно?

Большие данные и основанная на них аналитика способны существенно изменить практически каждую отрасль экономики и бизнес-процессы в течение следующих десяти лет. Любая организация, если вовремя ознакомится с сутью и методами обработки больших данных, получит огромное конкурентное преимущество.

Почему опасно пренебрегать анализом

Почему-то отрицательные примеры обычно производят более сильное впечатление. Трудно найти более яркий образец, чем история Джо Кассано, практически в одиночку доведшего до кризиса огромную компанию, а заодно и экономику США, да черт возьми, всего мира!

Цифры могут ошибаться

«Dear Abby, в вашей колонке написано, что женщина вынашивает ребенка 266 дней. Кто вам это сказал? Я вынашивала своего ребенка десять месяцев и пять дней. Пожалуйста, напечатайте опровержение этой заметки насчет 266 дней, иначе у меня будут большие неприятности с мужем».

Главное — быть первыми

В страховом бизнесе одним из факторов, долгое время отличавших компанию Progressive, стала ее уникальная база данных. Progressive выступила первопроходцем в сборе данных о манере вождения автомобилей клиентами и расчете страховых тарифов в зависимости от их водительских привычек.

Прогнозирование будущего

Прогнозная аналитика идет дальше простого описания характеристик данных и взаимосвязей между переменными. Она используется для прогнозирования будущего на основе прошлых данных.