Старая и новая школы приходят к согласию

Возможно, услышав мое заявление о том, что исследователи данных не отличаются от выдающихся специалистов-аналитиков прошлого, вы сочли меня «парнем-статистиком из старой школы». Однако «исследователи данных из новой школы», такие как Саймон Чжан из LinkedIn, со мной согласны. Мы с ним выступали на конференции Big Analytics в Бостоне в 2012 г.{75} В ходе своего доклада он рассказал о том, как его аналитическая команда в LinkedIn нанимает новых сотрудников и на какие характеристики при этом смотрит. Я был поражен, поскольку Саймон сказал фактически то же самое, что собирался сказать я, только немного другими словами. Он тоже получил удовольствие от моего доклада.

Специалисты-аналитики в качестве творцов

Как бы специалисты-аналитики ни назывались, их успешность зависит от факторов, выходящих за пределы технических знаний и навыков. Наиболее ценные специалисты сочетают в себе ученого и творца. Нанимайте аналитиков-творцов, обладающих необходимыми техническими навыками, и вы создадите команду, способную преуспеть в операционной аналитике.

В ходе дальнейшего разговора мы выяснили, что каждый из нас ожидал от собеседника неких других идей, особенно в свете шумихи на рынке о разнице между аналитиками «старой» и «новой» школы. Но вместо этого мы просто подтвердили общность подходов и воззрений друг друга. Это было важным осознанием, поскольку мы поняли, что нам не нужно заново изобретать аналитическое колесо только лишь потому, что надо соответствовать новым данным и новым технологиям. Другими словами, у прошлого можно много чего позаимствовать, о чем я не устаю твердить на протяжении книги.

Я всегда говорю, что лучшие специалисты-аналитики совмещают в себе ученых и творцов{76}. Два художника могут совершенно по-разному нарисовать одну и ту же сцену, используя разные краски и стили. Обе картины могут впечатлять, но при этом быть абсолютно разными. Аналогичным образом два талантливых аналитика могут использовать разные подходы к решению одной и той же проблемы и получить убедительные результаты. Дело в том, что создание аналитического процесса на всем протяжении требует творчества. Творчество проявляется в том, как именно определена задача, как построена аналитическая модель и как представлены результаты. Разумеется, поощрение творчества вовсе не означает, что приемлемыми можно будет считать любые результаты. Как правило, существует только один наилучший ответ. Творчество присутствует в методе, при помощи которого находится этот ответ.

Представители как старой, так и новой школы согласны с тем, что сегодня компаниям требуются люди, обладающие не только техническими навыками. Им нужны люди, способные создать при помощи данных убедительную картину. Им нужны творцы.