Работа с данными в любой сфере (Еременко) - страница 60

Также необходимо объяснить заинтересованным сторонам, что это не обычный бизнес-проект, что проекты в области науки о данных не всегда соответствуют моделям PRINCE2, которые столь знакомы и любимы бизнесом. Это поможет защитить вас от предвзятого вмешательства и даст возможность точно объяснить участникам, какие шаги вы собираетесь предпринять для выполнения задачи.

Единственное, на чем я настаиваю в начале любого проекта, связанного с наукой о данных, – это письменное подтверждение согласия заинтересованных лиц. Вы можете быть лучшими друзьями в личной жизни, но по моему опыту участники, в каком бы качестве они ни выступали, в ходе реализации проекта склонны менять свое представление о том, чего они хотят. Такое поведение понятно в случае, когда сам проект имеет расплывчатый характер, но оно способствует разрастанию масштаба, которое может либо вывести вас за рамки исходных параметров, либо полностью убить проект. Поэтому, прежде чем перейти к подготовке данных, получите письменное подтверждение согласия.

Правда не всегда приятна

Как справиться с ситуацией и не оттолкнуть других вовлеченных в проект людей, если ваши результаты не дают им того, на что они надеялись? Как избежать этого минного поля? К сожалению, вы не можете сделать ставку на то, что говорят вам данные, если правда является негативным результатом. Правда не всегда приятна. В науке о данных вы смотрите на неопровержимые факты – игнорирование или приукрашивание результатов ради спасения чувств участников проекта ни к чему не приведет.

Если я могу дать здесь какой-либо совет, вот он: подготовьте людей, с которыми имеете дело, к возможности того, что результаты могут быть не такими, как им хочется. Поясните заранее, что вы не знаете, каковы будут результаты. Заказчикам могут не понравиться итоги. Сразу же дайте понять, что вы добываете факты, а не стремитесь польстить, и надеетесь, что они не будут «убивать гонца», если отчет окажется не особенно благоприятным.

Соблюдение графика

Этот этап процесса анализа данных не должен продолжаться чересчур долго в цикле проекта. Иногда новички могут потратить на него слишком много времени, потому что хотят убедиться, что они разработали надежную методологию. Помните: вы никогда не сможете прояснить проблему до такой степени, чтобы точно знать, чего хотите. Если вы проделали хорошую работу на этом этапе, то, скорее всего, сэкономите время, но вы также должны научиться позволять процессу идти своим чередом – это умение приходит с опытом.

Если вы будете последовательно выполнять шаги, описанные выше, это застрахует вас от дальнейших трудностей и поможет обрести уверенность для перехода к своевременной подготовке данных. В конечном счете, если задача, которую перед вами поставили, не является дьявольски сложной и не требует многочисленных согласований, выявление и уточнение проблемы должно занять максимум неделю. Но старайтесь по возможности не ставить других в известность о сроках, которые вы стремитесь соблюсти, – это только добавит давления на вас. Если для вашего комфорта и прогресса требуется еще несколько дней, тем лучше.