![Цифровая аналитика и ключи к доверию к данным [ВИДЕО]](https://cdn.naukatech.ru/preview-19/social-media/23472730-digital-analytics-and-the-keys-to-trusting-the-data-video-j.webp "Цифровая аналитика и ключи к доверию к данным [ВИДЕО]")
Для меня было честью встретиться с двумя ведущими экспертами в области аналитики на Глобальном саммите IBM в Нэшвилле: Джоном Ловеттом, старшим партнером Web Analytics Demystified, и Брайаном Айзенбергом, основным докладчиком, консультантом и автором, Eisenberg. Холдинг, ООО В этом интервью мы ведем здоровую дискуссию о больших данных, цифровой аналитике и ключах к доверию к данным. Следующее интервью также было расшифровано ниже:
Брайан Крамер: Привет, это Брайан Крамер, я президент/генеральный директор PureMatter. Добро пожаловать на еще одну сессию с нами на саммите IBM Smarter Commerce. Я очень рад быть здесь, сидя на панели с двумя рок-звездами аналитики. У меня есть Джон Ловетт, управляющий директор «Web Analytics Demystified», также автор. И Брайан Айзенберг из «Use The Data», а также автор. Так что меня окружают авторы и управляющие директора, а также специалисты по обработке данных, и это своего рода тема. Мы всю неделю слышали о данных, данных, данных, данных, здесь, на конференции, так что теперь у меня наконец-то появилась возможность поговорить с вами, ребята. Итак, почему бы нам не начать с одной вещи, которая, как мне кажется, связана с тем, над чем вы, ребята, работали раньше, а именно с Ассоциации, которую вы создали, и теперь, когда вы являетесь ее президентом. Может быть, мы можем немного поговорить об этом, а затем вернемся к контексту конференции.
Bryan Eisenberg: Да, нет никаких сомнений в том, что данные были главной темой конференции, здесь нет каламбура.
Брайан Айзенберг: Большие данные тоже да. Поэтому я присоединился к нам со своим другом Джимом Стерном и Эндрю Эдвардсом после посещения ряда конференций, на которых аналитики собирались вместе в Санта-Барбаре, в Emetrics. И мы говорили об этой идее создания этой ассоциации, потому что многие из нас долгое время пытались проповедовать использование веб-аналитики среди бизнеса и среди аналитиков, а тогда нас было не так много. И вот однажды я звоню Джиму, звоню Эндрю, и мы говорим, что собираемся основать Ассоциацию. Это было в 2005 году. С тех пор я позволяю Джону говорить о том, где мы сейчас и как далеко мы выросли с тех пор. Но у нас есть несколько компаний-основателей, которые помогут собрать его воедино, несколько аналитиков, чтобы собрать его воедино. Основная цель заключалась в том, что не хватало людей, знающих, что делать с данными, как их использовать. Это было нашей главной целью в том, чтобы начать, закрепиться и начать евангелизацию.
Брайан Крамер: Отлично. Хочешь поговорить о том, к чему все идет?
Джон Ловетт: Да. Так что с 2005 года мы действительно добились большого прогресса. Там, где мы начинали как Ассоциация веб-аналитики, два года назад мы перешли на Ассоциацию цифровой аналитики, потому что понимаем, что сегодня речь идет не только о веб-сайтах. Все становится цифровым, и мы сделали это, чтобы охватить мобильные устройства, социальные сети и все другие способы сбора и использования данных. Но прямо сейчас наша главная задача… и я должен сказать, что с самого начала это некоммерческая организация. Мы движимы участниками и волонтерами. Таким образом, именно сила наших членов делает Ассоциацию цифровой аналитики тем, чем она является сегодня. И сейчас мы сосредоточены на профессиональном развитии. Поэтому мы действительно стремимся показать нашим корпоративным членам, а также отдельным лицам, что значит быть в индустрии цифровой аналитики? Как вы принимаете участие? Какие шаги, какие ресурсы вы можете использовать? Мы предлагаем такие вещи, как сертификация и обучение, множество образовательных и сетевых мероприятий. Но на самом деле речь идет о подготовке профессионалов в этой области, и именно в этом мы считаем наши сильные стороны.
Брайан Крамер: Какой отличный ресурс. Звучит здорово. Потом я поговорю с вами, ребята, о том, как я могу принять участие. Одна из вещей, о которой, я думаю, мы должны также поговорить с вами, ребята, здесь, это разница между тем, как вы используете данные, и используете их как маркетолог, так и статистик. В чем разница? Может быть, вы можете выждать минуту, а затем вы можете выждать минуту.
Брайан Айзенберг: Да, так что это было моей любимой мозолью. Итак, когда я изначально начал свою евангелизацию, она была сосредоточена на… Я пытался поговорить с маркетологами, маркетологи не поняли, но, очевидно, аналитики интересовались тем, что я говорил, с точки зрения того, как вы можете использовать данные. И вот уже более пятнадцати лет я пытаюсь продвигать и обучать людей тому, как использовать данные. И мы обнаружили, что для того, чтобы организация действительно получила полную поддержку, на самом деле это не зависит от аналитика. Я также понимаю, что аналитик может измениться через пару лет, но мы можем поговорить об этом позже. Но я думаю, что для того, чтобы эта нервная система, привязанная к данным и аналитике, происходила, вам в основном нужно, как вы знаете, включить ее во всю организацию. Так что это не просто аналитик, это, очевидно, высшее руководство, это люди на передовой… каждый должен понимать, как данные влияют на глобальную стратегию, а также на понимание клиентов и получение от них максимальной отдачи.
