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:
Он был совершенно прав. Именно это пока самое сложное в нашей работе. Думаю, что так будет и дальше.
Всё остальное, как говорил другой классик менеджмента - пустяки, дело житейское.
Валерий ваш комментарий напомнил мне про притчу о мудрецах и слоне (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BB%D0%B5%D0%BF%D1%8B%D0%B5_%D0%B8_%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%BD ), «улыбнуло»…
Мой комментарий к статье состоит из трех постов:
Расшифрую пост про эволюцию «Культуры» работы с данными, хотя и про культуру общения на данном портале можно было бы тоже написать...
Если компания изначально не создавалась как цифровая, то она проходит 3 основных этапа развития Культуры работы с данными или остается на 1 -2 этапах.
Первый этап – централизованный (работа с данными только через ИТ), т.е. чтобы сотруднику или подразделению получить необходимые для работы данные, нужно обратиться в ИТ, по мере роста компании/задач/подразделений и т.п. кол-во запросов в ИТ возрастает и вынуждает подразделения вести свои данные в виде эксель-таблиц или лоббировать внедрение необходимого для подразделения ПО, в результате появляется «зоопарк систем», разрозненные «эксельки» и т.п., что в конечном итоге приводит к тому, что у каждого подразделения «своя версия правды», это этап 2 – децентрализованный (работа с данными не управляема и изолирована на уровне подразделений).
Этап 3 – Демократизованная Культура работы с данными (работа с данными в единой управляемой экосистеме доступной каждому сотруднику), это когда мы внедряем уже ИТ-систему для работы с данными и здесь подключаетесь вы (автоматизаторы) и создаете единую управляемую экосистему. И здесь важно понимать, что разграничение доступа не противоречит Культуре работе с данными.
«Data-driven» Культура – это Культура управления, основанная на данных, простыми «словами» сотрудники используют данные для принятия тех или иных решений, а не идут к дяде Ване с вековым опытом работы в компании за информацией, а получают ее самостоятельно.
Культура работы с данными компании идет с «головы» компании и если «голова» считает, что любые решения должны приниматься на основе данных, то значит все сотрудники, которые уполномочены принимать управленческие решения, должны иметь доступ к необходимым данным.
Поэтому:
- нужные данные в нужном месте и в нужное время – означает 24/7 с любого носителя с любой точки мира я могу получить данные необходимые мне для принятия решения. Если у меня нет доступа к данным, но в компании есть культура, то это значит я знаю какими данными располагает компания и могу их запросить (т.е. есть Витрина или магазин данных, который видят сотрудники, но не ко всем опциям есть доступ)
- единое информационное пространство (от края компании до топ-менеджеров) – это как раз и есть внедренная экосистема, в т.ч. в ваших проектах с банками, т.е. все работают в одной экосистеме, только с разным уровнем доступа (единая НСИ (нормативно-справочная информация), понятный глоссарий и единый расчет важных показателей, основанный на единой версии правды и т.д. и т.п.).
Про рабочих и охранников я продолжу в следующем посте, если кому-то это будет интересно.
У Валерия это была лишь ирония по поводу необходимости БигДата для рабочих и охранников. Такая статья не может не нести в себе кроме позиции автора ещё и крупнокалиберный заряд рекламы - шутки только приветствуются. Для обычного предприятия нет необходимости в чрезмерном усложенении.
Но если напрячься и добавить охранникам ПО для распознавания лиц, которая связывается с базой данных МВД или даже Интерпола. Рабочим добавим сервис, который обеспечивакет их актуальной и старой ТехДокументацией предприятия и от различных поставщиков, анализирует данные о технических проблемах.
Маркетологам давайте добавим сервисы , которые связываются со сторонними поставщиками данных - маркетинговыми фирмами, маркетинговыми отделами предприятий, поставляющих результаты готовых маркетинговых и социологических исследований и т.п. Добавим ряду специалистов множество своих программ на основе технологии БигДата, ... Это это будет наполнение нового "зоопарка", о котором пишите с осуждением. Не говоря о других IT задачах. Набор сервисов - это тоже зоопарк сервисов.
Есть ещё различные контрагенты, с которыми надо создавать свои информационные пространства или входить в другие сообщества. По сути, предприятие не работает как изолированная система, поэтому будущее за децентрализованными системами.
