За последние 10 лет Big Data вызывала у компаний ожидания, словно они обнаружили обетованную землю. Ожидания в виде фантастической горячей линии, которая мгновенно покажет привычки, желания и потребности целевых клиентов.
В мае 2011 года в специальном исследовательском отчетеконсалтинговая компания McKinsey утверждала, что «Big Data станет ключевой основой будущей конкуренции компаний, поддерживая рост производительности, инновации и новые потоки потребительского избытка». Вскоре после этого в отчете IBM говорилось, что в то время 90% всей мировой информации было создано за последние два года, что свидетельствует о том, что каждый день генерируется огромное количество данных.
Однако результаты NewVantage Partners 2020 Big Data & Executive Survey, опубликованные в 2021 году, показывают настоящее время, отличающееся от первоначальных ожиданий. Содержание опроса основано на ответах 1000 руководителей, ответственных за инициативы в области данных в компаниях, входящих в список Fortune.
- Только 26,8% компаний сформировали data-культуру.
- Только 37,8% компаний ответили, что они управляют своей деятельностью на основе данных (data-driven).
- В настоящее время всего 45,1 компании конкурируют в сфере данных и аналитики.
Конечно, необходимо отметить, что есть примеры, когда такая Data mining для Customer Intelligence сделала акционеров Netflix и Amazon счастливыми.
-
Однако, несмотря на колоссальное увеличение объема данных и успехи некоторых компаний, большинство из них сталкиваются с реальностью, в которой трудно получить столь же глубокое понимание, как ожидалось изначально. В конечном счете, анализ данных — это всего лишь инструмент. Когда мы используем такой анализ данных в качестве стратегии, мы делаем предположения о людях и их поведении.
А именно, неверные предположения, не связанные с их реальным миром.
Иными словами, Big Data сама по себе заставляет компании ошибаться в отношении людей.
Во-первых, Big Data приводит к Thin Data. В области социальных наук данные, используемые для понимания поведения человека, в основном разделяются на два типа. Из них Thin Data в основном извлекается из цифровых следов людей. Например, такие поверхностные данные, как «она носит 44-й размер, у неё карие глаза и она пьёт вино Пино Нуар».
А другой тип данных, Thick Data, предоставляет понимание того, как люди действительно переживают мир. Например, такие «богатые смыслом» данные, как «после дождя она смогла почувствовать запах травы, она воспринимала идущего рядом с ней человека как особенного, а кроссовки, которые она носила, делали её шаг более лёгким».информацию.
То есть Big Data фокусируется на корреляциях, связанных с продуктами, но не интересуется причинно-следственными связями в жизни. Однако ключ к пониманию поведения человека как социального существа лежит в причинно-следственных связях. Если у компании нет инсайтов о реальных мыслях и чувствах клиентов, Thin Data сама по себе будет иметь ограниченную ценность и полезность. Согласно отчету Accenture Analytics in Action, только 20% организаций, которые заявляют о наличии у себя передовых возможностей управления производительностью, «обнаружили доказанную причинно-следственную связь между объектом измерения и желаемым результатом». Это похоже на доказательство того, что компании, ориентированные на алгоритмы, теряют способность понимать поведение человека.
Прежде всего, без навыков критического мышления Big Data никогда не сможет выявить закономерности, обладающие стратегической ценностью. В этом контексте критическое мышление — это процесс сравнения и анализа ситуации на основе объективных доказательств, установления «причинно-следственных связей» и принятия решений в соответствии с полученными выводами. Необходимость развития у руководителей компаний способности правильно интерпретировать поведение человека может быть объяснена именно этим.
-
Наиболее выдающиеся типы интерпретативного мышления человечества пришли из области социальных наук.
История, литература, философия, антропология и другие гуманитарные науки, существовавшие на протяжении 2000 лет, научили нас навыкам критического мышления, необходимым для правильного понимания человека человеком. Только понимание поведения человека на глубоком уровне позволяет понять и объяснить резкие изменения в поведении клиентов. И именно там мы можем обнаружить потенциал для инноваций.
В конечном счете, если компания сможет найти ответы на вопрос «почему», она сможет занять уникальную и ценную позицию в текущем шумном движении Big Data. И эта компания станет единственной, которая действительно понимает людей.
Комментарии0