Сегодня заключительный день нашего Марафона "Заговори на языке данных".

Во время подготовки Марафона мы долго обсуждали структуру, которую хотели бы предложить для первичного знакомства и погружения в тему грамотной работы с данными. Мы не хотели углубляться в сложные тематики, которыми обычно интересуются профессионалы, так как на начальном этапе для многих участников эти темы не будут востребованы.

За первые три дня марафона мы обсудили ключевые процессы преобразования данных в знания, увидели как на практике адаптируются научные работы в области data literacy и куда принципы грамотной работы с данными приземляются в крупных организациях для практической работы, формирования команд, развития внутренних практик бизнес-анализа данных.

Центральные дни марафона были посвещены начальным задачам описательной статистики, агрегации и базовым аналитическим приемам.

Последние два дня мы с вами посвятили визуализации, интерактивным техникам работы с данными, разобрали виды анализа, которые применяются к накопленной информации.

Сегодня мы анонсируем информационный телеграм-канал, который позволит нам публиковать полезные для вас материалы в концентрированном виде и накапливать ленту артефактов, к которым в любой момент можно обратиться. Текущий чат, в котором мы прожили эти две недели, остается открытым для новых участников и будет являться площадкой для дальнейшего диалога и обмена идеями.

DataYoga и проект dataliteracy.ru продолжат оказывать всестороннюю поддержку сформировавшемуся сообществу и сформируют интересные тематики проектов для обсуждения в чате марафона.

То, о чем мы говорили на марафоне, это наша современность. Это то, с чем мы работаем здесь и сейчас.

Accenture, как крупнейшая глобальная консалтинговая компания, уделяет много времени изучению будущих потребностей наших клиентов и целых индустрий и, в том числе, в области данных и аналитики. Ежегодно выходят обзоры Technology Trends — последние технологические веяния и Fjord Trends — будущее бизнеса.

→ Посмотреть Technology Trends
→ Посмотреть Fjord Trends

Среди ключевых трендов в области данных и аналитики мы видим следующие:
— усиление регулирования использования персональной и другой информации со стороны государств по всему миру
— продолжение и уже массовый переход в облачные платформы сбора, обработки и анализа данных
— переход от black-box к прозрачным моделям машинного обучения и искусственного интеллекта
— проникновение Edge-вычислений и 5G, что позволит делать массивную предобработку, анализ данных и элементы принятия решений на достаточно автономных конечных устройствах

Предоставьте людям возможность знать как, где и почему их данные были использованы вашей организацией. Проясните, что они получат взамен. Прошли те времена, когда пользователи охотно передавали информацию о себе без ясной причины или вознаграждения.

Убедитесь, что ваша стратегия данных соответствует требованиям минимально необходимого сбора данных — собирается только то, что необходимо для выполнения конкретной задачи. Тщательно согласовывайте свою стратегию данных с бизнес-целями компании.

Позвольте людям принимать участие в обеспечении достоверности данных о них. Предоставьте для них прозрачность процессов и потоков данных и позвольте людям перекалибровывать алгоритмы за счет актуализации информации о себе. Докажите, что ценность от использования данных клиентов не превышает ценности получаемых ими услуг.

На сегодняшний день данные — наиболее ценный актив, использование которого способно стать основой цифровизации и вывести бизнес на новый уровень. Однако зачастую компании фокусируются на инструментах и технологиях, а не на создании условий, когда любой сотрудник может уверенно самостоятельно использовать данные в ежедневной работе. На примере наших крупных клиентов, использующих аналитику в масштабах всей компании и десятков тысяч сотрудников, мы видим, какой эффект дает трансформация бизнес-процессов на основе данных, и насколько много внимания им приходится уделять обучению сотрудников. Грамотная работа с данными — очень важный навык, необходимый не только аналитикам, но и каждому сотруднику компании. Спасибо, что сделали шаг в изучении анализа данных вместе с нашим марафоном.

Мы сознательно не касались тем продвинутой аналитики, статистики и машинного обучения, т.к. изначально понимали — это невозможно физически уместить в один текстовый курс из десяти лонгридов. Поэтому дальше — ваш интерес, наша помощь и поддержка коллег по марафону в телеграм-чате.

Большое количество курсов и книг, образовательных программ и сообществ по программным продуктам — ждет вас.

Мы не затрагивали такие темы как:
→ деревья принятий решений
→ цикл принятия решений в организациях
→ продвинутый линейный регрессионный анализ
→ программирование и статистические пакеты
→ машинное обучение и data-science
и много-много чего-то еще…