Данные: нехватка навыков

Чтобы понять причины такой нехватки, необходимо иметь представление о том, как обстоят дела с навыками дата-грамотности. Аналитическая компания Qlik помогает разобраться в общей картине и указывает на конкретные аспекты, где могут наблюдаться пробелы. Одно из исследований (август 2017-го – февраль 2018 года) обрисовало современное состояние сферы дата-грамотности и необходимых навыков, а также предоставило ценнейшую информацию относительно уровня квалификации и уровня комфорта людей при взаимодействии с данными^[12]. Результаты исследования просто поражают. Выяснилось, что всего 24 % людей, ответственных за принятие важных решений, чувствуют себя уверенно, работая с данными. Всего лишь 24 %. Это крайне малое количество для тех, кто отвечает за будущее организации. В ряде случаев именно им приходится принимать решения именно на основании данных. Как же можно доверять таким решениям, принятым при нехватке навыков?

Когда организации определяют стратегию в области данных и их анализа (если это вообще происходит, потому что тенденции говорят об обратном), подразумевается, что команда топ-менеджеров должна сформулировать такую стратегию, задать направление и создать план использования данных для развития бизнеса. А знаете, какова доля руководителей высшего звена, уверенно пользующихся данными? Согласно результатам того же исследования – 32 %! То есть приблизительно одна треть, причем, судя по всему, это субъективная оценка и она завышена: на самом деле еще меньше топ-менеджеров способны правильно использовать данные и обладают подлинной дата-грамотностью. Итак, если руководители высшего звена определяют представление организации о работе с данными и ее стратегию в этой области, то получается, что лишь 24 % из них принимают правильные решения. Может ли стратегия быть эффективной, если за ее реализацию отвечают люди, не уверенные в своем умении обращаться с данными? Надеюсь, вы уже осознали масштабы проблемы нехватки навыков.

Интересно, что можно сказать о молодежи, которая только сейчас выходит на рынок труда? Все то же исследование Qlik выявило, что среди молодых людей – от 16 до 24 лет – уверены в своих способностях правильно обращаться с данными лишь 21 %! Возникает закономерный вопрос: почему молодые люди настолько не уверены в своих способностях? Разве они не даны им от природы или не формируются на более раннем этапе? Это очень интересный вопрос, требующий более пристального рассмотрения с демографической точки зрения. Люди, которым в 2017 году (когда проводилось исследование) было от 18 до 24 лет, родились в цифровом мире, когда интернет и персональные компьютеры уже стали частью повседневной жизни. Молодежь выросла в интернете, в соцсетях… но значит ли это, что ее учили правильно пользоваться данными и анализировать их? Да, она разбирается в компьютерах, но при этом не разбирается в данных.

Итак, в целом только один из пяти участников исследования уверен в своих навыках обращения с данными, так что для руководителей организаций должен быть очевиден огромный пробел, который необходимо заполнить. Здесь и кроется корень проблемы: если организации хотят извлечь выгоду из данных и аналитики, но при этом нужных специалистов критически не хватает, то как, собственно, извлечь эту выгоду? И какое влияние нехватка дата-грамотности и уверенности в умении обращаться с данными оказывает на организации? Не отражается ли этот недостаток на прибыли?

Влияние человеческого фактора на недостаток знаний о данных трудно переоценить. В исследовании 2019 года было выявлено, что лишь 32 % опрошенных топ-менеджеров утверждают, что способны извлечь измеримую пользу из данных, и 27 % – что их проекты в сфере данных и аналитики «дают им применимые на практике знания»^[13]. Конечно же, это тоже следствие недостаточной дата-грамотности. Когда вспоминаешь, что миллионы, а то и миллиарды долларов вкладываются в аналитические проекты, ПО и технологии, связанные с данными, то поневоле задумываешься, сколько из них потрачено впустую. И если среди людей в целом лишь каждый пятый уверен в своих навыках обращения с данными, а топ-менеджеры не осознают ценность этих навыков, то потери действительно огромны.

Какое же влияние нехватка дата-грамотности оказывает на нас, отдельно взятых людей? В упомянутом исследовании приведена лишь общая количественная оценка соответствующих навыков. Но если задуматься о сути исследования, то становится ясно: из-за отсутствия необходимых навыков люди совершенно не справляются с новыми технологиями и потоком данных. Более трети участников исследования признались: если бы перед ними стояла задача, которую можно решить с помощью данных, они предпочли бы искать иные способы ее решения. А целых 14 % в таком случае постарались бы вообще уклониться от этой задачи. Картина всеобщей перегруженности данными представляется еще более убедительной, если обрисовать ее в виде рабочих часов, потерянных в результате неумения пользоваться данными и технологиями: более 5 рабочих дней (43 рабочих часа) на сотрудника за год. Сколько это в реальном денежном выражении? Очень немало! Согласно исследованию, для американской экономики эти потери составляют около 100 миллиардов долларов в год. По-вашему, это огромная цифра? Тогда давайте задумаемся, почему люди не справляются с данными и каковы причины такой нехватки навыков.

