«Анализ помогает понять, что является причиной чего. Но если в | Nobel Vision. Open Innovations 2.0
«Анализ помогает понять, что является причиной чего. Но если всмотреться в растущие графики и подумать, как именно мы принимаем решения о том, что знаем что-то? Как происходит анализ сегодня: мы берем образец, небольшую часть и изучаем его. Или напротив, подключаем data-аналитиков и они обрабатывают сразу весь массив информации. В итоге мы получаем некую статистику. Чтобы принимать решения на ее основании, нужно, чтобы образец был репрезентативный», – делится очевидной истиной спикер.
Вызов в отношении работы с данными заключается в том, что они появляются со временем. И все исследуемые данные находятся в прошлом. 100% всемирных данных – из прошлого. Теперь вопрос – можно ли назвать эти данные репрезентативными, если говорить о мире, в который мы идем? Впервые подобное различие между прошлым и будущим заметил Аристотель в IV веке.
«Нельзя предполагать, что будущее станет продолжением прошлого. Иначе никаких перемен не случится. Нужно представить разные возможности. Задача состоит в том, чтобы самими стать причиной инноваций. Для этого нужно задать себе вопрос – что надо сделать, чтобы то, чего сегодня нет, завтра стало нашей действительностью? Ответ – правильно построить гипотезу перед запуском экспериментов и определением выводов».
Но не давая людям право на ошибку, мы не сможем быстро продвинуться в науке. Если следовать только изученными маршрутами и проверенными путями – как человек выйдет за рамки и совершит невозможное? Получается, мы сами лишаем ученых возможностей на самом старте.
Роджер дает совет: «сочетать две вещи – анализ данных из прошлого и пользоваться интуитивным мышлением». Понимание качественного измерения, которое нельзя превратить в числа – ключевая способность для быстрого создания и внедрения новшеств. «Аномалия – ключ к инновациям», – резюмирует выступление спикер.
