Съгласен съм с несъгласието: Науката за данни срещу предприемачеството на данни

Здравейте, аз съм Марк ван дьо Пол, отговорен за бизнеса, който работи с JADS и вече от месеци разгорещавам, но конструктивни - дискусии с моя академичен контраарг Ajan Haring относно предприемачеството на данни срещу Data Science. Каква е разликата и защо има значение? Преди време се съгласихме да не сме съгласни. Но предполагам, че нашите дискусии не са уникални, най-вероятно има много хора, които имат подобни дискусии в момента. Ето защо решихме, че би било добра идея да публикуваме публично с нашата вътрешна дискусия, надявайки се да продължим дискусията, областта и индустрията напред.

Така че първото нещо, което бих искал да знам от Арджан, е:

Защо говориш толкова много за причинно-следствената връзка? Силната връзка е достатъчно добра ... нали?

Арджан: Това е наистина добър въпрос. И бих се съгласил с твърдението, че бизнес случаят за преследване на причинно-следствената връзка е слаб. Делът на бизнеса за корелация е много по-силен. Но бих твърдял, че в бързо променяща се среда трябва да си новатор. И дилемата на иноваторите според мен е компромис между кога трябва да спрете да изследвате нови възможности и да започнете да използвате знанията, които вече имате.

С корелациите (или blackbox решенията) не можете да разберете какви са обърквачите

С корелациите (или решенията на blackbox) не можете да разберете какви са обърквачите, истинските причини, поради които нещо се случва. Така че в ситуация на пазара, мисля, че Uber намери един признател, който все още никой не разбира, хората искат да са сигурни, че таксито им е на път към тях. Мразят да чакат нещо, което може дори да не се появи.

С това парче от пъзела (и други парчета разбира се) Uber успя да наруши индустрията на кабините. Така че бих направил случая, че компанията, която разбира по-добре пазарите и клиентите си (т.е. причинно-следствената връзка), има по-голям шанс да оцелее.

Как бихте коментирали тази хипотеза?

Марк: Със сигурност съм съгласен с вашата хипотеза. В бързо променящия се свят е важно да си адаптивен като компания, трябва да останеш пъргав. Това изисква дълбоко разбиране на вашия клиент. Трябва да сте в състояние да съобразите офертата и процесите си с изискванията на пазара. Има обаче един важен момент, който не бива да се пренебрегва, а това е бързината на учене и действие.

Всеки, който се съсредоточи сляпо върху задълбочените изследвания, за да достигне до причинно-следствените отношения, ще бъде изпреварен от реалността.

Що се отнася до Uber, той е чудесен пример. Те не стигнаха до тази връзка чрез научни изследвания, а по-скоро чрез непрекъснати експерименти в реалния живот. С други думи: в ранна фаза те са проверили офертата си с потенциални клиенти.

Всеки, който се съсредоточи сляпо върху задълбочените изследвания, за да достигне до причинно-следствените отношения, ще бъде изпреварен от реалността.

Ето защо те откриха кои са ранните им осиновители, какво искаха тези клиенти и съответно адаптираха офертата си. Когато имаха ясна ниша и бизнесът се развиваше, те можеха да мащабират и да достигнат до по-големия пазар. Не като казваме, че тук имате нашия продукт и имате късмет с него, а точно като продължите да сте скромни във всяка стъпка от развитието, да се учите от експерименти и да коригирате офертата, когато е необходимо.

В крайна сметка станаха ясни основните двигатели на успеха.

Ако всеки предприемач, що се отнася до мен, също служители и интрапренери, би възприел този начин на мислене малко повече, отколкото светът би изглеждал много по-хубав.

Ние бихме трансформирали нашите компании от вземане на решение въз основа на чувството на червата до решения, които са подкрепени от данни. Под това нямам предвид причинно-следствените връзки, но имам ясен поглед върху моделите, които могат да бъдат монетизирани. За това имам ефективен и управляем „експеримент хак“, който всеки може да приложи.

Говорете редовно с група (вътрешни) клиенти и попитайте какво трябва да спрете да правите, какво трябва да продължите да правите и какво трябва да направите допълнително. Ще забележите колко неща всъщност пренебрегвате и с които можете да използвате в своя полза.

Ако говорите с 10 клиенти през месец и можете да увеличите до 10 на седмица, 10 на ден или дори всеки, тогава преживявате как ще се увеличи скоростта на обучение. Компании като Uber със сигурност правят 1000 експеримента с големи групи клиенти на ден. За това те използват и по-модерни техники.

Нека да го приложим. От гледна точка на вашата наука за данни. Какво трябва да спре, да продължи и да добави бизнесът? Мисля, че това ще направи още по-ясно къде се различава нашето мислене.

Arjan: страхотни неща Марк. Грешно, но страхотно. Нека продължим тази дискусия в моя среден акаунт. Всъщност не мислите, че съм толкова наивен, че не виждам какво се опитвате тук ...