Am Donnerstag, dem 4. Oktober, nahm ich als Redner an der DataVizDay-Konferenz in Minsk teil. Ich werde die interessantesten Ideen und Eindrücke von Misnka teilen.
Schlüsselideen:
- 80% Ihrer Bemühungen werden vor BI und Visualisierung erfolgen, da die Daten entweder schlecht oder sehr schlecht sind und Sie im Grunde Zeit damit verbringen, Daten vorzubereiten und zu sammeln.
2. Die Visualisierung schafft jedoch den Wert Ihres Produktdatums. Ohne Visualisierung stellt sich nur eine Reihe von Zahlen heraus. - Leider ist die Visualisierung sehr oft schlecht, sie verwenden schlechte Ansätze, Arten von Graphen und Histogrammen, Überladungsdarstellungen mit Details. Infolgedessen wird Kill by Powerpoint häufig angezeigt, und die Fülle an Daten erhöht die Transparenz der Analyse nicht.
- Excel spielt weiterhin eine wichtige Rolle in den Prozessen. Und oft sind Unternehmen nicht bereit, sich auf etwas Fortgeschrittenes zu konzentrieren. Aber selbst mit Excel können Sie viele interessante Dinge erstellen, da eine gute Analyse höchstwahrscheinlich mit Sauberkeit und Datenaufbereitung beginnt und nicht mit schönen Dashboards.
- Aus Business Cases - die Verwendung von Daten in sozialen Netzwerken, um eine Karte mit "Gedanken" über Teile der Stadt zu erstellen. Zum Beispiel in Moskau alle Tweets über das Zentrum, aber niemand schreibt über das Leben rund um das Zentrum. Es scheint nicht im sozialen Raum zu sein, obwohl die meisten Einwohner Moskaus dort leben.
- Traditionellere Fälle sind Querschnittsanalysen vom Kontakt bis zum Verkauf. Zwar hat bisher niemand nicht nur End-to-End-Analysen des Kontakts durchgeführt, sondern angesichts der Tatsache, dass der Kunde viele Kontakte haben kann und der letzte Kontakt, der zum Kauf geführt hat, nicht der zuverlässigste Hinweis auf den Anziehungskanal ist. Im Moment sind alle unsere End-to-End-Analysen etwas verzerrt auf die übermäßige Bedeutung von Kanälen und die Unterschätzung der Tatsache, dass Menschen viele Kontakte mit der Marke haben können.
- Es gab viele Diskussionen über schlechte Visualisierungen und wie man sie behebt. Ich habe erfahren, dass Leute ein Kreisdiagramm missbrauchen und um dieses Problem zu lösen, wurde ein ganzer Block einer der Präsentationen zugewiesen. Kreisdiagramme empfehlen, zu Balken, Sankey-Diagrammen zu wechseln oder allgemein Linien zu ersetzen.
- Zwei Paradigmen kämpfen - ein Datenanalyst sollte nur auf Schaltflächen drücken und ein Datenanalyst sollte in der Lage sein, Code (R / Python, SQL) für seine Visualisierungen und die Pipeline-Datenverarbeitung zu schreiben. Persönlich bin ich ein Befürworter des zweiten Ansatzes, etwa des DevOps-Paradigmas, nur in der Analytik, wenn das technische Problem kein Hindernis für die Lieferung analytischer Produkte sein sollte.
- Viele Leute, mit denen ich gesprochen habe, beschweren sich oft, dass sie kein praktisches Data Warehouse aufgebaut haben und viele Dinge in Excel erledigen müssen. Dies trotz der Tatsache, dass sie viele bärtige Itshniks haben, die diesen Laden seit Jahren sägen.
- Ein weiteres Problem ist die starke Trennung von IT / Nicht-IT. Die Menschen wissen nicht, wie man dieselbe Sprache spricht und lösen das Problem nicht, sondern nur in "ihrem Verantwortungsbereich". Hier befinden sich unnötige Lagereinrichtungen, und neben ihnen sägen die Leute ihre Pipeline auf Excel.
- Wir haben mit einem Kollegen über ein weiteres dringendes Problem gesprochen - die Verbesserung der Datenkompetenz im Unternehmen. Unabhängig von Daten und Speicher bedeutet ihre falsche Extraktion, Interpretation und Verarbeitung gefälschte Analysen. Und da Daten immer demokratischer werden, muss jeder Benutzer eine minimale Schulung erhalten, um diese Daten verwenden zu können. Aber oft ist in Unternehmen mit dieser Vorbereitung, Schulung und Dokumentation zur Verwendung des Repositorys nicht alles so gut. Wenn jemand in der Lage war, ein gutes Training in Datenkompetenz zu organisieren, können Sie sprechen - ein heißes Thema, und ich werde an vorderster Front stehen.
- Einige Themen behandelten die Arbeit mit Karten. Leider habe ich diese Reden verpasst. Ich kann nur sagen, dass die Arbeit mit Karten und deren Visualisierung ein wirklich interessantes und wichtiges Werkzeug für die Verwaltung eines Unternehmens ist. Die Anzeigetafel und Power BI können verschiedene Karten, Punkte, Polygone und Linien auf Karten zeichnen. Der Kreis ist voller Geodatenquellen, die Sie mit Ihren Unternehmensdaten kombinieren und interessante Einblicke erhalten können: neue Geschäftspunkte, Konzentration der Wettbewerber, Informationen über die Entfernung zu Ihren Kunden, das Verhältnis zwischen Wohnen und Konsum und mehr. Bald werde ich meine Erfahrungen mit Karten schreiben und welche Werkzeuge wir ausprobiert haben.
- Mein Thema des Berichts war der Erfahrung bei der Organisation der Arbeit der Scrum Analytics-Abteilung gewidmet. Darüber werde ich einen separaten Beitrag verfassen.
Soll ich zur Konferenz gehen? Ja, das ist es. Erwarten Sie jedoch nur, dass ein vergleichbarer Teil der nützlichen Informationen nicht aus den Berichten stammt, sondern aus der Kommunikation mit Personen, die ähnliche Probleme wie Sie hatten. Machen Sie keine Kaffeepausen und kommunizieren Sie mit so vielen Menschen wie möglich!
Minsk selbst ist eine wunderschöne Stadt. Aus irgendeinem Grund erwartete ich eine "gefrorene Schaufel". In jedem Fall bleibt ein solcher Eindruck vom internationalen Teil des Flughafens Minsk erhalten. Aber die Stadt selbst sieht aus wie eine Mischung aus St. Petersburg, dem stalinistischen Moskau und nicht viel „Sovka“. Gleichzeitig ist alles ordentlich, nicht mit dichtenden Gebäuden überladen, viel Platz und sogar „Schaufelhäuser“ sehen anständig aus.
Die Organisatoren versprachen, nächstes Jahr eine Konferenz an zwei Orten in Moskau und Minsk abzuhalten. Wenn Sie also nicht nach Minsk kommen, versuchen Sie, nach Moskau zu kommen.
Ich hatte auch einen Bericht und nicht über Visualisierung, sondern darüber, wie wir im Analyseteam Scrum gemacht haben. Ich werde Berichte im nächsten Artikel teilen.