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:
Приведу ряд исследований, по цифровой трансформации и работе с данными:
70% инициатив по цифровой трансформации проваливаются следующим причинам:
62% респондентов считают, что препятствует существующая культура организации, 43% считают недостаток цифровых навыков, 38% считают, что отсутствует ясное видение цифровой трансформации.
Согласно исследованию: ”The Human Impact of Data Literacy”
87% сотрудников признают, что данные являются активом организации;
74% сотрудников сообщают, что чувствуют себя недовольными при работе с данными;
37% сотрудников считают, что обучение информационной грамотности сделает их более продуктивными.
А как ситуация в России?
Тестирование Qlik, Accenture и DataYoga, март 2021, 1.500+ участников из России и СНГ
50 вопросов, среднее время выполнения: 83 минуты.
11% подтвердили уровень дата-грамотности
23% понимают разницу между модой, медианой и средним
53% могут верно считывать значения визуализацией
Кстати для тех кто хочет легко разобраться в теме работы с данными или структурировать свои знания, на stepik вышел бесплатный качественный курс для линейных руководителей и руководителей среднего звена:
https://stepik.org/course/102548/promo#toc
Вы знаете содержание этого курса?
О чём - если есть детали - раздел "Культура принятия решений на основе данных"?
"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"
Статья написана с точки зрения ИТ-менеджера, предлагающего свои услуги заказчику - компании зрелого бизнеса. Причем, чтобы все со стратегией получилось правильно, надо чтобы ИТ Консультанты должны жить в компании, а разработка стратегии может занимать продолжительное время.
Неплохой посыл на долговременный контракт, если этот зрелый бизнес доверится консультанту.
Но так может и не произойти, поскольку в аргументации нет почти ничего, понятного бизнесу, из тех преимуществ, которые обещает цифровая трансформация. Кроме угрозы, что будет зрелому бизнесу плохо, если не подвергнется трансформации с помощью консультантов со стороны, живущих внутри компании.
Что положительного отметить, так это упоминание автора о Культуре данных. Немаловажным аспектом является сложившаяся внутри компании и в отрасли в целом практика по работе с данными.
Если, конечно, я не ошибаюсь, что автор относит культуру данных к составной части корпоративной культуры компании.
В модуле "культура принятия решений на основе данных" будут рассмотрены следующие темы:
Что такое data-driven подход и как начать внедрять его в организации.
Что такое организационная культура и как она связана с культурой принятия решений на основе данных.
Что такое доказательная медицина и доказательная политика, как данные используются для принятия решений о лечении пациента или мерах государственной политики.
Какие виды ошибок и сознательных манипуляций существуют при работе с данными.
Спасибо, посмотрю. Доказательная медицина - это неожиданно.
Судя по описанию и отзывам, курс был подготовлен на основе компиляции нескольких существующих курсов на разные темы. Интересно, в частности, насколько далеко авторы курса ушли от DAMA.
Евгений, в курсе есть модуль 7:
«Управление данными в организации»В этом модуле ключевые понятия в области управления данными приводятся на основе наиболее известного свода знаний в этой сфере — DAMA-DMBOK
Да, мне было бы проще, если бы авторы курса этим бы и ограничились - если они сильны именно в работе с данными. Причем здесь командообразование или несколько фраз о Cloud Computing?
Вернусь, когда посмотрю курс.
Александр, Вами точно подмечено, что Аргументация и Реклама - как-то неудачно сочетаются по смыслу в статье.
Управление данными и Цифровая трансформация бизнеса - это не всегда буквально пересекающиеся вещи. В статье они пересеклись в тексте, и не более того. - Осталась единственная прелесть новизны в недавно придуманном не автором статьи названии, не более того. Скоро придумают какое-нибудь новое.
Да, запросто - п-рр-яя -мо сейчас. - Стратегия цифровой трансформации управления данными :) -
Стратегия управления данными - это понятие слишком емкое, чтобы его как-то отделить, выдрать с корнем от всего остального в компании и доверить консультантам со стороны - Это вряд ли, даже если консультанты должны "жить в компании", как пишите о посыле в статье.
Мысль конечно интересная, но уже ранее была высказана большим теоретиком менеджмента:
Ну и конечно:
Как же без этого. Вот, например у нас на въезде на корпоративную парковку стоит шлагбаум и охрана (при нем!). Даже не представляю, как можно работать на этом месте без big data.
За свой управленческий век я всегда считал, что данные (в простонародье - информация) нужна для четкого исполнения сотрудником своих обязанностей в бизнес-процессе.
Я, конечно, могу не знать сколько человек, например на автозаводе нуждается в "едином информационном пространстве". Мы специализируется на автоматизации банков.
Так вот в нашей системе (установленной в ведущих банках России) на каждое рабочее место (в бизнес-процессе банка) определен и ОГРАНИЧЕН доступ к данным. Я вполне допускаю, что такие банки как ВТБ, СберБанк или JP Morgan, Bank of Tokyo-Mitsubishi и др. (где работает наша система) являются очень отсталыми с точки зрения IT.
Наверно есть более продвинутые...
Но я о них не знаю...