IT-менеджмент1127726

Кому поможет диджитализация?

Почему с гигантским ростом объема данных и информации нет пропорционального роста эффективных менеджеров и бизнесов? Почему так сложно перейти от цифры к решениям?

Что есть диджитализация?

Сегодня «хороший тон» — обязательно употреблять в разговорах понятные и непонятные, но модные профессиональные термины. В каждом отраслевом сообществе сформирован свой негласный рейтинг обязательных терминов, но «диджитализация», как волшебное универсальное средство повышения эффективности бизнеса, употребляется везде и часто. Находясь внутри очень неоднородного делового сообщества, ловлю себя на мысли, что насыщение аудиопространства этими звуками и словами напоминает мантры, а не реальные инструменты управления.

Диджитализация — это оцифровка бизнес-процессов, представление их в цифровых показателях, в цифровых кодах, с целью последующей оценки уровней и динамики, и принятия решений, направленных на повышение эффективности этих процессов и бизнеса в целом.

Кодировать действительность человечество начало задолго до появления письменности, цифр и продуктов машинного программирования. Казалось бы, творческий процесс — создание рисунков, есть ни что иное, как отображение, кодирование окружающего мира реалистичными, а иногда совсем нереалистичными образами.

Оцифровка — такой же творческий процесс и имеет те же исходники, это отображение действительности, но уже в другом, в цифровом формате.

Если сравнить кодирование действительности в цифре и в рисунке, то цифра покажется очень упрощенным примитивным форматом. Но так ли это на самом деле?

Цифра или образы и интуиция?

Примитивна ли цифра в сравнении с художественными образами? Вопрос можно поставить по-другому: кто из нас любит и понимают цифру больше, чем художественные образы, рисунки или тексты? Этот же вопрос можно сформулировать для более узкой целевой аудитории, для менеджеров.

Я встречал и тех, и других. С высокой степенью вероятности предположу, что в среде управленцев, как это ни странно, людей с цифрой «на ты» невелико. И никто цифру, вроде бы, не отрицает, но и большого уважения к ней не испытывает, полагаясь в большей степени на интуицию и образное понимание происходящего вокруг.

Уже не в первый раз обращаюсь к опыту братьев Макдоналд, но более яркого и простого примера оцифровки бизнеса и повышения его эффективности трудно найти. Не могу утверждать, что братья всегда любили и понимали цифру, но точно то, что в определенный момент времени они смогли посмотреть на свой бизнес через цифру.

Находясь в поисках реальных возможностей для роста объемов продаж и доходности бизнеса, братья изначально интуитивно шли по пути расширения ассортимента своего ресторана. Но через некоторое время заметили, что значительный рост ассортиментного портфеля не приводит к пропорциональному росту выручки и доходности бизнеса. В условиях отсутствия современных, по нынешним меркам, средств сбора и обработки информации братья проанализировали цифровые данные по объемам сбыта, затрат и результирующей доходности, сопоставили периоды «до» и «после» и пришли к неожиданным для себя выводам. Через цифру им открылась гениальная истина успешности. Они поняли, что расширение ассортимента приводило к значительному увеличению объема затрат и потерь на производство и сбыт. А детальный построчный поартикульный анализ доходности продаж указал им на небольшое количество хитов, которые и должны были остаться в оптимальном эффективном ассортименте ресторана.

Сбор и анализ цифровых данных позволил братьям оптимизировать свой бизнес и стать лидерами отрасли.

Легко ли оцифровать процесс и использовать цифру?

Оцифровать не сложно. Оцифровать проще, чем понять весь контекст, который скрывается за кодами. Сложно понять цифру, причинно-следственные связи и предпосылки изменений показателей. Сложно понять и оценить свои реальные возможности для своевременного и адекватного реагирования на изменения.

В данном вопросе ничего не решают ни большие деньги, ни суперпрограммы. Приведу два примера из жизни.

Пример 1. Ранним утром, находясь в студии известной радиокомпании, услышал «разнос» подчиненным от руководителя производственной диджитал-компании. Пять минут назад он был участником утреннего интервью, во время которого презентовал технические новинки. Удивительно, но в момент презентации сервер этой компании не справился с нагрузкой и завис. Аналогичная ситуация произошла год назад во время аналогичной встречи на радио. Негодование руководителя было понятно: как такое может случиться с цифровой компанией?!

