Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике

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 - Кризис субстандартного кредитования (ипотечный кризис в США) – финансово-экономический кризис 2007 г., который проявился в резком росте невыплат по ипотечным кредитам с высоким уровнем риска, учащении случаев отъема банками недвижимого имущества и как следствие – обесценивании залоговых ценных бумаг. Дал начало мировому экономическому кризису.], 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.

Сторителлинг на основе данных в Project Oxygen[11 - Project Oxygen – проект Google по оценке успешности своих руководителей.]

Конкретный проект, о котором много говорилось, – исследование Google о том, какие качества присущи эффективному лидеру. О Project Oxygen писали такие авторитетные издания, как New York Times и Harvard Business Review. Одна из сложных задач, с которой мы столкнулись, – как донести результаты нашего исследования до разных целевых групп: от технических специалистов, которые иногда скептически воспринимали нашу методику и хотели знать детали, до руководителей, стремившихся увидеть общую картину и понять, как применить наши результаты на практике. Я отвечала за коммуникацию и помогала определить, как лучше представить сложные результаты, чтобы они были достаточно подробными для технических специалистов и при этом понятными руководителям разных звеньев. Для этого я применила многие методы, которые мы будем обсуждать в этой книге.

Курс собрал много положительных отзывов как в компании, так и за ее пределами. Благодаря цепочке счастливых случайностей я получила приглашения выступить в нескольких благотворительных организациях и на мероприятиях, посвященных визуализации данных. Заработало «сарафанное радио». Ко мне стало обращаться всё больше людей – изначально из сферы благотворительности, а потом чаще из коммерческого сектора, – желающих научиться эффективной коммуникации на основе данных. Было очевидно, что эта потребность не уникальна для Google. Почти любой сотрудник в некоммерческом или коммерческом секторе мог повысить свою эффективность при помощи навыка правильной визуализации данных. Сначала я участвовала в конференциях и сотрудничала с другими компаниями в свободное время, но в конце концов ушла из Google, чтобы полностью посвятить себя новой цели – учить рассказывать истории с помощью данных.

За последние несколько лет я провела семинары в более чем ста компаниях в США и Европе. Интересно, что потребность в этом навыке характерна для многих сфер. Я работала с организациями из таких областей, как консалтинг, потребительские товары, образование, финансовые услуги, государственное управление, здравоохранение, благотворительность, недвижимость, стартапы и технологии. В числе слушателей были разные специалисты – от аналитиков, работающих с данными ежедневно, до тех, кто занимается этим время от времени; от линейных руководителей, которые стремятся эффективно направлять сотрудников и давать качественную обратную связь, до топ-менеджеров, ежеквартально отчитывающихся о результатах перед советом директоров.

В ходе этой работы я столкнулась с разными проблемами визуализации данных. Я поняла, что навыки, необходимые в данной области, фундаментальны. Они не относятся к конкретной сфере или должности, и их можно освоить, о чем свидетельствуют многочисленные положительные отзывы от участников моих семинаров. Со временем я систематизировала всё то, чему я обучаю. Я поделюсь с вами этими уроками.

Учитесь рассказывать истории с помощью данных: шесть уроков

На семинарах я обычно сосредоточена на пяти главных уроках. Преимущество этой книги в том, что вы не ограничены во времени (как на семинаре или лекции). К тому же я включила шестой дополнительный урок, которым всегда хотела поделиться («Думайте как дизайнер»). В книге вы найдете много примеров «до и после», пошаговых инструкций и описание моего подхода к визуальному представлению информации.

Я предлагаю практическое руководство, позволяющее вам воспользоваться новыми знаниями сразу после прочтения. Вот шесть уроков, которыми я с вами поделюсь.

1. Поймите контекст.

2. Выберите оптимальный вариант визуализации данных.

3. Избавьтесь от информационного мусора.

4. Направьте внимание аудитории.

5. Думайте как дизайнер.

6. Расскажите историю.

Наглядные примеры из разных сфер

В этой книге я разбираю практические примеры, которые использовались для презентации реально обсуждавшихся идей. Уроки не относятся к конкретной области или должности. Мы изучим фундаментальные концепции и самые результативные методы визуализации данных. Я сотрудничала с компаниями из самых разных сфер, и примеры в этой книге будут разнообразными. Мы разберем случаи из таких областей, как технологии, образование, потребительские продукты, некоммерческий сектор и т. п.

Примеры взяты из моих семинаров, но в большинстве случаев данные изменены или обобщены в целях защиты конфиденциальной информации.

Если вам кажется, что какой-то пример не подходит для вашей ситуации, советую задуматься, есть ли в вашей практике проблемы визуализации данных, которые можно было бы решить с помощью подобного подхода. Извлечь пользу можно из любого примера, даже если вы считаете, что он не имеет отношения к вашей работе.

