Знайте людей и типы личностей
«Люди переживают, что компьютеры станут слишком умными и захватят мир, но настоящая проблема в том, что они являются слишком глупыми и уже его захватили»[148]
В предыдущей главе вы узнали о распространенных ловушках, в которые можно угодить при реализации проекта по работе с данными. В этой главе мы поговорим о людях и их ролях, а также о том, сколько проектов терпят неудачу не из-за технологий или данных, а из-за конфликтующих личностей и неэффективного общения.
Именно недостатки коммуникации стали причиной провала многих из описанных в этой книге проектов. Наша цель – научить вас ориентироваться в коммуникативных красных флажках благодаря пониманию особенностей личностей, вовлеченных в проект. В этой главе мы обсудим убеждения ключевых фигур и рассмотрим сценарии того, что происходит при нарушении коммуникации между специалистами по работе с данными и бизнес-профессионалами. Понимание ролей других людей и проявление сочувствия поможет вам, как главному по данным, устранить любые пробелы в общении.
В следующем разделе мы рассмотрим дополнительные наблюдения, касающиеся специалистов по работе с данными и бизнес-профессионалов, и выделим сценарии, в которых пробелы в общении приводят к провалу проектов. Затем мы поговорим о разном отношении людей к данным – энтузиазме, цинизме и скептицизме.
Семь сцен коммуникативного сбоя
Когда коммуникация нарушается в ходе реализации проекта по работе с данными[149], вы можете стать свидетелями одной из семи сцен, описанных в табл. 14.1. В следующих разделах мы подробно рассмотрим сценарии для каждой из них, которые могут показаться вам весьма знакомыми.
Табл. 14.1. Семь сцен коммуникативного сбоя
Постмортем
Важный проект, реализуемый телекоммуникационной компанией, застопорился после шести месяцев работы.
Перед командой проекта, состоящей из одного дата-сайентиста, была поставлена задача прогнозирования оттока клиентов. Ему нужно было предсказать, переключится ли клиент на нового оператора сотовой связи в следующем году. Для этого была разработана модель, которая оценивает всех текущих клиентов компании, основываясь на исторических данных: для клиента_1 вероятность сменить оператора связи составляет 85 %, для клиента_2 – 10 % и так далее.
На бумаге работа завершена. Модели можно использовать. Код запущен в производство. Но есть маленькая (ну, может, не такая уж маленькая) проблема: модель далеко не так точна, как команда обещала заинтересованным сторонам.
Руководитель проекта на протяжении последних нескольких недель избегал обсуждения текущих проблем с дата-сайентистом, полагая, что они незначительны и легко решаемы. (Компьютеры могут все, верно?) Но проблемы оказались гораздо серьезнее, чем предполагалось, и руководитель начинает нервничать. Возглавить проект предлагают еще более высокопоставленному специалисту по работе с данными.
Но уже слишком поздно.
К этому моменту приняты уже сотни решений, и эксперт не может даже начать распутывать клубок проблем, учитывая, что до представления результатов высшему руководству остается всего неделя. Эксперт не только повторяет опасения дата-сайентиста, но и пополняет список проблем.
Потратив еще один 12-часовой рабочий день на спасение того, что осталось от проекта, старший специалист по работе с данными вспоминает цитату выдающегося статистика Р. Э. Фишера: «Вызвать статистика после завершения эксперимента – это то же самое, что попросить его провести вскрытие и сказать, по какой причине эксперимент закончился неудачей». На руководителя проекта возложена неприятная обязанность сообщить о проблеме высшему руководству.
Время историй
Талантливая студентка, изучавшая сложные технические концепции в университете на протяжении последних пяти лет, работает над своим первым крупным проектом в маркетинговой фирме. За день до представления результатов ее менеджер предлагает ей представить результаты проведенного анализа в виде «истории» и сократить ее содержание до одного слайда PowerPoint.
«С ними надо говорить, как с пятиклассниками», – заявляет менеджер.
Она неохотно соглашается, хотя знает, что в аудитории будут ученые. Она считает, что презентация уже была достаточно сокращена. Кроме того, она проверила понятность своего выступления на технически не подкованных коллегах.
«Поверь мне, – говорит менеджер, – тебе не нужно, чтобы эта группа задавала какие-либо вопросы». Из-за отбрасывания большинства технических деталей и критических рассуждений результаты работы сводятся к простому заголовку.
Во время представления результатов в ходе презентации большинство зрителей кивает. Некоторые задаются вопросом: «Нам действительно нужны дата-сайентисты, находящие простые ответы?»[150] Другие зрители, обладающие некоторыми техническими знаниями, недоумевают, почему были проигнорированы технические аспекты проекта.
Обдумывая свою презентацию, студентка понимает, что многие нюансы были потеряны, – и чувствует, что в некотором смысле она предала свою исходную работу.