Джон Ловетт: И я немного пойду по другому пути. Вы знаете, с точки зрения данных, статистика против бизнес-маркетолога, многое из того, что мы делаем, действительно сложно с аналитикой. Я имею в виду, что мы можем легко запутать аудиторию бизнес-маркетологов, выбрасывая метрики, ключевые показатели эффективности и все наши маленькие цифры, которые мы используем для описания вещей. Но если ты не можешь говорить на языке бизнеса, ты проиграешь. И мы можем создавать самые сложные расчеты вовлеченности, которые имеют семь различных индексов, которые соответствуют метрике, но если деловой человек не может понять это, в этом нет никакой ценности. Итак, одна из вещей, за которую мы выступаем, - это выйти за рамки… мы слышим много тщеславных показателей. В частности, социальные сети - вот что было темой моей книги. Вы много слышите о фанатах, подписчиках и лайках в Facebook, и все эти вещи - показатели тщеславия. Они хороши для количественной оценки объемов, поэтому говорят вам, например, о том, насколько велика ваша аудитория, потенциально, сколько людей видят ваш контент, но они не годятся для определения того, хорошо ли это для моего бизнеса. И именно поэтому в компании должны быть определенные размышления и сотрудничество, чтобы иметь возможность сказать, что это действительно значит для нас, и какие показатели мы можем различить в качестве показателей, которые покажут нам, продвигаемся ли мы к тому, к чему мы стремимся. бизнес-цели. Для меня это то, о чем идет речь.
Брайан Крамер: Отлично. Я хотел бы услышать от вас обоих определение того, что означает аналитика, потому что аналитика - это все. Сегодняшняя аналитика - это бизнес-аналитика, как вы сказали, веб-аналитика, в которую играют всевозможные виды аналитики. Определите для меня, и я знаю, что это большой вопрос, потому что это может быть двухчасовой разговор, который мы могли бы провести здесь. Но почему бы тебе не начать?
Джон Ловетт: У меня есть простой ответ. Вот как я это объясняю. Метрики - это данные. Это ядро, необработанные данные. Аналитика - это когда вы вкладываете в нее человеческий разум. Когда вы ставите мышление за метрики и данные, чтобы иметь возможность интерпретировать и понимать, что это значит, и помещать данные в контекст. Для меня это аналитика.
Брайан Айзенберг: Да, я не буду заходить слишком далеко, но я поспорю о человеческой части. Дело в том, что, и мы видим все исследования, вы знаете, Маккензи предсказывает, что в ближайшие несколько лет нам понадобится от ста пятидесяти до ста девяноста тысяч новых специалистов по данным или аналитиков. Они не появятся волшебным образом, несмотря на то, что IBM инвестирует в образовательные программы и делает отличные вещи в этой области, как мы сделали с Ассоциацией цифровой аналитики. Мы не найдем волшебным образом всех этих выпускников колледжей и людей, которые разбираются в этом. Что, я думаю, в конечном итоге произойдет, и мы уже это видим, есть ряд разработок, ряд программ… все, что мы видим, что происходит с такими функциональными возможностями, как google now, где Я могу говорить с этим огромным набором данных, которые собирает Google, и задавать ему вопросы. И я думаю, что в конце концов произойдет следующее: деловые люди скажут: хорошо, ну, покажите мне всех моих клиентов, которые купили более ста долларов за последние 90 дней и купили что-то розовое. И он просто выплюнет это прямо нам. И это будет скорее язык повседневного бизнеса, потому что системы будут достаточно интеллектуальными, чтобы собирать эту информацию доступным для них способом. Потому что я думаю, что если мы ограничим это только аналитиками, я не говорю, что у аналитиков не будет роли, у них всегда будет роль, верно? Есть более глубокие вещи, которые выходят за рамки того, что обязательно могут делать традиционные деловые люди. Но то, что им нужно изо дня в день, и возможность реагировать на события так быстро, как это необходимо бизнесу сегодня. Я думаю, нам придется изменить всю парадигму того, как мы смотрим на аналитику.
Брайан Крамер: Интересно. Так что он переживает сдвиг вместе со всем остальным.
Джон Ловетт: Да, так что мне нравится обещание этого, но моя проблема, или то, что меня немного пугает, это … технологии дали большие обещания с касаемо аналитики давно. И вы знаете, одна из вещей, как мы узнали, это то, что технология является абсолютным императивом. Вы должны иметь это; у вас должны быть хорошие технологии. Но нужен кто-то, кто объяснит это. Чтобы провести анализ, нужен человеческий разум. Мы обнаружили, что большинство бизнес-пользователей даже не знают, как задавать правильные вопросы. И есть уровень обучения, сопровождающий это, когда кто-то должен сказать, вот как вы формируете этот синтаксис, вот как вы формируете свои запросы. Это может прийти со временем, но я думаю, что это урок. Это культурная вещь, которую организация должна понимать, чтобы действительно стать управляемой данными.