Пример 2. Крупная розничная сеть, с огромными финансовыми ресурсами и стратегией на диджитал. Накануне Нового года мы покупаем более широкий и в большем объеме набор продуктов, и обязательно сталкиваемся с проблемами недостаточного наличия товара на полке. Проблема повторяется каждый год. Где эти большие данные? Где эти мощные ресурсы по обработке данных? Где этот искусственный интеллект, который прогнозирует спрос и формирует товарные запасы в магазинах? Нельзя сказать, что этих ресурсов у компании нет, они точно есть. Но нет результатов, которые заметны простому потребителю.

В примерах две компании с достаточными финансовыми ресурсами, с немалым штатом специалистов в области цифровизации, но все с теми же проблемами, которые должна решить та самая цифровизация. Есть деньги, есть программные продукты, есть специалисты — нет нужного результата.

Почему «Большие инвестиции» в диджитал не равно «Высокая эффективность»?

В 2003 году, развивая одну из региональных розничных сетей, я решал задачу оптимизации штата сотрудников магазинов. Сложность задачи заключалась в необходимости такого перераспределения имеющихся в распоряжении человеческих ресурсов, при котором не снижались бы уровень сервиса и объемы сбыта. Решение задачи построил в двух направлениях: построение общего гибкого графика сотрудников магазинов и организация работы кассиров.

На тот момент не существовало понятий «большие данные» и «искусственный интеллект». Под рукой была самописная учетная программа и Excel. Выгрузил данные, сформировал сводные таблицы, нормировал эффективные соотношения «траффик/персонал», и на основе статистики за год стал прогнозировать траффик посетителей и штат персонала в магазинах по месяцам, дням и часам. На кассах прогнозировал количество кассиров в зависимости от прогноза количества покупателей. Проделанная работа есть не что иное, как оцифровка отдельно взятых бизнес-процессов.

Взгляд на процесс через цифру позволил перейти от рудиментного графика 2/2 к современному гибкому графику и оптимизировать штат сотрудников на 20%, при этом объем сбыта и уровень сервиса в магазинах сохранили тенденцию к росту. Взгляд через цифру позволил принять правильные управленческие решения по обеспечению бизнеса достаточным количеством человеческих ресурсов.

Через два года, в 2005 году предложил свои разработки руководителю крупной розничной федеральной компании. Меня выслушали и признали такие предложения революционными. Но внедрять не стали. Отгородились фразой: «Нам не нужны революции, нам нужна просто работа».

Часто встречаю менеджеров и акционеров с лучшим понимаем рисунков, чем с любовью и уважением к цифре. Много желания и даже готовности потратить громадные бюджеты на приобретение команд и программ, которые должны стать «волшебной таблеткой» от неэффективности и очень мало понимания, что делать с цифрой, как эффективно использовать приобретенные современные ресурсы.

Цифровая культура «сверху»

Полное отсутствие декларации о приверженности диджитализации сегодня неприемлемы, «дурной тон» в деловой среде. Вопросы реальной практической реализации цифровой стратегии скрыты от внекорпоративных взоров и отданы на откуп владельцам бизнесов. Можно быть медийным приверженцем диджитализации и при этом не следовать своим медийным декларациям.

Основная проблема с оцифровкой бизнеса не в технической и не в технологической плоскости, а в наличии устойчивой, тотальной, грамотной цифровой корпоративной культуры. Насаждаться эта культура должна «сверху», с высших уровней управления бизнесом. Без наличия такой культуры и воли возможно внедрение технологий, но невозможно повышение эффективности бизнеса за счет профессионального использования этих технологий в повседневной жизни компании.

Цифра должна быть адекватной ситуации

История из личного опыта. В одном из проектов формировал бизнес-план, инвестиционный бюджет и финансовую модель для розничного start-up. При согласовании с акционером основных параметров возник вопрос по размеру фонда оплаты труда. Фонд оплаты труда изначально был сформирован с учетом стратегии компании, объемов сбытовой и управленческой деятельности, норм управления и продуктивности, штатного расписания и рыночного уровня оплаты труда. Сумма затрат на персонал показалась акционеру слишком высокой. Он попросил сократить эту статью затрат в два раза. На мой вопрос, почему именно в два раза, акционер ответил просто: «Я так хочу!».

