За пределами цифр: как гуманизировать ваши данные и анализ

Что-то странное с основным изображением поста?

То, что вы видите, — это вариация сетки Германна, которую я создал с помощью Gemini. Точнее, я основывался на различных модификациях этой сетки, созданных Жаком Нинио. Классическая сетка Германна создаёт иллюзорные серые пятна на перекрёстках из-за того, что клетки сетчатки неверно интерпретируют яркость периферийных стимулов. Вариации Жака Нинио усиливают то, «как легко» манипулировать восприятием с помощью визуальной группировки и использования фокуса [1].

Возвращаясь к начальному вопросу, если ответ положительный, то, возможно, вам будет интересно узнать, что вы были обмануты мощной оптической иллюзией, известной как иллюзия мерцающей сетки. Когда вы смотрите на сетку, вы, вероятно, увидите, как внутри белых кругов на перекрёстках появляются тёмные, похожие на призраков «призрачные» точки. Эти точки, кажется, «мерцают», появляясь и исчезая при движении глаз, но самая сильная часть иллюзии в том, что когда вы пытаетесь посмотреть прямо на одну из чёрных точек, она исчезает. На самом деле эти точки появляются только в вашем периферийном зрении. Это явление вызвано тем, как нейроны в ваших глазах обрабатывают высококонтрастные области, по сути, «обманывая» ваш мозг, заставляя его воспринимать точку, которой на самом деле нет.

Эти сетки — мощные предостерегающие истории для данных и анализа

Сетки служат мощным предостережением для данных и анализа. На мой взгляд, они очень хорошо иллюстрируют разрыв между «сырыми данными» (фактическими чёрно-белыми линиями) и «воспринимаемыми данными» (иллюзорными чёрными/серыми пятнами). Они демонстрируют, что способ визуального представления информации может фундаментально изменить человеческое восприятие и даже создать ложные реальности.

Данные и анализ: человеческая составляющая

Традиционные подходы к анализу данных, бизнес-аналитике и науке о данных фокусируются в первую очередь на технических атрибутах данных — их объёме, скорости и разнообразии. В этой настройке метрики рассматриваются как самоцель. Результат? Критические идеи остаются погребенными в обширных электронных таблицах или длинных отчётах. Принятие решений на основе данных, в свою очередь, занимает много времени и часто оказывается неэффективным [2].

Даже при самых тщательных планах, комплексных информационных панелях и надёжных наборах данных руководители, менеджеры и коллеги сегодня всё ещё задаются вопросом:

Что это за свет на дне колодца?

Эта конкретная «исчезающая точка» показывает, что даже идеальные данные не всегда могут устранить фундаментальные неопределённости любого сложного предприятия, если люди не могут их правильно использовать (в данном случае прочитать их вверх ногами).

Чтобы избежать парадокса «богатых данными, но бедных действиями», организациям нужна новая философия: гуманизация данных.

Эта концепция — больше, чем просто покупка нового инструмента: это принятие нового образа мышления. Цель — преобразовать данные из пассивной электронной таблицы в убедительный рассказ, который подтолкнёт заинтересованные стороны к действию.

Элементы гуманизации данных

Небольшие исправления (для начала): вместо запуска очередного сложного корпоративного проекта начните с внесения нескольких небольших исправлений сегодня.

Мастер данных (The Artisan): создание ролей «Мастера данных» для формирования и перевода сложных данных.

История (The Story): встраивание «рассказывания данных» как ключевой компетенции, чтобы сделать инсайты понятными и действенными.

Влияние (The Impact): обеспечение строгого этического управления и, что особенно важно, измерение финансовой отдачи от анализа.

Что такое «гуманизированные данные»?

Прежде чем обсуждать эти элементы подробно, важно установить чёткое понимание того, что мы подразумеваем под «гуманизированными данными».

Гуманизированные данные — это стратегический актив, который переводит что происходит в почему это важно. Этот контекст делает данные действенными. Вместо того чтобы просто отслеживать симптомы (ключевые показатели эффективности, KPI), команды могут наконец решить коренные проблемы.

Истинная сила проявляется, когда традиционные KPI и гуманизированные инсайты объединяются. Они взаимно усиливают друг друга, делая путь вперёд ясным и прямолинейным.

От метрик к смыслу: примеры

Основные преимущества гуманизированных данных

Преимущества гуманизированных данных основаны на. Изображение автора, основанное на множестве источников.

Элементы гуманизации данных

Небольшие исправления и быстрые победы на пути к гуманизированным данным

Чтобы оптимизировать свой процесс еженедельной отчётности, который включает в себя сбор данных из нескольких источников, таких как обширная колода KPI, я недавно разработал агента. Чтобы отчёт предоставлял больше, чем просто простое обновление цифр, я даю агенту дополнительную задачу, предлагая ему:

Найди мне уникальную идею для этой недели… поищи что-нибудь необычное: аномалию, прорыв тренда или что-нибудь просто интересное, чем я мог бы поделиться.

