Ситуация в российской и мировой экономике задает тренд на повышение операционной эффективности любой компании. Сложности с удержанием целевой маржинальности из-за повышения стоимости денег и трансграничных платежей, разрыв привычных мировых цепочек поставок, дефицит квалифицированной рабочей силы и множество других внешних факторов требуют четкого понимания – что происходит с бизнесом и где зоны роста. В таких условиях важно оперативно реагировать, и цифровая модель бизнеса – это основа устойчивости в изменчивой среде, позволяющая управленцам своевременно принимать обоснованные решения.
Что такое подход Data Driven Decision Making
Во многих компаниях, где отсутствует полноценное управление на основании данных, распространены такие подходы как highest paid person’s opinion (HiPPO) – принятие решений, исходя из мнения, интуиции и опыта руководителя, а также на базе общепринятых стандартов отрасли. Но руководитель может ошибиться, в результате компания потеряет деньги, а часть общепринятых практик может не сработать в отдельном бизнесе. В этом случае стоит обратить внимание на подход DDDM – стратегия управления, при которой главным источником информации и главным аргументом при принятии решений выступают данные и их анализ. Data-driven подход дает более объективную картину, снижая роль человеческого фактора.
Впрочем, человеческий фактор не является полностью негативным явлением в принятии решений. Только квалифицированный управленец может сформулировать список контрольных параметров и качественно их трактовать на основании своего опыта, а далее принимать решения, позволяющие компании быть успешной. Роль лидера в управлении необыкновенно значима, а данные – это лишь инструмент, которым люди пользуются в силу своего умения.
Большинство крупных компаний серьезно занимаются работой с цифровыми инструментами и управлением на основании полученных данных, а вот средний и малый бизнес часто проседает в этом вопросе. Справедливо отметить, что собственники МСБ осознают потребность в цифровой трансформации. Однако улучшения носят точечный, реактивный характер и попытки двигаться в этом направлении затухают.
Что тормозит процесс внедрения Data-driven подхода
Главная проблема в том, что загруженные оперативными заботами управленцы не находят времени, чтобы подумать, куда они двигаются, какова их стратегия и цели, какие показатели могут продемонстрировать, что движение идет в нужную сторону. Понимаю, что разговоры о стратегии вызывают изжогу у большинства руководителей, горящих в оперативке, но если не знаешь, куда идешь, то именно там и окажешься. В этом случае путь к успеху будет длиннее. Однако и компании, у которых уже есть видение будущего, базовая стратегия, представление об основных показателях и желание изменить свои процессы с помощью цифровых инструментов, тоже сталкиваются с проблемами при внедрении DDDM. Перечислю их:
- Отсутствие регламентов по работе с цифровыми записями. Нет проработанных бизнес-процессов, из которых понятно – в каком виде и на каком этапе каждого процесса должен остаться цифровой след, кто именно должен его оставить. Плюс недисциплинированность исполнителей, которые оправдываются тем, что они «делом занимались», не понимая, что работа с информационными системами компании – это значимая часть их рабочих задач. Такой подход часто поддерживается руководителями среднего и низшего звена, с которых спрашивают только за оперативные задачи, что еще более усугубляет проблему.
- «Зоопарк» в цифровом инструментарии. Например, системы CRM и управленческого учета, массы файлов Excel и task-менеджер никак не интегрированы между собой, что не позволяет консолидировать данные и собрать единую картину. Причем часто руководители подразделений, из лучших намерений, вводят дублирующие цифровые инструменты, что еще более обедняет общие информационные системы данными.
- Конфликт интересов руководителей подразделений. У каждого из них свое представление о подходах к автоматизации и приоритеты в этом вопросе, а также непонимание, как структура данных участвует в формировании финальных показателей. Речь идет о политике и планах внедрения автоматизации, без которой затраты могут кратно возрасти, потому что по мере развития системы придется переделывать блоки процессов, переучивая людей.
- Сопротивления изменениям. Часто возникает сильная инерция «у нас всегда так делали». Руководитель боится, что внедряемая цифровизация и введение KPI – это «контроль» или «вмешательство», а не поддержка. А линейные сотрудники просто видят в работе с данными дополнительную нагрузку, не видят ценности и удобства.
- Хронический дефицит ресурсов на автоматизацию. Причины связаны как с объективной нехваткой средств, так и субъективной недооценкой важности цифровых данных. Дополнительная проблема – борьба подразделений за ограниченные ресурсы, позволяющих автоматизацию реализовать, что тоже можно отнести к конфликту интересов.
Можно еще назвать некоторое количество факторов, мешающих качественной цифровой трансформации бизнес-процессов, но давайте перейдем к решениям.