IT технологии развивается по спирали, как и многое в Природе. И это будет "зоопарк" систем с рядом Отдельных Информационных Пространств, и не будет представлять, как пишите, единую управляемую экосистему. Будет информационный обмен, но часть IT пространства будет децентрализована, и это не так плохо, как кажется, на первый взгляд.
Наверное, следует уточнить - кто мудрец, а кто слон.
Мы (не знаю, чем Вы занимаетесь) РАЗРАБАТЫВАЕМ системы, о которых, возможно, Вы и говорите. Но Ваш текст не совпадает с тем, что мы уже СДЕЛАЛИ, уже ВНЕДРИЛИ, продолжаем ДЕЛАТЬ для наших заказчиков - банки.
Я писал, что возможно наши клиенты (список на сайте) не очень грамотные, отсталые от передовой мысли и мы сдерживаем прогресс.
Посему хотелось бы знать о реальных примерах прогресса...
П.С. Кстати мы в своей работе НЕ ИСПОЛЬЗУЕМ термины "экосистема", "цифровая трансформация" и прочие хайповые темы. Это сленг консультантов, а не разработчиков…
С системной точки зрения любая компания - есть ОТКРЫТАЯ система с неизвестными и неструктурированными взаимодействиями.
Разрабатывать систему позволяющую учитывать эти все это разнообразие не реально...
Даже теоретически такое множество не имеет структурированного описание. Но в принципе современная Вич. Техника может это учитывать но это будет настолько ДОРОГО что теряется экономический смысл такой "экосистемы".
Перечитал статью 2 раза. Не понял. Слова понимаю текст не понимаю.
1. Кто интересант стратегии? Конкретно кому это интересно?
2. Какие цели предприятия имеет потенциал решить описываемая стратегия.
3. Границы применения где у стратегии. При каких условиях указанную стратегию рентабельно применять?
4. Какие ресурсы критичны для реализации стратегии, а какие дармовые?
5. Какие то неочевидные ресурсы и полезные продукты от деятельности имеются которые можно собрать?
Вообще читая статьи я все чаще чувствую себя дураком. Ну к примеру появится у меня заинтересованный в стратегии человек я ему не смогу пересказать смысл статьи в принципе: Что это и зачем это нужно.
Валерий, из вашего комментария не понятно, как соотносится Культура работы с данными, с внедрением ваших систем в банках?
Сначала я не понимаю, что такое - "Культура работы с данными"?
Это наверно мыть руки (поле иди до?) при использовании данных, не материться при них, аккуратно складировать или как пишет автор при "повторном использовании"(шедеврально!). Стараться не тыкать в них (в данные) вилкой чтоб не попортить шкурку? В этом культура?
Я по своей дремучести знаю только о методах работы с данными, о технологиях использования данных и мне этого вполне хватает.
Что такое культура работы с данными?
Кстати, из области гигиены. Клавиатуру и мышку нужно протирать спиртом и не садиться за компьютер, не вымыв руки после улицы. Гигиена и культура как-то соотносятся?
Вы как-то упрекнули меня что я вижу мир по-другому и потому меня не все понимают, да и я не всех понимаю.
Так вот упрек я вам возвращаю. Вы, как и я видите мир по-другому. А автор изложил свой взгляд на Информационные Технологии. Он так видит или хочет видеть.
К тому же это его источник дохода... Кушать всем хочется!!
Я исходя из статьи его услуги покупать не буду, скорее всего и Вы не будите... Но... Как говорят "на любой товар можно найти покупателя"
Валерий, недоверие к данным нельзя продать просто так. Нужна обертка для продажи и её назвали - "культурой работы с данными "..., когда с большим скепсисом относятся к полученным данным, сортируют их на достоверные и недостоверные, ложные и т.п.
Насколько я понял из лекции по ссылке Алексея, мотивация введения этого термина начинается с того, что люди доверяют больше банковскому сектору и коммерческим организациям, чем госсектору. В ваших банковских системах вопрос так не стоит, что данные сомнительные или не очень - это называется ошибкой или подлогом, преступлением банковского работника, и они несут за это ответственность.
Но оказывается есть организации, в которых никто не несет ответственности за предоставляемые данные - это тогда мягко называется отсутствием культуры работы с данными :)