Любознательность – путь в аналитику
Пандемия поставила весь мир в новые условия и стала серьезным вызовом, но одновременно она преподала и продолжает преподавать важные уроки. Одним из них стал фокус на любознательность, то есть на стремление учиться, открывать новое и оперативно подстраиваться под меняющиеся условия. Те компании, в которых всегда поощряли любознательность, не только успешно справляются с вызовами пандемии, но и помогают в этом другим.
Прекрасный тому пример – компания SAS, которая не сбавила темпы цифровой трансформации и продолжила поддерживать на этом пути клиентов. Ведущие сотрудники глобальной команды SAS делятся своим пониманием, что такое любознательность, и рассказывают, как она привела их в аналитику, позволяя сделать мир лучше.
Добиваться значимого результата
Паула Хендерсон, исполнительный вице-президент и директор по продажам SAS в Северной и Южной Америке, считает, что свои первые уроки любознательности она получила на семейной ферме, где помогала своим родителям с шести лет. Именно тогда отец начал учить ее, как важно видеть картину в целом – ведь в сельскохозяйственном цикле важен каждый этап от посева до обслуживания техники и сбора урожая. Видеть глубже, видеть шире, спрашивать «Как?» и «Почему?» и добиваться значимого результата – эти навыки оказались самыми важными в работе на ферме, а потом и в будущей карьере Паулы.
За годы работы в SAS Паула убедилась, что там, где есть данные, есть возможность вносить позитивные изменения и даже спасать жизни. Значимость, поискам которой она научилась еще на семейной ферме, для нее как для аналитика заключается в помощи другим. Это может выражаться по-разному – снижение финансовых рисков или уровня преступности, улучшение медицинского обслуживания, наличие необходимых продуктов в ритейле и так далее. Внедряя аналитику и добиваясь значимости в своих секторах, компании и организации шаг за шагом делают мир лучше. «Когда мы передаем мощные аналитические решения социальным службам, политикам, коммерческим компаниям, изменения к лучшему не просто возможны – они неизбежны», – говорит Паула.
Один из примеров – сотрудничество SAS с департаментом социальных служб округа Нью-Ганновер (Северная Каролина, США), где прогнозная аналитика следит за рисками для детей, находящихся под опекой. Решения SAS позволяют своевременно отследить изменения и предупредить о них соцработников, что потенциально может спасти детям жизнь. До внедрения этого решения соцработникам приходилось отслеживать эти риски вручную – ежедневно просматривать колоссальные объемы данных начиная от веб-сайтов и заканчивая архивными сводками о происшествиях за 20 лет.
Теперь в распоряжении социальных служб есть система для автоматической ежедневной оценки рисков в режиме реального времени для каждого ребенка, находящегося под опекой. Как только поступает сигнал о повышении рисков, специалисты могут тут же вмешаться в ситуацию, чтобы ребенок мог избежать потенциальной опасности.
«Именно из-за таких результатов мне хочется приходить в SAS каждый день, – говорит Паула. – Это мое «почему». Я хочу быть борцом за детей, за семьи. Я хочу убедиться, что семьи получают поддержку и могут жить полноценной жизнью, как когда-то я сама жила на ферме. Технологии помогают людям, в том числе специалистам по обработке данных, врачам, исследователям, педагогам и социальным работникам, добиться значительных изменений для всех нас. Я люблю свою работу, потому что в ней есть место страсти и любознательности, а поэтому она приносит значимые результаты и помогает менять мир к лучшему».
Увлекательные истории на основе данных
Бет Каббадж, старший менеджер подразделения аналитического консалтинга SAS, в детстве мечтала стать писательницей и одновременно любила математику. В итоге само собой получилось, что математика вышла на первый план, а к ней добавилась увлеченность экономической логикой. Так Бет получила два диплома – по математике и по экономике. Но как говорит Бет, мечта о писательстве никуда не ушла, а просто трансформировалась, ведь в аналитике она, по сути, тоже создает увлекательные истории на основе данных. Ей интересно строить модели, объясняющие реальные события, но прежде чем к этому прийти, Бет познакомилась с SAS как пользователь. Она работала в авиакомпании, где решения SAS применялись для управления данными и построения отчетности. Позднее Бет прошла стажировку в SAS R&D, и в конечном итоге стремление решать каждый день новую задачу привело ее к карьере аналитика.
Сейчас Бет возглавляет команду аналитических консультантов в подразделении Analytical Consulting & Enterprise Solutions, которое подключается на этапе продаж – начиная с раннего планирования и заканчивая внедрением. У команды есть богатый опыт работы с клиентами и глубокое знание аналитики, и это сочетание помогает раз за разом добиваться успехов. При этом широкий спектр клиентов создает огромный простор для любознательности, а значит, для прогресса и движения вперед. Сегодня это может быть создание среды для обработки огромных объемов данных веб-сайтов, а завтра – построение моделей машинного обучения для прогнозирования энергопотребления в жилых зданиях.
Опыт Бет и ее команды помогает справляться и с самыми актуальными вызовами. Так, один из ее коллег еще ранее разработал уникальный метод кластеризации при работе с розничными клиентами, а в 2020 году этот метод был применен для кластеризации случаев Covid-19 и определения «горячих точек».
«Аналитика данных постоянно развивается, – говорит Бет, – и именно любознательность помогает и мне, и моей команде все время оставаться на передовой. Мы стремимся углублять и расширять свои знания и навыки, ищем новые методы и пытаемся по-новому смотреть на проблемы, а также обмениваемся открытиями и опытом, что становится новым импульсом для всей команды и каждого ее сотрудника».
Фото: Pixabay; Unsplash
мероприятий