От чего зависит успех цифровизации
Без централизованного подразделения со значительным административным ресурсом и без позиционирования его руководителя как «представителя собственника или CEO» цифровизация обречена если не на полный провал, то на вялое прозябание. Это не просто департамент, это центр компетенций с полномочиями, стратегическим видением и операционной ответственностью. В разных компаниях такое подразделение может называться по-разному: Дирекция по качеству или Дирекция по операционной эффективности.
Не нужно путать руководителя выделенной структуры с IT-директором. Более того, IT-подразделение может быть включено в новую дирекцию, потому что техническая реализация цифровой трансформации тоже находится в зоне ответственности новой структуры. Именно тут разрабатываются бизнес-архитектура процессов и стратегия цифровой трансформации на основании целей компании. Здесь утверждаются единые цифровые инструменты, разрабатываются планы их внедрения. Это подразделение является держателем бюджета на цифровизацию и управляет портфелем проектов по реинжинирингу и автоматизации сложных кросс-функциональных проектов. Именно этот руководитель может принять решение в случае конфликта интересов в зоне своей ответственности.
Цифровизация – это про бизнес, а не про IT. Цифровая трансформация не проваливается из-за плохих технологий. А проваливается из-за отсутствия единого центра управления, который бы соединял стратегию, процессы и данные. Если в вашей компании нет такой функции, задайте себе вопрос: «Кто отвечает за то, чтобы цифровизация приносила деньги, а не просто существовала?». Если ответа нет, возможно, пора его создать.
Также читайте:
Не с "чистого листа", просто не надо тратить силы на определение точного положения текущей точки ASIS, т.к. мы не собираемся продолжать маршрут (эволюционировать). А для того, чтобы составит дорожную карту перехода хватит и текущих обобщенных знаний об ASIS.
Что такое "текущие обобщенные знания" - не берусь сказать. Знания чего? И кто их носитель(и)?
У Вас есть пример такой революции, когда даже не нужно в деталях понимать, что в организации идёт не так, зато уже понятно, как должно быть?
Не с "чистого листа", просто не надо тратить силы на определение точного положения текущей точки ASIS, т.к. мы не собираемся продолжать маршрут (эволюционировать). А для того, чтобы составит дорожную карту перехода хватит и текущих обобщенных знаний об ASIS.
Попробую раскрыть аналогией свою мысль:
Рассмотрим производственную компанию, бизнес которой заключается в производстве и доставке товаров потребителям по реке. Все потребители находятся внизу по течению реки. Все товары которые компания произвела и бросила в реку приплывут к потребителям и потребители их гарантированно купят. Что произойдет с бизнесом, если поменяются два условия течение реки изменится на противоположное и не любой произведенный товар брошенный в реку будет куплен потребителями? Очевидно, что компания должна придумать абсолютно новое (радикально другое) решение по доставке нужных товаров потребителям и Очевидно, что старые приемы в новых условиях работать не будут.
Вопрос. Нужно ли, с какой точностью и зачем проводить исследование для описания состояния ASIS (как мы сегодня сплавляем товары (во всех смыслах этого слова)), если проектировать придется практически с нуля, т.к. доставлять грузы против течения и научиться производить и отправлять только такие товары, которые гарантированно купят - это совершенно новые компетенции (т.е. ничего из старого не пригодится)?
Поэтому, моя т.з., что путь ASIS-TOBE не универсален (верен только для ситуаций ЭВОЛЮЦИЯ, когда мы на базе старых знаний методом улучшений выходим на лучшие результаты). В ситуации РЕВОЛЮЦИЯ (когда старые знания не надо улучшать (они стали БЕСПОЛЕЗНЫМИ/ВРЕДНЫМИ в НОВЫХ УСЛОВИЯХ), а нужно их заменить, надо сразу переходить к проектированию ТОВЕ и во время проектирования станет понятна и дорожная карта перехода
По поводу примеров: мне в моих проектах РЕВОЛЮЦИЯ, стадия ASIS нужна только для того, чтобы показать/доказать радикальную разницу в экономической эффективности новой модели ТОВЕ (если клиента не надо убеждать/доказывать, то можно на ASIS не тратить время и деньги проекта (клиента и консультанта)). Про мой подход RuLEAN (в т.ч. публикации на эту тему) можно посмотреть здесь (rulean.ru или https://centr-prioritet.ru/rulean)
в этой аналогиии есть слишком большое количество упрощений, но был слишком конкретный вопрос.