Что бы ни производил агент, я всегда просматриваю его и обогащаю своими собственными качественными инсайтами, собранными на бизнес-встречах. Иногда я передаю этот улучшенный, финальный комментарий обратно в модель, позволяя ей учиться и улучшать свои предложения на следующую неделю.

Восемь простых способов начать работу

Найдите реальные проблемы | Поговорите со своими коллегами из других отделов. Спросите об их разочарованиях, связанных с данными, или о том, какие задачи, связанные с данными, занимают слишком много времени для выполнения. Прислушивайтесь к их проблемам, чтобы найти реальные проблемы, которые стоит решить. Это укрепляет доверие и позволяет вам решать важные вопросы.

Расскажите человеческую историю | Метрики вроде «Ежемесячный показатель оттока» часто абстрактны. Переформулируйте их. Вместо «Отток: 3,4 %» напишите «В прошлом месяце: 452 клиента ушли от нас». Это небольшое изменение на информационной панели связывает данные с реальными людьми, делая метрику более значимой и действенной.

Поделитесь данными за неделю | Каждую неделю находите один простой, интересный инсайт из ваших данных. Создайте чёткую диаграмму для него, напишите 2–3 предложения, объясняющие, почему это важно, и поделитесь ими в корпоративном канале, таком как Slack. Это делает данные регулярным, не пугающим разговором.

Добавьте быструю этическую проверку, прежде чем делиться своими данными или инсайтом | Уделите несколько минут, чтобы задать ключевые этические вопросы. Например: «Может ли этот анализ навредить какой-либо группе?» или «Как эти данные могут быть неверно истолкованы?» Сделайте это обязательным шагом, чтобы убедиться, что вы используете данные ответственно.

Добавьте голоса клиентов на информационные панели | Ваши диаграммы показывают, что происходит, но комментарии клиентов объясняют почему. Добавьте раздел на свои информационные панели, в котором будут показаны реальные, анонимные комментарии клиентов из опросов или чатов поддержки. Это обеспечивает решающий контекст для цифр.

Создайте «5-минутную информационную панель» | Используйте простой бесплатный инструмент (например, Looker, Datawrapper) или ИИ-ассистента (например, Gemini или ChatGPT), чтобы быстро ответить на один срочный вопрос для заинтересованного лица. Не стремитесь к совершенству. Создайте две или три простые диаграммы, поделитесь ими немедленно и получите обратную связь. Этот совместный подход быстро приносит пользу.

Освойте один инструмент визуализации | В большинстве случаев вам не нужно сложное, дорогое программное обеспечение. Освойте один инструмент, даже Excel или Sheets, и он справится с задачей. Самое важное — вы можете создавать чистые, убедительные диаграммы с помощью этого инструмента. Используйте этот инструмент для своей «Истории данных недели», чтобы практиковаться и совершенствовать своё мастерство.

Используйте ИИ для черновиков, а не для финальных отчётов | Позвольте генеративному ИИ написать первый черновик резюме или отчёта (аналогично моему маленькому агенту). Затем используйте такой инструмент, как Grammarly, чтобы сделать его более естественным. Всегда проверяйте окончательный текст человеком, чтобы проверить точность, тон и эмпатию (!!!).

Мастер данных (The Artisan)

Гуманизация данных — ключ к тому, чтобы сделать сложную информацию доступной. Добавляя контекст, необработанные данные преобразуются в потребляемые инсайты, расширяя возможности бизнес-аналитиков без необходимости становиться экспертами в программировании или статистике.

Для этого необходимо повысить роль аналитика данных до роли «Мастера данных».

Мастер данных должен научиться действовать как «архитектор контекста». Это становится гибридной ролью, которая сочетает глубокие бизнес-знания с техническими навыками для построения сложных рабочих процессов с данными. Их основная функция — заставить данные «рассказывать свою историю», позволяя и стимулируя стратегические решения.