Стратегии любого бизнеса реализуются через обеспечение и управление ресурсами, в том числе, или прежде всего, человеческими. Недостаточность, переизбыток или плохое качество ресурсов всегда приводит к неэффективности бизнеса.

После долгих убеждений с моей стороны в пользу адекватности цифр, я «нарисовал» нужную акционеру на том этапе цифру. В дальнейшем практика показала, что рост бизнеса мог быть обеспечен только при оптимальном, а не минимальном, количестве сотрудников.

От цифры к решению

На конференции Satellite 2020, проходившей 9 марта, Илон Маск, заявил об отсутствии необходимости академического образования. Сегодня знания приобретаются самостоятельно, легко, быстро и много. А возможно ли в принципе такое быстрое и объемное приобретение знаний?

Объем доступной информации ежегодно растет гигантскими темпами и измеряется уже зеттабайтами. При этом качество информации разное и не всегда достоверное, что, в свою очередь, порождает недоверие и снижает эффективность ее восприятия. На мой взгляд, гигантский объем доступных данных и информации приводит к ситуации, когда знание баз данных превалирует над знанием самих данных. Доступность данных и информации избавляет нас от необходимости запоминать ее и, к большому сожалению, не приводит к повышению уровня мыслительного процесса и умственных способностей.

А как приобрести не только знание, но и понимание? Возможно ли понимание сложнейших технологий без качественных академических знаний и практик? Само по себе знание никогда не подталкивает к решению. Решению всегда предшествует понимание.

Можно говорить, можно покупать программы и специалистов, но сложно преобразовать эти приобретения в нужный результат. Понимание не формируется простым знакомством с данными, запоминанием данных. Понимание формируется в процессе обмена опытом с носителями этого опыта, с более опытными менеджерами и наставниками, а также в процессе собственного опыта использования данных и принятия решений на основе совокупности информации и цифры, в том числе. Только наличие практик и взаимодействие с наставниками превращает самого менеджера из новичка в носителя опыта и в истинного профессионала в эффективном использовании цифры.

Очень важно понимать, что цифровая грамотность, знание технологий, терминологии без практического применительного опыта не являются источником мудрости, а являются источником опасности для бизнеса и наоборот: практика специалистов, их понимание цифры, технологий и причинно-следственных связей и принятие решений на основе анализа данных являются необходимым условием достижения нужного результата от оцифровки процессов.

Условия эффективного использования данных

Ни одно из этих условий само по себе не является достаточным, но является необходимым. Только полная совокупность перечисленных условий, на мой взгляд, может обеспечить эффективное использование оцифровки процессов, принятие решений на основе данных и повышение эффективности бизнеса.

Требования к персоналу:

Требования к базам данных:

Требования к системам группировки и обработки данных:

Требования к информации:

Требования к каналам передачи данных:

Требования к администрированию:

Цифра — путь к принятию лучших решений

Принятие решений — бесконечный процесс, постоянный выбор из спектра возможностей. Решение — это всегда ответственность за последствия. Необходимость принимать ответственные решения — всегда источник стресса на фоне опасений за негативные последствия принятых решений. Миссия любого менеджера — принимать решения и нести ответственность. С учетом высочайшей ответственности при принятии решений важно минимизировать стресс и не терять способности адекватного управления.

Я приверженец такого понимания.

  1. Не бывает правильных и неправильных решений.
  2. Решения должны быть обдуманными, не спонтанными, рассчитанными.
  3. Последствия решений прогнозируются, но никогда не сбываются на 100%. Невозможно предсказать будущее. Самый крутой мега-план и поверхностное планирование имеют одно общее свойство — оба плана никогда не сбудутся.
  4. Прогноз, как попытка заглянуть в будущее, важен и обязателен для менеджера.
  5. Негативные последствия принятого решения не могут однозначно свидетельствовать о плохом решении. Важна готовность и реакция менеджера на последствия принятых им решений.
  6. Наши решения соответствуют нашим возможностям и способностям обобщать и понимать всю совокупность информации, и цифры прежде всего!

Расширяйте свои возможности и развивайте свои способности обрабатывать, анализировать, интерпретировать данные и принимать лучшие решения на их основе! Создавайте лучшие информационные системы не ради их наличия, а ради их беспощадного использования для достижения высших целей команд и бизнеса!

Фото: Pixabay.com

Читайте также:
Смотреть комментарии