Data Driven не панацея

Определенно, фраза "Data Driven подход" может красиво сформировать первое впечатления о команде, компании, продукте и человеке который их произносит. Но как и любой процесс или вещь в нашей жизни, природа подхода решений на основе данных довольно сложна. Давайте на несколько минут забудем про хрестоматийные примеры из учебников и красивые статьи, и обратимся к практике.

В действительности, чтобы использовать этот подход необходимо несколько важных слагаемых. Во-первых, программный продукт, способный собирать, хранить и визуализировать данные. Во-вторых, люди которые напишут его и будут поддерживать. В-третьих, наличие культуры работы с данными и подходящий тип продукта.

Таким образом, написание подобного продукта дорогостоящее удовольствие. Вам потребуются специалисты с широким набором технических навыков: работа с колоночными базами, владение языками программирования, администрирование серверов. Есть лайвхак — использовать сервисы наподобие Amplitude. Но это подходит, пожалуй, только пет-проектам и начинающим стартапам, до тех пор пока вы не упретесь в ограничения и собственный регламентом безопасности.

Но создать подобную систему полдела. Главная опасность — человеческий фактор. Многие забывают или не понимают, что эту систему создали и поддерживают люди. К тому же, любой программный продукт априори содержит ошибки. Более того, если система постоянно претерпевает изменения, то энтропия лишь возрастает. Теперь представьте, что в систему записываются избыточные и некорректные данные. Пусть это будут зарплаты в нашей стране. Внезапно вместо 2 платежей в месяц, система регистрирует 4. И вот мы уже видим, как медиана минимальной заработной платы в России за 2021 год составляет 39300 рублей и делаем вывод, что наши пользователи живут благополучно. Зачастую бывает и обратное — данные просто не записываются. Подобное может возникать по многим причинам. К примеру, из-за расхождения версий внутри частей продукта или, опять же, человеческой невнимательности.

Хорошо, вот база настроена, события собираются и пришло делать первые выводы. Если мы хотим создать что-то инновационное, то будет сложно опираться на наши данные. Ведь инновация — это то, что позволяет решать старые проблемы по новому. А это ещё та лотерея. Скорее всего наше использование в этом случае ограничится наблюдениями и исследованиями.

Если говорить про культуру, то мы должны помнить, что всё начинается с постулата «данным нельзя верить». А дальше шаг за шагом надо пробиваться к истине и фактам. При этом, мы не можем полагаться только на данные из нашей собственной базы данных. Как минимум, в арсенале должны быть другие инструменты: конкурентный анализ, внешние исследования, собственное чутьё и простые эвристические приёмы. И важно помнить, что работа с данными подразумевает споры с самим собой и коллегами, а это довольно больная процедура.

Означает ли, что я против такого процесса, как принятие решения на основе данных? Вовсе нет, наоборот. Любой менеджер, прекрасно понимающий свою отрасль, рано или поздно совершит ошибки. К примеру, не увидит новые тренды, не разглядит неизвестные ценностные стороны своего продукта или упустит что-то важное из вида.

И все же ... не стоит переоценивать этот подход. Я лишь говорю, что стоит принять во внимание стоимость, сложность и временные траты для использования Data Driven подхода. Но если у вас есть опыт в отрасли, наравне с ним ваше чутьё, обратная связь с рынка и простые эвристические приёмы позволят принимать не менее эффективные решения.

На эту тему есть любопытное исследование https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mar... в котором приняло 122 опытных менеджеров.

А у вас в компании Data Driven Decision?