Игра «Телефон»
Во время случайной встречи за чашкой кофе дата-сайентист рассказывает своему коллеге об интересном факте, обнаруженном в данных компании. У нее еще не было возможности разобраться во всем как следует, но беглый обзор показал, что 75 % участников опроса заявили о своем намерении стать постоянными клиентами.
После встречи дата-сайентист возвращается к своему столу и снова просматривает результаты анализа. Она еще раз видит показатель 75 % и понимает, что в опросе приняли участие всего 8 человек из нескольких сотен. Затем она выясняет, что соответствующий вопрос был добавлен в анкету совсем недавно, так что ни один из тех людей, которые высказали намерение стать постоянными клиентами, еще не стал таковым.
Месяц спустя на общем собрании компании руководители хвастаются своими успехами в деле удержания клиентов. Они говорят о том, что 3 из 4 клиентов стали постоянными, судя по результатам опроса сотен людей.
Дата-сайентист понимает, что этот факт был озвучен во время случайной встречи за чашкой кофе и никогда не должен был распространяться без проверки. К этому моменту он повторялся в компании так много раз, что стал восприниматься как нечто самоочевидное. Дата-сайентист задается вопросом о том, можно ли как-то остановить его использование в компании – и стоит ли вообще это делать.
В дебри
Дата-сайентист применяет подходящие методы для решения сложной проблемы и, по общему мнению, отвечает на поставленные бизнес-вопросы. Но его итоговая презентация для проектной группы оказывается слишком технической. Он не предпринял практически никаких усилий для того, чтобы значимым образом связать полученные результаты с ценностью для бизнеса.
Пытаясь добиться признания в качестве уважаемого технического эксперта, он излишне увлекается технической терминологией, и хотя заинтересованные стороны считают результаты его работы впечатляющими, они покидают зал без четкого представления о том, что делать дальше. По их мнению, проект нельзя считать завершенным из-за того, что он не был представлен понятно.
Проблема превращается в порочный круг: специалиста по работе с данными просят разработать лучшее решение для завершения проекта. Дата-сайентист углубляется в дебри…
Проверка реальности
Дата-сайентист проводит анализ рынка, но разработанное им решение не может быть реализовано в качестве рыночной стратегии, так как оно оторвано от того, как работает бизнес. Если бы в распоряжении компании было бесконечное количество качественных данных, средств и времени, это было бы отличным решением! Однако в действительности это отличное решение идеальной проблемы, а не той, которая на самом деле стоит перед бизнесом.
Но дата-сайентист непреклонен. Он хочет реализовать это решение «правильным» (то есть своим) способом. Он высокомерно заявляет своим коллегам по бизнесу, что они должны придумать, как это сделать. Наконец вмешивается старший партнер и говорит, что проект будет свернут, если они не смогут проложить путь по текущей траектории.
«Что еще мы можем сделать?» – спрашивает старший партнер. (До сих пор никто не задавал этот вопрос.)
После этого команда находит способ, выигрышный для всех.
Захват власти
После многолетнего взаимодействия с клиентами в страховой отрасли команда проекта привлекает дата-сайентиста для анализа данных о клиентах, накопившихся за многие годы. Этот специалист недавно был повышен до старшего дата-сайентиста, и новое звание вскружило ему голову.
Команда усердно работала над выстраиванием доверительных отношений с каждым клиентом. Но старший дата-сайентист, которому не терпится решить проблемы и доказать свою ценность, настаивает на встрече с клиентом, утверждая, что в противном случае он ничего не сможет сделать. Вместо того чтобы рассматривать себя как часть команды, он считает себя консультантом, которому предстоит спасти компанию, введя ее в пространство данных.
Хотя нет ничего лучше, чем задать вопрос и услышать мнение клиента из первых уст, команда проекта чувствует неуважение со стороны дата-сайентиста. Во-первых, это сигнализирует об отсутствии веры в способности команды определять правильный контекст, выявлять реальную проблему и налаживать связи для оказания воздействия.
Во-вторых, это умаляет значимость сложной работы по выстраиванию доверительных отношений, побуждающих клиента говорить о своих потребностях. Это свидетельствует о (сознательном или неосознанном) пренебрежении риском, связанным с ненужной встречей и потенциальным оскорблением клиента.
Хвастун
Статистик одержим предоставлением максимально технических объяснений.
Хотя другие участники команды – столь же образованные и компетентные люди, хвастун тратит много времени на споры о том, какая методология является самой лучшей, а также на разбор примеров из Интернета и учебников. Он открыто критикует бизнес-коллег как недостаточно умных, чтобы понять результаты проделанной работы (хотя они работают в компании намного дольше, чем он).
Все знают, насколько он умен, и он буквально упивается своим статусом софиста. Но он не производит результатов. Процесс создания презентации для него поистине мучителен. А за его тягой к спорам скрывается аналитический паралич. Делая каждый слайд, он будто идет на компромисс со своими убеждениями.