Данные: в чем причина нехватки навыков?

У такого огромного пробела в знаниях и навыках наверняка есть какие-то причины. Каковы же они? Очевидно, что факторов множество: от недостатков в системе образования до проблем с технологиями и программным обеспечением и даже до производства данных как такового. Сейчас мы подробно рассмотрим эти возможные причины, а вы задумайтесь, как они могли повлиять на вашу карьеру и умение извлекать пользу из данных (будь то на личном уровне или во взаимодействии с людьми, с которыми вы работаете).

Программное обеспечение и технологии

Возможно, вы задумаетесь: как ПО и технологии могут быть причиной нехватки навыков дата-грамотности? Разве все не должно быть наоборот? Разве они не уменьшают этот пробел? Что ж, ответ вроде бы очевиден: да, должно быть наоборот; да, уменьшают. Задача ПО и технологий – помогать нам решать задачи, связанные с данными и их анализом, и получать реальные бизнес-результаты. Они должны дополнять человека, если он достаточно образован и обучен, чтобы ими пользоваться.

Проблема заключается в том, как именно вложения в технологии и ПО осуществляются людьми и организациями. Представьте себе, что вы руководите компанией и пытаетесь выстроить стратегию работы с данными, которая должна помочь вам добиться успеха в эпоху цифровой революции. К вам приходит замечательный торговый агент и заявляет: «Наше новое программное обеспечение предназначено для того, чтобы расширить возможности для решения задач по данным и аналитике». Или обещает: «Наша программа решит все проблемы с данными и их анализом». Словом, чтобы убедить вас купить его ПО, он засыплет вас самыми разнообразными убедительными аргументами. Он покажет вам примеры из практики и данные исследований. Полюбовавшись на все это, вы решите вложить свои деньги в ПО и внедрить его в своей организации. Когда организация обеспечивает всем своим работникам равный доступ к аналитическим программам, это называется «демократизация данных». Открою небольшой секрет. С одной стороны, демократизация данных – именно то, что должна проделать каждая компания. С другой – это проблема. Давайте рассмотрим ее немного подробнее.

Исторически данные принадлежали сфере информации и технологий (или какой-то другой отдельной части бизнеса), так что лишь немногие сотрудники работали с ними, составляли отчеты и делали анализ. Таким образом, организация доверяла получение достоверных, практически применимых результатов этой ограниченной группе сотрудников. По мере того, как компании, предоставляющие инструменты бизнес-аналитики, такие как Qlik или Tableau, прогрессировали и превращались в гиганты разработки ПО, организации стали искать пути широкого распространения и использования данных. Таким образом они демократизировали данные и информацию, рассчитывая получить полезные знания и результаты. Но налицо одна большая проблема: многих ли в школе и университете учили работе с данными и их анализу? В последние годы количество таких людей растет, но что делать с теми, кто не получил соответствующего образования?

Может показаться, будто мы хотим сказать, что демократизация данных – это не решение. Не хотим! Демократизация данных полезна – благодаря инвестициям в данные и аналитику организации раскрывают свой потенциал. Демократизация данных позволяет использовать уникальные таланты и способности сотрудников, получать больше отдачи от вложений в ПО, данные и технологии. Причина, по которой демократизация данных может увеличивать недостаток знаний в организации, – образовательный фундамент ее коллектива. Если от людей, которые не обучались использованию данных и технологий, требуют освоить новое ПО и новые технологии или извлекать пользу из данных и информации, они никак не смогут проделать это эффективно. Как вы думаете, многие ли из них с готовностью (и радостью) бросятся использовать эти новые технологии? Часто ли вы сами с восторгом соглашаетесь учиться чему-то новому, тому, чем вас внезапно нагружают по работе?

Вернемся к исследованию 2019 года о влиянии человеческого фактора на дата-грамотность и вспомним, какую проблему оно выявило: 36 % участников «предпочли бы искать иные методы решения задачи вместо использования данных», а 14 % – «постарались бы полностью уклониться от задачи», если бы им нужно было использовать данные. Это прекрасная демонстрация нехватки навыков работы с данными. А те, кто чувствует себя в этой области комфортно и уверенно, с большей охотой станут осваивать технологии. То же исследование показало, что почти три четверти участников (74 %) чувствуют себя расстроенными или несчастными при работе с данными. Этот показатель свидетельствует: внедрение новых технологий и демократизация данных утомляет сотрудников. Корень проблемы именно в этой всеобщей усталости и нехватке навыков использования данных.