Увы, с моей т.з., это не аналогия с большим количеством упрощений, а горькая реальность состояния 95% предприятий промышленности:
- раньше по своим месячным планам (сформированным как удобные под себя) выпускали большими партиями продукцию, которую гарантированно продавли с прибылью (плыли по течению (легкая работа большими партиями), продавали все что не выпускали), потому что СПРОС был много больше ПРЕДОЖЕНИЯ
- сейчас ПРЕДЛОЖЕНИЕ много больше СПРОСА (течение реки поменялось) и потребители теперь покупают только персонализированный под их требования и доставленный точно вовремя продукт. Работать партиями, не говоря уже про БОЛЬШИМИ партиями - это неприемлемая рынком роскошь, т.е. работать как раньше - значит делать себе экономическое харакири. Искать решения в прошлом опыте - так там нет нужных решений.
Не аналогия - а рентгеновский снимок ИМХО!!!!
Ок, пример революции))
начало XX века дедушка Форд: "Мы выпустим автомобиль любого цвета, если он черный"
начало XXI века вице-президент по производству Даимлер в Европе "За первое полугодие 2010 года мы не выпустили и 2х одинаковых грузовиков"
Революция в области организации производства и логистики (насколько различны две задачи): "планировать и управлять цепями поставок для выпуска под прогноз с гарантированными продажами "черных" автомобилей" и "организовать работу цепей поставок, чтобы они могли быстро, точно и эффективно реагировать на случайный спрос по объему/количеству и "цветам" (64К цветов - цвет как символ многономенклатурности) выпускать в нужной последовательности "разноцветные" автомобили" - это две совершенно разные задачи с разными решениями
Опять повторю свой тезис: 95% промпредприятий пытаются в современной турбулентной среде работать методами и решениями от дедушки Форда - очевидно же (ИМХО), что это не сработает!?
Я бы предложил посмотреть детали производства, начиная с анализа текущего спроса и активности конкурентов, связей с поставщиками и планирования продаж. Это про "гарантированно купят". Плюс - существующая финансовая модель.
Логистика - другой вопрос, Способы и варианты доставки товаров человечеству известны.
Что такое "на базе старых знаний"? Никто не мешает постоянно приобретать новые знания и делать новые выводы. Так компании и живут.
Если действительно станет - замечательно. Но кто может гарантировать результат?
Если Вы утверждаете, что можете предложить радикально более эффективные экономические модели без реального сравнения с существующими - это очень интересно.
Хотя Вам каждый раз придётся объяснять, на чём же базируется Ваша уверенность. Уверен, что вопросов будет много.
Как то смотрел передачу посвященную выбору зимних шин, в которой после испытания шиповонной резины и липучек был озвучен вывод "на льду самая плохая шипованная резина демонстрирует существенно лучший результат, чем лучшие результаты премиальных липучек".
Так вот, сейчас для предприятий наступил "гололед", а они продолжают ездить и улучшают свою езду на "липучках". Критерием того, что им срочно нужно переходить на "шипованную резину", является факт наступления "гололеда" и факт езды в этот гололед на "липучках". Какие еще критерии нужны в такой ситуации?))) Количество аварий и не выполненных точно в срок из-за гололеда поездок нужно ждать? Может все-таки проще признать факт гололеда и не жевать тухлую котлету до конца, чтобы понять, что она тухлая?))))
Нужно ли строить ASIS для липучек? Почему нельзя, если наступил "гололед" сразу переходить на "шиповонную резину" (TOBE). Для таких решений, достаточно признать, что наступил ГОЛОЛЕД (среда езды радикально изменилась) и показать, что "шипованная резина" созданая для езды "на льду" будет существенно лучшим решением, чем езда на "липучках", которые не предназначены для езды "по льду" (наступивших новых условий) от слова совсем.
Вот и я со своими клиентами показываю насколько изменилась среда (наступил "гололед"), показываю как плохо ведут себя липучки вообще (не важно в каком состоянии ASIS на конкретном предприятии), и насколько лучше "ездить в гололед на шипованной резине".
Немного о деталях.
О чёрных Ford T: главная причина - состав чёрной краски того времени. Другой пигмент, быстрее высыхала. Это позволяло сделать больше за то же время.
Если мы об автопроме.
Посмотрите на количество вариантов заказа и исполнения даже массовых автомобилей большой тройки в золотые годы роста рынка, скажем, в 60-е. Спрос рождает предложение. А потом наступает нефтяной кризис и всё меняется.
Такой тезис нужно доказать. Сможете?
То, что в разных компаниях возникают разные задачи производства и логистики, которые решаются разными способами - это о том, что вода мокрая.
Вы уверены, что знаете детали планирования, организации производства и сбыта в Ford Motor хотя бы 1920-х годов - в сравнении с GM, Chrysler и другими, кто был на рынке США в те годы? Интересное было время.
Почему Ford Motor вдруг решил строить самолёты, а потом перестал? И почему Ford T долго была самым популярным авто в стране, а потом её вдруг перестали покупать, и таких удач в модельном ряду Ford Motor больше не было? Зато их грузовики успешно выпускались во многих странах, включая СССР?