Функции, которые должны выполнять мастера данных:

• Впитывать и интегрировать: они осваивают «искусство» объединения традиционных структурированных данных с неструктурированным контекстом из таких источников, как социальные сети или датчики. То, что машины всё ещё не могут сделать — искать неожиданные закономерности, связывать факты (или предположения), которые теоретически не имеют очевидной, чёткой связи, что иначе можно было бы прочитать с помощью ИИ-ассистента.
• Искать закономерности, а не совершенство: они смещают аналитическую цель с «пиксельно-идеальной» точности на выявление значимых, предсказуемых закономерностей в больших объёмах данных. Иногда смелая гипотеза, которая позже не подтверждается, может принести больше пользы, чем безупречные данные. Иногда наличие чего-то, что отвечает на наш вопрос с точностью 80 % завтра, стоит больше, чем 99,9 % точности, но через три недели.
• Инсайт в точке принятия решения: ремесленники помогают децентрализовать мощные аналитические инструменты, делая их доступными для расширения возможностей лиц, принимающих решения. Они выступают за использование простых инструментов для создания информационных панелей, таких как Looker или Datawrapper, даже если они питаются статическими данными. Цель — не безупречный UX или красивый дизайн. Цель — облегчить более быстрое принятие решений. Если инсайты «сработают», всегда будет легче найти время и ресурсы для обеспечения надлежащего загрузки данных или создания удобного интерфейса.
• Повторное использование аналитической интеллектуальной собственности: создавать надёжные, повторно используемые объекты данных и аналитические рабочие процессы. Оптимизируйте свою работу. Создавайте агентов для выполнения повторяющихся задач, но дайте им «свободу» замечать что-то помимо базового алгоритма.

Основная цель этой роли — демократизировать сложную аналитику. Мастер данных берёт на себя бремя сложности, создавая повторно используемые интеллектуальные свойства и доступные платформы. Это, в свою очередь, позволяет неспециалистам в организации принимать обоснованные, быстрые решения и способствует истинной организационной гибкости [3].

История (The Story)

Рассказывание данных — это основной механизм преобразования, который переводит технические инсайты в убедительные, человеческие действия. Если инсайты — это валюта организации, ориентированной на инсайты, то рассказывание данных — это система транзакций.

Каждая убедительная история с данными должна намеренно признавать и интегрировать три основополагающих элемента:

Три столпа рассказывания данных. Изображение автора.

Выбор повествовательной структуры — это критическое, стратегическое решение, которое зависит от основной цели коммуникации. Этот выбор становится первостепенным, когда аудитория состоит из исполнительных заинтересованных сторон. Руководители работают в условиях жёсткого дефицита времени и сосредоточены на стратегии, рисках и рентабельности инвестиций. Убедительная структура для технической команды — возможно, глубокое исследовательское погружение — не найдёт отклика.

Структура должна быть адаптирована к цели. Если цель — получить финансирование для новой платформы, решающая структура, такая как AIDA (внимание, интерес, желание, действие), имеет решающее значение для построения убедительного бизнес-кейса. Если цель — сообщить об оперативном узком месте и предложить решение, логическая, ориентированная на проблему структура SCQA (ситуация, осложнение, вопрос, ответ) более эффективно продемонстрирует должную осмотрительность и приведёт к чёткой рекомендации. Структура служит средством для передачи инсайта, и для исполнительной аудитории это средство должно быть быстрым, чётким и направленным на принятие решения.

Принципы высокопроизводительной визуализации данных

Визуализация данных — это мост между сложными наборами данных и человеческим пониманием (и предметом ряда моих статей). Чтобы быть эффективной, выбор диаграммы или графика должен соответствовать сообщению. Например, линейные графики лучше всего подходят для отображения тенденций во времени, гистограммы — для проведения чётких сравнений, а диаграммы рассеяния — для выявления взаимосвязей между переменными.

Помимо выбора правильного типа диаграммы, решающее значение имеет целенаправленное использование цвета и текста. Цвет не должен быть декоративным; его следует использовать целенаправленно, чтобы выделить наиболее важную информацию, позволяя аудитории быстрее усвоить ключевую идею. Текст должен быть минимальным, использоваться только для разъяснения моментов, которые визуал не может передать самостоятельно.

Наконец, любая визуализация несёт на себе этический мандат. Целостность данных должна быть сохранена. Визуализации никогда не должны намеренно искажать факты, например, используя вводящие в заблуждение шкалы или неподходящие цветовые контрасты.

Влияние (The Impact)

Основная идея: доказывайте ценность данных, чтобы получить поддержку

Чтобы убедить руководителей финансировать «гуманизацию данных» (сделать данные понятными и удобными в использовании), вы должны доказать её финансовую ценность. Лучший способ сделать это — показать её возврат инвестиций (ROI).

Как доказать ценность: 2-шаговый план ROI

Расчёт ROI — это простое сравнение:

Ценность действия (от чётких данных) против стоимости бездействия (от запутанных данных)

Путаная информационная панель, которую игнорируют, не просто ничего не стоит; её ROI отрицателен, потому что она тратит время и деньги. Чёткая, гуманизированная информационная панель — это инвестиция, которая делает команды умнее и быстрее.

