Зрелый бизнес достаточно часто воспринимает цифровую трансформацию как источник новых проблем, хотя именно отказ от нее рискует стать причиной отставания от конкурентов и снижения эффективности. Стратегия управления данными (СУД) – это ответ на запросы бизнеса: что нужно предприятию для развития с точки зрения IT и Big Data. Она позволяет обеспечивать компанию нужной информацией в каждый момент времени. Идеально, если эти данные на шаг опережают потребности бизнеса. В этом случае компания сможет двигаться как раз в те ниши, которые в будущем обеспечат ее новыми заказами, рынками сбыта, лояльной аудиторией и конкурентными продуктами.
Кому нужна стратегия управления данными?
СУД представляет собой документ, в котором описано, как компания будет развиваться в долгосрочной перспективе в части управления данными. Для этого важно понимать, что будет с бизнесом через 5-10 лет. В случае со стартапами или молодыми предприятиями говорить о создании стратегии не приходится, у них горизонт планирования не такой далекий.
Анализ рынка показывает, что стратегия управления данными в формате отдельного документа существует лишь в крупных компаниях и является частью общей стратегии. На таких предприятиях генерируется гигантский объем корпоративных данных, с которыми работает множество пользователей (потребителей информации). У руководителей отделов, маркетологов, аналитиков есть постоянно растущие потребности в данных, от которых зависит эффективность работы и успешная конкуренция. Когда этих потребностей становится много, и они становятся разнородными, встает вопрос – а как управлять данными сейчас и в будущем, чтобы удовлетворить все эти запросы. Ответы на эти вопросы и должна давать стратегия.
Общие подходы к созданию стратегии
Вариантов создания стратегии управления данными два: своими силами внутри компании или с привлечением внешних консультантов. Первый подход встречается редко, более распространен второй. Во многом это связано с тем, что до сих пор не существует единого общепризнанного стандарта или фреймворка создания стратегии.
В рамках образовательных курсов директора по цифровой трансформации (CDTO) изучают разные методики и инструменты, которые, как правило, зависят от конкретной бизнес-школы или конкретных специалистов. Часто консультанты делятся личной практикой, полученной при работе с клиентами. Поможет этот опыт в вашем случае или нет, доподлинно сказать нельзя.
Кроме того, попытки создать унифицированные фреймворки для стратегий управления данными предпринимают крупные вендоры программного обеспечения. У них есть экспертиза, основанная на большом количестве клиентского опыта в рамках их продуктов: CRM, баз данных, облачных хранилищ, BI-систем, распределенных вычислений... Такие инструменты предлагает, в том числе Informatica, IBM, Oracle и другие. Но беда в том, что все решения опираются на различные подходы к управлению данными, они отличаются друг от друга по форме и содержанию. Использовать их как прямое руководство к действию для CDTO, CIO, IT-директоров я бы не рекомендовал. Ведь эти решения завязаны на определенную линейку продуктов от этих производителей, что не всегда комфортно для компании.
Более прагматичный подход – сформировать на основе этих рекомендаций максимально полный список групп данных и эти группы ранжировать по важности для конкретной компании. Важно определить наиболее значимые группы для предприятия. Например, для реальных и физических бизнесов (горнодобывающее производство, промышленность, логистика, транспорт) наиболее важными будут данные, связанные со взаимодействием физических объектов друг с другом, их пространственной ориентацией. А вот для нематериальных и цифровых (кадровый холдинг, онлайн-сервис) наибольшую ценность будут иметь данные о людях, их поведенческие характеристики, здесь потребуется учитывать риски утечек персональных данных (ПДн).
Что учитывать в стратегии данных?
1. Потребности бизнеса
Поскольку стратегия представляет собой определенный взгляд на долгосрочную перспективу, бизнесу нужно понимать, какие потребности в данных и аналитике есть в настоящий момент, и какими они будут в долгосрочной перспективе. Для этого нужно собрать требования от руководителей, подразделений и отделов, задавая вопросы:
- Какие данные вам нужны?
- Как вы хотите работать с данными? Что нужно получить на выходе?
- Какие инструменты трансформации и визуализации необходимы?
Сбор требований можно выполнять разово или регулярно по мере выполнения каких-либо проектов цифровизации, цифровой трансформации, внедрения автоматизированных систем. Этот процесс, по сути, является управлением требованиями. Например, параллельно с внедрением системы управления складом логично задавать вопрос: «как вы хотите работать с данными из этой системы». На этом этапе важно понять, какие данные из этой системы кроме управления складом будут нужны для анализа отчетности или запуска какого-то внутреннего микросервиса.
2. Стратегия предприятия
При формировании СУД следует учитывать общую стратегию предприятия, как неотъемлемую часть. А это подразумевает взаимодействие с собственником бизнеса, руководством компании, акционерами, инвесторами. Важно, чтобы у всех было понимание того, что стратегия данных зависит от стратегии компании вообще, они не могут существовать в оторванности друг от друга.
