Истолкование данных

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Истолкование данных

После сбора всех цифр и проведения всех интервью у вас окажется масса данных, которые нужно рассортировать. Вы должны «отделить зерна от плевел» – ненужные и ненадежные сведения от тех, которые действительно подтверждают или опровергают вашу гипотезу, а затем постепенно воссоздать по ним картину происходящего. Для этого нужно не только понимать смысл отдельных видов анализа, но и обладать достаточным воображением, чтобы объединить разрозненные данные в последовательный рассказ. Это не всегда легко: как откровенно заявил один бывший сотрудник McKinsey, «гораздо легче собирать и оформлять данные, чем думать».

Техники, которые вы примените для анализа своих данных, будут варьироваться в зависимости от конкретных видов анализа, специфики вашей компании и направления ее бизнеса. В этой части мы не будем демонстрировать конкретный анализ, а покажем, как сочетать результаты любых видов анализа таким образом, чтобы принять важное решение.

Как сказал знаменитый американский бейсболист Йоги Берра, «если вы оказались на распутье, туда и поверните». В процессе решения проблемы вы подошли к развилке: либо результаты анализа подтверждают вашу гипотезу (тогда перейдите к следующей части этой главы), либо опровергают ее (в этом случае вернитесь к начальной гипотезе и реструктурируйте ее так, чтобы она соответствовала данным; возможно, для этого потребуется дополнительный анализ).

С помощью бывших сотрудников McKinsey мы покажем вам, как выбрать верный путь.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.