Шаг 1: найдите истинную стоимость плохих данных

Сначала измерьте реальную стоимость ваших существующих, «негуманизированных» отчётов. Этот базовый уровень — это больше, чем просто зарплата аналитика. Включите скрытые издержки путаницы:

• Время до инсайта: сколько часов менеджеры тратят на то, чтобы разобраться в сложном отчёте?
• Трудозатраты на перевод: сколько часов аналитики тратят на то, чтобы заново объяснить результаты или сделать более простые версии в PowerPoint?
• Принятие инсайта: сколько ключевых решений на самом деле основано на отчёте? (Если это ноль, отчёт бесполезен.)

Это общая сумма, которую вы сейчас платите за путаницу.

Шаг 2: измерьте выгоды от гуманизированных данных

После запуска новой, чёткой информационной панели измерьте отдачу от этого базового уровня. Выгоды двояки:

1. Эффективность (экономия денег):
   • Время менеджера до инсайта может сократиться с одного часа до пяти минут.
   • Трудозатраты аналитика (перевод) (переобъяснение) практически исчезают.
2. Ценность (зарабатывание денег):
   • Это настоящая награда. Отслеживайте новые, лучшие или более быстрые решения, принятые благодаря тому, что данные наконец стали ясными.
   • Пример: маркетинговая команда перераспределяет бюджет на 10 дней раньше или команда продаж замечает новую возможность, генерируя измеримый новый доход.

Простой пример

• До (плохие данные): 10-страничный отчёт-дамп данных обходится компании в 10 000 долларов в месяц из-за потраченного впустую времени менеджера и поддержки аналитика.
• После (гуманизированные данные): новая, одностраничная информационная панель стоит 1500 долларов на создание.
• Возврат (первый месяц): она экономит 8000 долларов за счёт восстановленного времени и помогает команде продаж генерировать 20 000 долларов новой ценности.

Суть: гуманизация данных — это не просто «приятный штрих» в дизайне. Это высокорентабельная бизнес-стратегия, которая превращает организационные потери в решительные действия [7].

Выводы

В конечном счёте, путь от сырых данных до реального воздействия полон ловушек восприятия, подобных иллюзорным точкам в сетке Германна. Как мы видели, цифры сами по себе не являются очевидными; они — пассивные электронные таблицы и абстрактные KPI, которые часто оставляют нас «богатыми данными, но бедными действиями».

Чтобы разорвать этот цикл, необходим стратегический и культурный сдвиг к гуманизации данных. Эта трансформация — не о новом куске программного обеспечения, а о новом образе мышления — таком, который расширяет возможности мастеров данных, встраивает рассказывание данных как ключевую компетенцию и неустанно доказывает свою эффективность через чёткий ROI.

Приняв эти принципы, мы выходим за рамки «призраков» в сетке — ложных корреляций и упущенных возможностей — чтобы увидеть человеческую реальность под ними. Так мы наконец-то устраняем разрыв между анализом и действием, превращая данные из простого отчёта о том, что произошло, в убедительный катализатор того, что произойдёт дальше.

Источники

[1] Ninio, J. and Stevens, K. A. (2000) Variations on the Hermann grid: an extinction illusion. Perception, 29, 1209-1217.

[2] Data Storytelling 101: How to Tell a Powerful Story with Data – StoryIQ, 2025, https://storyiq.com/data-storytelling/

[2] Humanizing Big Data – DLT Solutions, https://www.dlt.com/sites/default/files/sr/brand/dlt/PDFs/Humanizing-Big-Data.pdf

[3] Gouranga Jha, Frameworks for Storytelling with Data, Medium, https://medium.com/@post.gourang/frameworks-for-storytelling-with-data-5bfeb1fbc37b

[4] Michal Szudejko, Turning Insights into Actionable Outcomes, https://towardsdatascience.com/turning-insights-into-actionable-outcomes-f7b2a638fa52

[5] Michal Szudejko, How to Use Color in Data Visualizations, https://towardsdatascience.com/how-to-use-color-in-data-visualizations-37b9752b182d

[6] Michal Szudejko, How Not to Mislead with Data-Driven Story, https://towardsdatascience.com/how-not-to-mislead-with-your-data-driven-story

[7] ROI-Driven Business Cases & Realized Value – Instrumental, https://instrumental.com/build-better-handbook/roi-business-cases-realized-value-technology-investments

Дисклеймер

Этот пост был написан в Microsoft Word, а орфография и грамматика были проверены с помощью Grammarly. Я просмотрел и скорректировал любые изменения, чтобы убедиться, что моё предполагаемое сообщение было точно отражено. Все остальные виды использования ИИ (генерация изображений и выборочных данных) были раскрыты непосредственно в тексте.