Производство данных

Как связаны производство данных и отсутствие умения с ними обращаться? Выше уже говорилось, сколько данных ежегодно производится в мире. Технологический прогресс ускоряется, количество данных растет, а в итоге организации и их сотрудники оказываются не готовы к обработке всего этого объема. Организации, которые возникли уже в цифровую эпоху, подготовлены к лавине данных несколько лучше, поскольку именно данные во многом определяют их рабочие процессы. Но что делать более старым компаниям? Их руководители отчаянно пытаются создать возможности для эффективного использования данных – и обнаруживают, что это не так-то просто. Речь не о том, что у них не выходит получать и использовать данные. Они обнаруживают, что нельзя просто инвестировать в ПО и технологии, собрать данные… И вот ты уже царь горы – горы данных, доступных для анализа. В то же время, как показывают исследования, сотрудники просто не в состоянии достаточно быстро приспосабливаться к среде, которая становится все динамичнее. Отсюда и нехватка навыков работы с данными.

Отсутствие стратегии в сфере данных и их анализа

Еще одна причина нехватки навыков работы с данными – отсутствие у организаций соответствующей стратегии. Каков механизм этого? Для начала сядьте и подумайте: есть ли у вашей организации четкая и конкретная стратегия обращения с данными? Увы, многие из вас ответят, что нет. Отсутствие стратегии – это лишняя нагрузка на сотрудников, которые выбиваются из сил, пытаясь понять, как использовать ПО и технологии, в которые компания вложила деньги. (Помните исследование 2019 года? Люди действительно расстраиваются и устают!)

В чем важность для предприятия четкой и конкретной стратегии работы с данными и их анализом? Давайте вернемся к примеру с бегуном, которому также необходима определенная стратегия. Представьте себе начинающего (или не совсем начинающего, но в любом случае непрофессионального) спортсмена, который участвует в забеге.

Допустим, этот спортсмен – вы. Вы давно не бегали, но кто-то из ваших друзей, родных или коллег участвует в забегах. Вы видите, как это их воодушевляет, постоянно слушаете их разговоры (я сам бегун и прекрасно понимаю, что меня сложно заставить замолчать, если уж я оседлал любимого конька). И вы решаете тоже записаться на забег. До него остается несколько месяцев. Вы записались, но у вас нет стратегии тренировок, вы не изучили трассу, вы не представляете, как правильно питаться и сколько нужно пить жидкости, – однако тренируетесь и едите, зная, что это необходимо. Кроме того, не имея стратегии, вы не знаете, какие вложения требуются для осуществления вашей мечты.

И вот наступил день забега. Вы стоите у стартовой линии, чувствуя себя более или менее подготовленным. У вас с собой, возможно, запас пищи и воды, и вы надеетесь, что тренировки помогут вам дойти до финиша. Но на самом деле вы не готовились должным образом – хотя, конечно, кое-как тренировались и даже купили спортивную форму. Если вы бежите полумарафон, то, возможно, справитесь с забегом, пусть и с трудом. Но и в полном, и в ультрамарафоне вам, скорее всего, придется сойти с дистанции.

А теперь представьте другой подход. Вы записываетесь на забег уже после того, как выработали стратегию, которая поможет вам добиться результата. Вы точно знаете, какое снаряжение вам необходимо, сколько питательных веществ и жидкости нужно вашему организму. Вы обратились к хорошему тренеру, который проследит за процессом вашей подготовки, давая необходимые указания. Итак, тренировки завершены, и вы выходите на старт. Теперь вы дойдете до финиша на любой дистанции – через боль, через усталость, но дойдете. Вы знали, что нужно делать, и достигли успеха именно благодаря стратегии и правильной подготовке.

В целом эти примеры наглядно показывают, что нужно организации от стратегии в сфере данных и их анализа. Слишком долго руководители полагались на более бессистемный подход. Они знали, что нужно инвестировать в данные и аналитику, но делали недостаточно, не разобравшись, какое снаряжение и зачем они приобретают (и подходит ли оно им вообще). Они не обращались к «тренерам», которые могли бы помочь им разработать и воплотить стратегию. А потом обнаруживалось, что инвестиции – порой миллионы долларов – не дают ожидаемых результатов. К несчастью, таких руководителей и компаний очень много.

Организация должна построить стратегию получения и использования данных, чтобы расширять видение, ставить цели и решать задачи. На сегодня большинству организаций во всем мире не хватает такой стратегии.

При отсутствии стратегии навыки обращения с данными у сотрудников только ухудшаются. Вместо того чтобы выработать четкую стратегию, определяющую и обеспечивающую поток инвестиций в ПО, технологии и обучение персонала, компании просто покупают ПО и технологии, рассчитывая, что все как-то само собой заработает. Налицо подмена понятий: руководители думают, что технологии – это и есть стратегия, и навязывают их сотрудникам. Но в таком случае стратегия не определяет, какую технологию использовать. В результате сотрудники отвергают новшества и возвращаются к старым способам решения задач. А новая технология как ненужная игрушка, которая лежит на полке и пылится.

Это приводит к двойной проблеме. Во-первых, ПО, купленное компанией, не внедряется или не используется сколько-нибудь эффективно. Во-вторых, вместо совершенствования навыков работы с данными сотрудники компании лишь еще больше отстают, потому что не желают осваивать программы и технологии, которые были приобретены, казалось бы, для их удобства.