Уроки не привязаны к конкретным инструментам

В этой книге вы познакомитесь с самыми результативными подходами и методами, применить которые сможете с помощью любого графического приложения или ПО для создания презентаций. Вы будете эффективно рассказывать истории на основе данных, используя любой доступный инструмент. Однако, каким бы хорошим он ни был, он не знает ваши данные и вашу историю так, как вы. Подробно изучите выбранный инструмент, чтобы он не стал ограничивающим фактором, когда вы начнете на практике применять уроки, которые мы разберем в этой книге.

Как сделать это в Excel?

Я не буду обсуждать конкретные инструменты, но примеры в этой книге выполнены с использованием Microsoft Excel. Если вам интересно, как похожие диаграммы можно создать в этом приложении, посетите мой сайт storytellingwithdata.com (http://storytellingwithdata.com/), где можно скачать дополнительные файлы.

Структура книги

Книга представляет собой последовательность уроков и связанных с ними идей. Мы будем обсуждать теоретические основы, если это необходимо, но сосредоточимся на практике, а в качестве иллюстрации рассмотрим специально подобранные примеры из жизни. Вы сможете начать применять полученные знания сразу же.

Уроки в книге расположены в хронологическом порядке, что кажется мне логичным для процесса сторителлинга на основе данных. Поэтому, а также потому, что в дальнейших главах есть ссылки на материал, изложенный ранее, я рекомендую читать книгу от начала до конца. После этого вы можете вернуться к отдельным главам или примерам, которые наиболее актуальны для вас.

Чтобы вы поняли, что вас ждет, я привожу краткое резюме всех глав.

Глава 1. Важность контекста (#x9_x_9_i1)[12 - Бизнес-контекст (business relations, ситуационный контекст) – деловая среда с присущими ей внутренними и внешними силами влияния, дающая более полное и верное представление о сути ситуации и факторах и силах, которые ее вызвали.]

Прежде чем вы приступите к визуализации данных, стоит четко ответить на несколько вопросов. Кто ваша целевая аудитория? Что, по вашей задумке, она должна узнать или сделать? В этой главе я расскажу о важности ситуационного контекста, включая аудиторию, механизмы коммуникации и желательный тон общения. Вы познакомитесь с рядом идей, которые будут проиллюстрированы примерами, обеспечивающими полное понимание контекста. Это поможет уменьшить число потенциальных изменений в ходе рабочего процесса и станет залогом успеха при создании визуального контента.

Глава 2. Выбор эффективного варианта визуализации данных (#litres_trial_promo)

Как выбрать оптимальный способ представления имеющихся данных? Я проанализировала средства, которые применяю чаще всего. В этой главе вы познакомитесь с самыми распространенными инструментами, которые используются для визуального представления данных в бизнес-среде. На примерах из реальной жизни мы обсудим применение каждого из них. В частности, речь пойдет о простом тексте, таблице, тепловой карте, линейном графике, слоупграфе[13 - Слоупграф – особый вид диаграмм, использующийся для демонстрации состояний «до» и «после» на основе данных за разные промежутки времени.], гистограмме[14 - Гистограмма – столбчатая диаграмма, чаще всего из прямоугольников с шириной, равной величине интервала, и площадью, пропорциональной частоте возникновения переменной. Иными словами, площадь прямоугольника соответствует числу значений, которые попадают в определенный интервал: чем их больше, тем больше площадь; при равных значениях интервалов больший столбик соответствует большему числу значений.], гистограмме с накоплением, каскадной и линейчатой диаграмме, линейчатой диаграмме с накоплением, квадратной диаграмме. Также я расскажу об инструментах, которых стоит избегать, в частности круговой, кольцевой и объемных диаграммах (3D).

Глава 3. Информационный мусор – ваш враг! (#litres_trial_promo)

Представьте себе чистый лист или пустой экран. Каждый элемент, который вы туда добавляете, должен нести смысловую нагрузку для вашей аудитории. Это значит, что мы должны разборчиво анализировать каждый элемент, научиться выявлять те, на которые интеллектуальная энергия тратится впустую, и избавляться от них. Эта глава посвящена выявлению информационного мусора и избавлению от него. Вы познакомитесь с принципами гештальта[15 - Гештальт – «единый образ», восприятие целого как суммы частей.] в визуальном восприятии и узнаете, как их применять к средствам передачи информации, таким как таблицы и диаграммы. Также мы обсудим важные элементы дизайна: выравнивание, стратегическое использование пустого пространства и контраст. В качестве иллюстрации приведены наглядные примеры.