В результате к нему обращаются лишь тогда, когда кто-то должен сыграть роль адвоката дьявола в рамках проекта. Но даже в этом случае людям приходится выслушивать его наполненные жаргоном тирады и сравнения с предыдущими проектами, при реализации которых его мнения игнорировались.
В повседневной работе его мнения скорее мешают, чем помогают.
Отношение к данным
В конечном итоге каждая из описанных сцен демонстрирует отсутствие эмпатии и уважения к вкладу каждого участника. Задумайтесь об этом на минутку.
Очень многие советы по подготовке бизнесов к работе с данными сводятся к инвестициям в технологии и обучение сотрудников. При этом множество неудач возникает на уровне коммуникации. Проблемы, лежащие в основе вышеописанных сцен, связаны не с технологиями или данными как таковыми, а скорее с конфликтующими людьми, не желающими слушать друг друга. Хорошая новость: все может быть иначе. Есть люди (мы надеемся, что читатели этой книги относятся именно к этой категории), которые хотят слушать и понимать других.
Далее мы поговорим о разных типах личности, с которыми вы можете столкнуться при работе с данными.
Энтузиасты
Первое соприкосновение с данными может показаться чем-то невероятно интересным и увлекательным. А возможности для бизнеса, связанные с использованием данных, вызывают у людей желание это попробовать. По своей сути это неплохо. Однако некоторые люди слишком сильно увлекаются. Для них каждая новая вещь кажется чем-то потрясающим. По их мнению, данные позволяют решить любую проблему. А любое тематическое исследование, результат или диаграмма – доказательство проведения тщательного научного анализа. Энтузиасты часто просят показать им данные, но не задают дополнительных сложных вопросов, чтобы отделить шумиху от реальности.
Работая с энтузиастами, вам следует поощрять их любовь к данным, но одновременно напоминать им о том, что данные не могут сделать невозможное. Взращивая здоровый скептицизм, вы можете помочь им однажды стать главными по данным.
Циники
Для циников личный опыт важнее, чем наука о данных, статистика или машинное обучение. Такие люди часто насмехаются над вкладом дата-сайентистов. Они рассматривают данные в лучшем случае как раздражающую необходимость, предпочитая следовать своей интуиции. Когда им не нравятся результаты, циники выискивают недостатки, выходящие за рамки конструктивной критики.
Остановитесь на мгновение и подумайте о том, чем обусловлено такое отношение. Некоторый цинизм может быть вполне оправдан. Может быть, это объясняется тем, что они не росли в эпоху данных? Может быть, они наблюдали за провалом проектов по работе с данными? Не ожидайте того, что они будут ценить данные так же, как и вы. При работе с ними проявляйте эмпатию и попытайтесь понять, что ценят они. Обращайтесь к этим ценностям в ходе ваших коммуникаций и покажите им, что вы учитываете их экспертные знания в разрабатываемых решениях.
Со временем, когда циники научатся доверять данным, они могут стать главными по данным, но вы должны позволить им прийти к этому в их собственном темпе.
Скептики
В глубине души главные по данным являются скептиками. Они не пытаются вызвать этим раздражение, а просто используют свои навыки критического мышления. Как и энтузиасты, они выступают за использование данных там, где это уместно. Подобно циникам они ставят под вопрос то, что следует подвергнуть сомнению. Их здоровый скептицизм основывается на технических знаниях и понимании предметной области и выражается с сочувствием.
Как главному по данным вам следует прислушиваться ко всей команде. В конце концов, каждый хочет быть услышанным и оцененным. Поэтому вам необходимо знать о препятствиях, с которыми сталкиваются ваши сотрудники.
Подведение итогов
В этой главе мы рассмотрели семь сцен, разыгрывающихся при взаимодействии разных участников проекта. Каждая сцена продемонстрировала различные пробелы в общении, выражающиеся в следующем:
– Специалисты по бизнесу не способны оценить результаты работы или вникнуть в проблемы специалистов по работе с данными. Эта тема раскрывается в сценах «Постмортем», «Время историй» и «Игра “Телефон”».
– Специалисты по работе с данными не могут оценить результаты работы или вникнуть в проблемы специалистов по бизнесу. Эта тема раскрывается в сценах «Проверка реальности» и «Захват власти».
– Специалисты по работе с данными отказываются отклониться от своей чисто технической роли из-за либо неосознанности (сцена «В дебри»), либо высокомерия (сцена «Хвастун»).
Мы также поговорили о том, что главный по данным должен взаимодействовать с разными личностями исходя из их особенностей, одновременно способствуя лучшему пониманию данных. Для этого необходимо проявлять эмпатию при общении. В следующей главе мы поговорим о том, что могут сделать главные по данным для создания в своих организациях среды, способствующей лучшему пониманию данных.