Благодаря техническому прогрессу у нас появляется доступ ко всё более сложным инструментам по работе с данными, но ими нужно уметь пользоваться. Можно загрузить данные в Excel и создать график. Для большинства процесс визуализации данных на этом и заканчивается. Это способно превратить самую увлекательную историю в скучную и заурядную или, хуже того, в непонятную. Технические настройки по умолчанию и общие принципы убивают истории, которые мы хотим рассказать с помощью данных.
За вашими данными стоит история. Но инструменты ее не знают. Ваша задача как аналитика или человека, передающего информацию, – оживить ее визуально и контекстуально. Этому и посвящена данная книга. Далее приведены несколько примеров «до и после», чтобы вы наглядно поняли, чему будете учиться. Мы подробно проанализируем каждый из них в разных главах.
Эти уроки помогут вам не просто показывать данные, а рассказывать истории на их основе.
![]()
Рис. 0.2 Пример 1 (до): демонстрация данных
![]()
Рис. 0.3 Пример 1 (после): сторителлинг на основе данных
![]()
Рис. 0.4 Пример 2 (до): демонстрация данных
![]()
Рис. 0.5 Пример 2 (после): сторителлинг на основе данных
![]()
Рис. 0.6 Пример 3 (до): демонстрация данных
![]()
Рис. 0.7 Пример 3 (после): сторителлинг на основе данных
Кому адресована книга
Эта книга для всех, кому нужно доносить информацию до аудитории с помощью данных, в том числе (но не только) аналитиков, которые показывают результаты своей работы; студентов, визуализирующих данные; руководителей, стремящихся управлять на основе данных; общественных деятелей, которым нужно продемонстрировать свое влияние; топ-менеджеров, которые доносят информацию до совета директоров. Я уверена, что любой может усовершенствовать свои навыки коммуникации на основе данных. Многих эта сфера пугает, но страх можно победить.
Что вы чувствуете, когда вас просят «показать данные»? Возможно, неуверенность: не знаете, с чего начать. Или задача кажется вам невыполнимой, поскольку вы стремитесь включить в презентацию всё, чтобы найти ответ на любой вопрос. Или, возможно, у вас уже есть достаточный опыт работы с данными, но вы ищете совет, который поможет вам выйти на новый уровень. Тогда эта книга – то, что вам нужно.
Что вы чувствуете, когда вас просят «показать данные»?
Согласно моему неофициальному опросу в Twitter, когда людей просят «показать данные», они испытывают бурю эмоций.
Растерянность, потому что не уверен, что смогу представить всё доступно и в полном объеме.
Напряжение от необходимости сделать данные понятными для того, кто хочет их получить.
Стыд за плохую подготовку, когда шеф говорит: «Проанализируйте этот аспект подробнее. Предоставьте мне результат отдельно по x, y и z».
Навык сторителлинга всё более востребован в современном мире, где поток информации увеличивается и растет стремление к принятию решений на основе данных. Эффективная визуализация данных может стать главным фактором успеха при презентации результатов вашей работы, отчетов о сборе средств для благотворительной организации, презентации для совета директоров или донесении своих мыслей до аудитории.
Опыт подсказывает мне, что большинство сталкивается с похожими трудностями: осознают необходимость эффективной коммуникации на основе данных, но чувствуют, что им не хватает знаний и опыта. Люди, способные грамотно визуализировать данные, встречаются редко. Частично проблема в том, что это лишь один из этапов аналитического процесса. Специалисты в данной области обычно имеют профессиональную подготовку, позволяющую им эффективно проходить остальные этапы (сбор данных, сопоставление и анализ, построение моделей), но они не всегда имеют формальное образование в области дизайна, которое помогло бы в представлении результатов (а обычно это единственный итог их работы, который видит аудитория). К тому же в современном мире всё чаще навыков работы с данными требуют от сотрудников, не имеющих образования в этой области.
Дискомфорт и растерянность в такой ситуации вполне естественны, с учетом того, что обучение навыку коммуникации на основе данных не входит в школьную программу. Те, кто добился в этом успеха, учились методом проб и ошибок. Это долгий и тяжелый процесс. Надеюсь, благодаря этой книге для вас он ускорится и упростится.
Как я научилась рассказывать истории с помощью данных
Меня всегда привлекало совмещение математики и бизнеса. Степень бакалавра по математике и степень МВА позволяли мне эффективно общаться с обеими сторонами (учитывая, что они не всегда говорят на одном языке) и помогать им взаимодействовать. Я люблю использовать данные для принятия качественных бизнес-решений. Со временем я решила, что один из ключевых факторов успеха – способность эффективно визуализировать данные.
Впервые я поняла важность этого навыка на своей первой работе после колледжа. Я была аналитиком в области управления кредитными рисками (до кризиса субстандартного кредитования[10], тогда мало кто знал, что такое управление кредитными рисками). Моя работа заключалась в построении и оценке статистических моделей для прогнозирования просрочек и неуплат по кредитам. На деле это означало, что я анализировала очень сложные показатели и доступно сообщала, достаточно ли у нас резервов для покрытия ожидаемых потерь, при каком сценарии мы окажемся в зоне риска и т. д. Вскоре я поняла, что, если потратить больше времени на визуальный аспект подачи информации – а это мало заботило большинство моих коллег, – моя работа привлечет больше внимания руководства. Так я впервые осознала ценность визуализации данных.
Я занимала разные должности в области управления кредитными рисками, противодействия мошенничеству, управления операционной деятельностью, затем некоторое время работала в сфере прямых инвестиций. В конце концов я решила, что хочу строить карьеру вне банковской и финансовой областей. Я задумалась, какие из своих навыков я хотела бы применять постоянно. И нашла ответ: использование данных при принятии бизнес-решений.
И я пошла работать в Google в подразделение по управлению персоналом, People Operations, в аналитическую команду People Analytics. Google – цифровой гигант, который опирается на данные даже в таких областях, как управление персоналом. Задача аналитической команды – обеспечить, чтобы все решения компании по действующим или потенциальным сотрудникам принимались на основе данных. Я попала в потрясающую среду, где могла совершенствовать свой навык рассказывания историй с помощью данных, использовать данные и аналитику для принятия более качественных решений в таких областях, как поиск персонала, вовлечение и мотивация сотрудников, формирование эффективных команд, удержание перспективных людей. People Analytics стала первой в своем роде и примером для многих других компаний. Мне посчастливилось принимать участие в формировании и развитии этой команды, и это стало для меня невероятным опытом.
Поворотным для меня стал момент, когда во время создания внутренней обучающей программы для People Operations мне поручили подготовить материалы по визуализации данных. Это дало мне возможность начать серьезно исследовать принципы эффективной визуализации данных и помогло понять, почему результативны методы, к которым я сама пришла опытным путем за многие годы. На основе этой работы я создала обучающий курс по визуализации данных, который в конце концов начали преподавать во всех подразделениях Google.