Брайан Айзенберг: Что ж, я собираюсь поспорить с этим.
Брайан Крамер: Дерзайте, это то, для чего мы здесь.
Брайан Айзенберг: Это не житель Нью-Йорка, выступающий против этого болельщика из Бостона. Мы могли бы пойти туда… но знаете что, я буду спорить, потому что я видел это во многих разных организациях. Организации, чья культурная ДНК начинается с точки зрения измерения - если вы посмотрите на амазонок, если вы посмотрите на более мелкие предприятия, с которыми мы работали в течение многих лет, которые вырастили это и только что включили в свою ДНК, что эти являются показателями, которым мы следуем, и они разумно выполняются сверху вниз на очень раннем этапе, вам не обязательно нужен тот же уровень, о котором вы говорите в других организациях. Вам не нужен такой же уровень образования. Деловые люди просто знают, что у них есть несколько основных простых показателей, такой же способ вождения автомобиля, верно? Это выглядит очень сложно, но когда вы ведете машину, вы в основном смотрите на один или два маленьких циферблата и знаете, что делать, в отличие от управления большим самолетом, верно? Где у них столько разных циферблатов. Если вы сосредоточитесь на правильных метриках очень рано, все поймут, что это все, внезапно бизнесу не нужна эта смазка.
Джон Ловетт: Мне нравится аналогия, я буду придерживаться контрапункта, потому что согласен. Чтобы управлять автомобилем, вам нужно знать спидометр, вам нужно смотреть на датчик уровня топлива, и когда у вас заканчивается топливо, вам нужно знать, когда ехать на заправку, но когда эта машина ломается, вам нужен механик, чтобы открыть капот, починить его и понять, что заставляет эту машину работать. И я думаю, что в аналитике в значительной степени это аналитики и люди, которые фактически осуществляют операции. Так что это обе стороны.
Брайан Крамер: Позвольте мне очень быстро спросить вас, ребята, прежде чем мы двинемся дальше, потому что мы можем потратить на это немного времени, и мне это нравится, так что мы собирается провести этот разговор и после окончания интервью, но как научиться доверять данным?
Брайан Айзенберг: О, это нагруженный, нагруженный вопрос. Так что природа данных, и точка, будет грязной. Это реальность. И один урок, который я на самом деле усвоил, и он буквально пришел мне в голову в прошлом году, когда я работал в Emetrics, и я просматривал и думал обо всех компаниях, которые добились успеха… секрет невероятного успеха с данными является номером один, ориентированным на клиента. Он должен быть ориентирован на клиента. Но я думаю, что ключ, и снова урок, извлеченный из чего-то вроде Amazon.com, заключается в том, что они могут приспосабливаться, и они могут приспосабливаться очень быстро. Они могут корректироваться в режиме реального времени. Итак, проблема в том, что если вы выберете точку данных, и она будет грязной, и вы примете важное бизнес-решение, вы собираетесь развернуть что-то, на что у вас уйдут месяцы, и это будет полностью основано на неверных предположениях, вы можете просто отмахнуться. что деньги до свидания. Верно? Но если вы способны быть проворным и гибким и быстро реагировать на данные, я думаю, что это один из ключевых недостающих компонентов в большинстве, особенно в крупных организациях сегодня, и возможность доступа к данным и их разумного использования.
Джон Ловетт: Да, я согласен с этим, но я также думаю, что это начинается еще раньше в процессе. Управление данными является огромным фактором для обеспечения или укрепления доверия к этим данным. Таким образом, мы можем предотвратить скептицизм, сказав, что вот все сдержки и противовесы, которые у нас есть. Мы регулярно проверяем наши теги, используя эти технологии. Мы смотрим на все наши данные. Мы проверяем это. Прежде чем мы выложим какое-либо число в бизнесе, наш центр передового опыта, наша команда цифровой аналитики санкционировал возможность сказать, что это число. Это одна из причин, почему мне нравится, когда команды аналитиков отчитываются перед финансовым директором, потому что в таких случаях финансы санкционируют цифры. Это группа, которая говорит, что это цифры, которые мы используем, и когда в этом отделе работает команда аналитиков, на самом деле… хорошо, это цифры. Знаешь, финансовый директор сказал, что это хорошо.
Брайан Крамер: Что ж, ребята, мы могли бы посидеть здесь и немного поговорить, но, к сожалению, у нас нет времени, поэтому большое спасибо, что нашли время, чтобы сделать это. Как они могут найти вас в Интернете?
Джон Ловетт: Вы можете найти меня в твиттере @johnlovett или webanalyticsdemystified.com.
Брайан Крамер: А себя?
Брайан Айзенберг:Вы можете найти меня на bryaneisenberg.com или usethedata.com, а также в твиттере @thegrok.