Чому data scientists мають працювати з дизайнерами та футурологами? Пояснює фахівець EY
19.08.2020
Фахівці з data science, дизайнери, футурологи та менеджери повинні працювати разом, щоб дозволити бізнесу пристосовуватися до мінливих умов і вже зараз створювати продукти та послуги, які будуть потрібні у майбутньому.
У сучасному світі людей часто поділяють на “технарів” та “гуманітаріїв”, однак такий “чорно-білий” підхід є неточним та недалекоглядним, пише Майкл Канадзава, експерт із впровадження інновацій у EY Global.
Натомість він пропонує взяти за приклад Леонардо да Вінчі, який був не тільки одним з найвизначніших митців, але й відомим мислителем та винахідником. Звісно, не кожен з нас да Вінчі. Але всі ми володіємо навичками, які поєднують як мистецтво, так і науку — як на індивідуальному рівні, так і, що ще важливіше, на командному.
Загрози детермінізму
Зараз організації роблять прогнози на основі детерміністичних математичних моделей, розроблених ще античними грецькими філософами. Це означає, що ми висуваємо гіпотези, засновані на історичній інформації та відомих взаємозв’язках, а потім шукаємо підтвердження цих гіпотез у big data.
Проблема такого підходу до аналітики даних у тому, що він не залишає простору для випадковостей чи пошуку непередбачуваних варіантів розвитку подій, переконаний експерт. Ми не помічаємо змін у глибинних патернах чи неочевидних зв’язків. У результаті багато бізнес-інсайтів з big data просто проходять повз нас.
Побачити невидиме
Канадзава вбачає рішення цієї проблеми у застосуванні штучного інтелекту, нейронних мереж та глибинного навчання, що дозволяє data science аналізувати великі дані глибше та швидше. Ми маємо помітити те, чого раніше не бачили, а не підтвердити те, що ми сподіваємося побачити, підкреслює він.
Наприклад, онлайн-магазин знає, що покупець готовий платити більше за якісні продукти, які не шкодять довкіллю (sustainable products). Водночас дані із зовнішніх джерел свідчать, що у нього скоро з’явиться первісток. Відповідно, рітейлер може запропонувати цьому покупцю якісні та eco-friendly серветки та підгузки. Пропозиція та продукт подаються в правильний час правильним чином саме тому покупцеві, якому це потрібно.
Технології — це ще не все
Однак, щоб повністю використати потенціал цих технологій, команда має об’єднати спеціалістів з data science, дизайнерів та футурологів, переконаний експерт. Фахівці з data analytics — “мозок” команди, вони допомагають розібратися з даними. Дизайнери — це митці, вони створюють саме ті продукти та послуги, яких прагнуть клієнти. Утім, успіх да Вінчі зумовили не скільки його здібності як знавця багатьох наук чи художника, скільки здатність подивитися на проблему під новим кутом, підкреслює Канадзава. Для цього команді потрібні футурологи.
Вони можуть дивитися на речі нестандартно, а отже — відкривати щось нове. Футурологи не просто вивчають спостереження на основі минулого — вони намагаються уявити, якими будуть людська поведінка, життя та бізнес у майбутньому, передбачають тренди, яких ще не існує, що дозволяє їм робити точніші прогнози. Відкритість думки та здатність виходити “за рамки” для вирішення проблем, чим знаний да Вінчі, — це саме те, що нам потрібно, щоб бути успішними в новому світі, вважає експерт.
Персоналізація та прибутковість
Такий підхід має значну цінність. Він дозволяє підприємцю вивести свою бізнес-аналітику, зокрема розуміння поведінки споживачів, на новий рівень. І, таким чином, створювати продукти та послуги, які задовольнятимуть їхні не лише поточні, але й майбутні особисті потреби.
Уже з’являються нові бізнеси, які поєднують роботу data scientists, дизайнерів та топ-менеджерів з креативним мисленням футурологів. Це дозволяє їм випереджати конкурентів у аналітиці даних, прогнозуванні та задоволенні мінливих потреб клієнтів. Це, зрештою, позитивно впливає на прибуток.
COVID-19 лише пришвидшив рух у цьому напрямку, продемонструвавши, як сильно може змінитися світ за короткий час. Підприємства, які і далі покладалися на наявні операційні моделі, опинилися на межі виживання, наголошує експерт EY. Уже не досить мати правильні big data та технології дата-аналітики — необхідно побудувати різнопланову команду, щоб використати їх максимально ефективно. “Час вмикати у собі да Вінчі”, — резюмує фахівець.