Например, у нас есть консалтинговая компания, но через 2-3 года мы планируем превратить ее в продуктовую. Автор стратегии в этом случае должен понимать, что в будущем предприятию потребуются принципиально новые данные или новые инструменты сбора и аналитики. Также необходимо предусмотреть варианты тестирования новых идей и гипотез. Это прописывается в документах. Увы, но на практике такая взаимоувязка стратегии данных и общей стратегии компании происходит не всегда. Чаще всего СУД воспринимается как один из IT-инструментов. Но скоро эта область отделится от IT и станет отдельным слоем корпоративной стратегии.
3. Риски
У каждого предприятия есть свой набор внутренних и внешних рисков. К первым относится информационная безопасность, изменение организационной структуры, оплошности и халатность сотрудников. Ко второй группе – постоянно меняющееся законодательство и регуляторика, ситуация на мировых рынках, макроэкономика, ограничения, санкции. Управление этими рисками также необходимо учитывать в стратегии данных.
В реальности данные сами по себе – большой риск, поскольку они напрямую влияют на бизнес-процессы, могут быть похищены, заблокированы, искажены путем преднамеренного воздействия. Так, если компания понимает, что в перспективе начнет собирать ПДн и использовать их как продукт, в стратегию обязательно стоит включить меры, отвечающие за их сохранность. Аналогично и с информационной безопасностью.
Управление рисками – та область, в которой конкуренты весьма охотно делятся своим опытом и практиками, рассказывают о методах защиты от рисков или снижения их влияния, в том числе на конференциях, нетворкингах, клубах. По этой причине такие мероприятия стоит посещать CDTO, CIO, IT-директорам, чтобы накапливать опыт.
4. Организационная структура компании
При подготовке стратегии данных обязательно стоит учитывать организационную структуру компании – как она поделена на функциональные единицы и как между ними осуществляется коммуникация. Важно понимать компетенции пользователей, внутренних заказчиков к конкретным данным. За счет этого происходит накопление сведений о требованиях и данных, которые нужны для работы конкретным отделам, сотрудникам и руководителям, и как они будут меняться с течением времени. Нужно отслеживать все организационные изменения. Причем для каждой компании это специфичный процесс и его нельзя заимствовать.
Важно учитывать, что на практике организация работы аналитических систем может быть построена по отделам – с бизнес-аналитиков, Data Scientist и других специалистов внутри отдела или в виде отдельного аналитического подразделения, которое обслуживает запросы всех отделов компании. Также встречаются предприятия, где за данные и аналитику отвечают отдельные IT-сотрудники, которые взаимодействуют с руководителем напрямую. Встает вопрос, а какую модель управления мы хотим строить? Хотим ли мы аналитику как сервис? Нужно ли создавать внутри отдела аналитические группы? Стоит ли передать это направление на аутсорс?
5. Инфраструктура
Под инфраструктурой подразумевается набор технических средств, которые нужны для реализации создаваемой стратегии. Проектирование происходит, исходя из перечисленных выше аспектов. Инфраструктура редко бывает заимствована откуда-то. На этом этапе к работе подключаются CDTO, CIO, IT-директора и внешние консультанты. Во многом результат зависит от последних, поскольку они генерируют различные варианты построения систем.
В общем виде в инфраструктуру входит: перспективная архитектура, аналитические инструменты, хранилища, приложения (продвинутая аналитика, ML, DS).
6. Культура данных
Немаловажным аспектом является сложившаяся внутри компании и в отрасли в целом практика по работе с данными. Это разного рода требования, инструкции и регламенты обращения с корпоративной информацией. Культура обращения с данными предусматривает:
- Каталогизацию данных.
- Предоставление доступа к данным.
- Правила хранения, использования, повторного использования.
Например, в компании принято все отчеты перед публикацией на официальном портале отдавать на проверку IT-департаменту, чтобы убедиться, что там нет конфиденциальных данных.
Чем плохая стратегия отличается от хорошей?
Плохая стратегия, как правило, написана внешним консультантом за несколько месяцев без глубокого вовлечения самой компании. Например, для этого проводится несколько десятков интервью и опросов. Реализация такой стратегии практически сразу начинает запинаться обо все то, что консультант не учел и не увидел, потому что не мог всего предвидеть.
Качественная цифровая трансформация готовится заблаговременно и происходит последовательно в течение пяти лет в среднем с полным погружением во внутреннюю кухню бизнеса. Консультанты должны жить в компании, а разработка стратегии может занимать продолжительное время. Кроме того, документ должен быть достаточно общим, чтобы оставаться актуальным на протяжении всего времени своего действия.
Фото в анонсе: freepik.com
Также читайте: