Как мы все помним, 10–15 лет назад главным вектором развития ИТ в корпоративном сегменте была цифровая трансформация и связанный с ней переход к инновационным (или, по крайней мере, более эффективным) бизнес-моделям. На волне цифровой трансформации очень многие организации внедрили системы бизнес-аналитики, у их руководителей появились витрины данных и другие BI-инструменты, в том числе ИИ, однако существенные изменения бизнес-моделей произошли лишь у небольшой части компаний. Сегодня организации ставят более конкретную цель — научиться управлять бизнесом в масштабах всей организации на основе данных (Data-Driven). Какие ключевые условия необходимо обеспечить для перехода от витрин данных для руководства к системному управлению на основе данных? С этим вопросом мы обратились к экспертам, которые наметили принять участие в конференции BItech.

Резюме статьи

Основная тема: Статья посвящена условиям перехода организаций от простого использования BI-систем к полноценному управлению бизнесом на основе данных (Data-Driven).

Подробности:

  • Текущая ситуация
  • Ключевые условия перехода: базовые требования, роль руководства, организационные аспекты
  • Основные компоненты успешного перехода: технологический фундамент, культурные изменения
  • Семь ключевых условий по версии экспертов

Мы получили очень разные ответы на этот вопрос. Во многих из них есть общий ответ: организациям необходимо выстроить «единый источник правды» — добиться того, чтобы данные показателей были одинаковыми для всех подразделений, которые ими пользуются, и чтобы воспринимались эти данные единообразно в рамках всей организации. Ну и, конечно, нужно обеспечить оперативный доступ к этому «источнику правды» всем, кому данные требуются для принятия решений в рамках предоставленных организацией полномочий.

Нужно начинать с руководства и команды

Ярослава Устименко: «Любые изменения держатся на “трех китах”: желании руководства, желании руководства и... ну вы поняли»

«Любые изменения держатся на “трех китах”: желании руководства, желании руководства и... ну вы поняли, — напоминает Ярослава Устименко, руководитель BI-разработки в компании «ВсеИнструменты.ру». — В вопросах системного управления на основе данных это особенно актуально. Для этого нужно выполнить три главных условия. Первое: руководство должно действительно видеть в таком управлении смысл. И не “потому что у конкурентов есть”, а потому что есть четкое понимание: данные — это не отчет для слайда, а компас для выбора правильного решения. И всегда следовать правилу: нет цифр — переносим обсуждение. Второе условие такое: сотрудники должны обладать навыками и знаниями в области работы с данными. Предоставить дашборд тому, кто ими не владеет, — все равно, что подарить спорткар человеку без водительских прав: красиво, но опасно. И нужно обучать, причем не столько “куда нажать”, сколько “на какие вопросы я ищу ответ”. И третье: данные должны быть под рукой. Если ради простой метрики нужно свести воедино выгрузки из трех систем, держа в голове различия в методологии сбора данных и ограничения, то когнитивный ресурс будет опустошен еще до начала работы с данными, и к моменту, когда данные будут на столе, заниматься аналитикой сотрудник уже не сможет».

Дмитрий Кириличев: «Данные должны стать полноценным корпоративным активом, управляемым по принципам продукта»

Дмитрий Кириличев, руководитель программы проектов Performance Management НЛМК, уверен, что для успешного перехода необходимо сменить парадигму восприятия аналитики: «Данные должны стать полноценным корпоративным активом, управляемым по принципам продукта. Ключевым условием будет создание единого методологического фундамента, где каждая метрика имеет закрепленного владельца, прозрачную логику расчета и статус единственного “источника правды”, исключающего дублирование и противоречия. Организация обязана внедрить итеративный цикл разработки аналитических решений, обеспечивающий быструю обратную связь от бизнеса, и выстроить механизмы управления качеством данных, при которых ответственность за их актуальность разделяется между технологическими командами и бизнес-заказчиками. Только при сочетании строгой методологии, баланса доступности и информационной безопасности, а также культуры непрерывного улучшения аналитика сможет масштабироваться от изолированных витрин до системного инструмента управления всей компанией».

Юлий Гольдберг: «Необходимо рассматривать такой переход как проект, требующий определенных организационных решений и их четкой имплементации»

Юлий Гольдберг, руководитель направления в GlowByte, считает, что для успешного перехода к Data-Driven в масштабах всей организации необходимы сильная мотивация со стороны топ-менеджмента и наличие хотя бы одного очень мотивированного высокопоставленного куратора такого перехода: «Необходимо рассматривать такой переход как проект, требующий определенных организационных решений и их четкой имплементации. Рассчитывать на то, что что люди сами увидят, как здорово анализировать информацию в BI, и сами откажутся от Excel, не стоит — это очень рискованный подход, многие на этом обожглись. Что касается собственно данных, то основным условием для перехода компании к управлению Data-Driven становится вовсе не качество BI-платформы, а уровень доверия к данным, на базе которых строятся дашборды. В большинстве случаев проблема качества данных решается в рамках платформы данных».

Олег Дмитриев: «Начинать нужно не с технологий, а с внутренней дисциплины и общего мировоззрения команды»

«Начинать нужно не с технологий, а с внутренней дисциплины и общего мировоззрения команды, — продолжает Олег Дмитриев, директор аналитического подразделения компании «Открытые бизнес технологии». — Нередко случается так, что после внедрения новой системы сотрудники саботируют ее использование, потому что не хотят менять привычный способ работы. Поэтому первый фундаментальный фактор успеха — готовность команды работать по единым правилам. Второй важный момент — единый язык метрик. Если на планерке бухгалтерия приносит один отчет по выручке, а руководитель подразделения — другой, при этом выручка везде считается по разным формулам, то никакого управления на основе данных не получится — вместо обсуждения решений команда будет спорить о цифрах. То же самое касается актуальности данных: если один сотрудник выгрузил отчет в 9:00, а другой — в 11:00 прямо перед совещанием, то цифры, скорее всего, будут различаться, хотя речь идет об одном и том же показателе. Это порождает недоверие к данным и постоянные разбирательства. Поэтому первый реальный шаг к Data-Driven — это договориться о едином языке: каждая метрика должна иметь одно-единственное определение и рассчитываться по одной формуле, должен быть один источник данных для этой метрики, при этом время обновления данных должно быть понятным и единым для всех».

Алексей Алексеев: «Данные должны быть встроены в регулярные управленческие процессы»

Алексей Алексеев, руководитель направления бизнес-аналитики фирмы «1С», выделяет несколько базовых условий перехода к Data-Driven: «Первое — это синхронизация целей на всех уровнях: задачи сотрудников должны логично складываться в цели подразделений, а те — в цели компании. Тогда показатели станут инструментом, реально влияющим на результат. Второе условие — наличие единого “источника правды” с одинаковыми, причем согласованными данными. Когда любой показатель легко проверить, ему можно доверять. Третье — формирование культуры работы с данными. Такой переход обычно задается “сверху”, когда руководство само опирается на данные при принятии решений и ожидает этого от других. Важно помнить, что такая система лучше работает там, где есть доверие и понимание смысла, а не просто формальное выполнение требований. Четвертое: данные должны быть встроены в регулярные управленческие процессы, включая планирование, контроль и оценку результатов. Сотрудники должны понимать, как их вклад влияет на итоговые решения и результаты. И, наконец, такой переход требует развития не только технологий, но и навыков сотрудников: чтобы они могли уверенно использовать их в повседневной практике, их нужно обучать эффективной работе с данными».

Юлия Офицерова: «Прежде всего, нужно сформировать культуру, в которой данные становятся основой для принятия решений»

Юлия Офицерова, руководитель группы BI в компании «Омега», перечисляет несколько других важных условий: «Во-первых, нужно сформировать культуру, в которой данные становятся основой для принятия решений: аналитика должна использоваться не только для ретроспективного анализа, ее необходимо встроить в ежедневные рабочие процессы сотрудников. Во-вторых, необходимо обеспечить сбор, хранение и обработку данных на одной платформе, позволяющей работать с данными в масштабе всей организации. В-третьих, все показатели должны быть формализованы, согласованы между подразделениями и одинаково трактоваться на всех уровнях: для этого нужно внедрить принципы Data Governance (как минимум бизнес-глоссарий, централизованное хранилище и проверку качества данных). Наконец, необходимы современные инструменты аналитики, которые позволят пользователям легко извлекать и анализировать данные».

Илья Новосельцев: «Data-driven — это не про отчеты и не про данные, а про систему, в которой метрики напрямую связаны с ответственностью и действиями в управленческих процессах»

«Data-driven — это не про отчеты и не про данные, а про систему, в которой метрики напрямую связаны с ответственностью и действиями в управленческих процессах, — полагает Илья Новосельцев, директор по новым разработкам компании «Рубиус». — Чтобы это работало, необходимо обеспечить несколько ключевых условий. Во-первых, у каждой ключевой метрики должен быть владелец — тот, кто отвечает за ее изменение. Важно, чтобы у него имелись полномочия принимать решения, чтобы происходила не только фиксация проблемы, но ее решение без эскалации на вышестоящий уровень. В более зрелых организациях вводится также роль “консьержа данных” — он отвечает за контроль определений метрик, их качества и согласованности. Эта роль позволяет разделить ответственность: бизнес отвечает за действия и результат, а за корректность и интерпретируемость данных — отдельный контур. Без этого система быстро деградирует в набор несогласованных показателей. Во-вторых, необходимо выстроить жесткий порядок приоритетов метрик: должен быть ограниченный набор ключевых метрик, по которым принимаются решения, а остальные — вспомогательные — используются для мониторинга. В-третьих, метрики должны быть встроены в управленческий процесс. Дашборд — это не отчет, а часть операционного контура: метрика применяется в конкретных точках принятия решений и связана с какими-то действиями. Наконец, при отклонении показателя должно быть однозначно понятно, какие именно действия должны быть предприняты — без этого метрика останется инструментом наблюдения, но не управления».

Первостепенная задача — создание единого сематического слоя

Игорь Алюшин: «Переход к Data-Driven в отрыве от ИИ-трансформации сегодня невозможен»

«Во-первых, надо обеспечить единый семантический слой, чтобы разные подразделения одинаково считали выручку, маржу, конверсию и т.д., причем не только для аналитиков, но и для ИИ-агентов — ведь переход к Data-Driven в отрыве от ИИ-трансформации сегодня невозможен, — на этом аспекте делает акцент Игорь Алюшин, исполнительный директор Glarus BI. — Во-вторых, нужно понизить с помощью ИИ “порог входа” в аналитику по сравнению с “классическими” инструментами для самостоятельной работы с данными. Все чаще точкой принятия решений становится ИИ-ассистент, а не дашборд. По нашему опыту, ИИ-интерфейс увеличивает вовлеченность сотрудников в работу с данными в четыре-пять раз. Если раньше руководители подключались к BI-платформе раз в неделю перед совещанием, то теперь они все чаще обращаются к ИИ-аналитику ежедневно — это радикально ускоряет культурную трансформацию. В-третьих, нужно обеспечить усиление Data Governance с помощью ИИ, чтобы классификация данных, мониторинг их качества, выявление проблем, документирование метаданных выполнялись ИИ-агентами — это позволит сделать контроль качества данных более быстрым».

Денис Смирнов: «Чтобы перейти к управлению Data-Driven, необходимо выстроить стабильное, инкрементальное предоставление данных»

Денис Смирнов, генеральный директор компании «Денвик Аналитика», обращает внимание на то, что во многих организациях аналитика формально внедрена, но фактически не встроена в процессы: «Данные есть, но путь от системы до решения оказывается слишком длинным и хрупким. В результате BI остается витриной, а не инструментом принятия решений. Чтобы перейти к управлению Data-Driven, необходимо выстроить стабильное, инкрементальное предоставление данных, не требующее ручного участия и не влияющее на транзакционные системы. На практике это означает создание отдельного слоя извлечения данных».

Петр Емельянов: «Чтобы перейти к системному подходу, управленческий опыт нужно преобразовать в формализованную модель»

По наблюдениям Петра Емельянова, директора по исследованиям и разработкам компании «Убик» (входит в Группу Arenadata), витрина для руководства — это, как правило, инструмент ручного управления, сочетающий данные, корпоративные политики и личные предпочтения топ-менеджеров: «Ценность таких витрин (и самих менеджеров) определяется не столько данными, на которых витрины основаны, сколько способом их отбора, группирования и представления. Именно в этом кроется их системная слабость: личный опыт, интуиция и восприятие происходящего в бизнесе не масштабируются. Чтобы перейти к системному подходу, управленческий опыт нужно преобразовать в формализованную модель. Для этого должны быть выполнены следующие необходимые условия. Во-первых, нужна “единая версия правды” — согласованный слой метрик и определений как на уровне бизнеса, так и на уровне технологий. Во-вторых, необходимо обеспечить доступность актуальных данных для тех, кто принимает решения на разных уровнях — для этого нужны удобные инструменты. И, в-третьих, требуется доверие бизнеса к данным, которое достигается через их прозрачность: из какого источника данные получены, насколько они актуальны, как были преобразованы, какие вычисления над ними выполнялись, как контролировалось их качество».

Екатерина Лозовая: «Системное управление на основе данных требует сочетания демократизации и единой корпоративной терминологии»

Как отмечает Екатерина Лозовая, директор компании «Терн», системное управление компанией на основе данных требует гармоничного сочетания демократизации и единой корпоративной выверенной терминологии в масштабе всей компании: «Демократизация означает, что данные из “роскоши для руководства” превращаются в привычный инструмент для всех сотрудников. Единая корпоративная терминология — это про то, что все говорят на едином языке бизнеса и что выстроена единая методология расчета показателей по аналитическим срезам».

Алексей Арустамов: «Для управления Data-Driven необходима надежная база — правильные источники данных и все, что с ними связано»

«Есть проблема, которая касается не только управления Data-Driven, но и любой другой технологии: если полученные с ее помощью результаты не будут использоваться для принятия решений, то особого смысла в ней нет, надо обязательно переходить от данных к действиям, — напоминает Алексей Арустамов, директор компании Loginom. — Что касается именно управления Data-Driven, то для него необходима надежная база, фундамент — правильные источники данных и все, что с ними связано. Сейчас, на волне бума ИИ часто можно услышать, что, дескать, хранилища данных, ETL, мастер-данные и прочее — это прошлый век, достаточно задать вопрос ИИ — и вы сразу получите правильный ответ. Считаю, что ситуация как раз обратная: для ИИ нужен надежный, доверенный, актуальный, качественный источник данных».

Семь условий для смены эпох в корпоративной культуре

По мнению Артура Хамидуллина, директора отраслевой экспертизы компании «Форсайт», переход от витрин для руководства к системному управлению на основе данных — это, по сути, смена эпох в корпоративной культуре: «Если в первом случае данные выполняли роль дорогого, но пассивного декора в кабинете первого лица, то во втором они становятся кровеносной системой бизнес-организма. Для этого необходим фундамент, который держится на семи ключевых условиях. Первое — это выстраивание единой экосистемы бизнес-партнерства: нужно сформировать такую экосистему, где бизнес-структуры компании выступают равноправными партнерами, готовыми делиться с соседними подразделениями ценностью, извлеченной из данных, и работать по ним в связке с коллегами. Второе, и, пожалуй, самое жесткое условие — наличие единых КХД и НСИ: необходимы единственные версии показателей, сквозные идентификаторы клиентов, проектов и продуктов. Создание единого “золотого слоя” данных — это не техническая задача, а бизнес-предпосылка для масштабируемости. Третье условие — формализация метрик и KPI в рамках всей организации: чтобы управлять компанией на основе данных, метрики должны быть согласованы между бизнес-функциями».

Артур Хамидуллин: «Переход к системному управлению на основе данных — это, по сути, смена эпох в корпоративной культуре»

Четвертое условие, о котором говорит Хамидуллин, лежит в плоскости управленческого ритма: «Мы должны ввести железный ритм: месяц, квартал и т.д. Без регулярных, стандартизированных циклов планирования и мониторинга управление Data-Driven превращается в хаос. Ключевое здесь — это обязательная опора на фактические данные, а не на прогнозы или интуицию». Пятое условие — демократизация доступа, то есть доступность актуальных данных в рамках должностных ролей: «Системное управление требует перехода к самостоятельной работе пользователей с данными: любой руководитель среднего звена и тем более аналитик должен иметь возможность в рамках своих должностных полномочий самостоятельно “поднять” данные, построить срез, не нарушая контура безопасности. Это не просто скорость принятия решений, это еще и разгрузка централизованных аналитических команд для решения действительно сложных задач».

Шестое условие — жесткая дисциплина качества: «В организации должны быть утвержденные правила валидации качества данных. Там, где данные воспринимаются как второстепенный продукт, бюджеты на аналитику обесцениваются. Чтобы управлять компанией на основе данных, нужно воспринимать данные как критически важный актив. Это значит, что должен быть человек или подразделение, отвечающее за то, что витрины обновлялись вовремя и что полнота данных соответствует бизнес-требованиям. Если этого нет, доверия к данным не будет.

Последним по счету, но первостепенным по значимости условием Артур Хамидуллин называет поддержку высшим руководством идеи Data-Driven как обязательного стандарта принятия решений: «Первое лицо компании и его команда должны последовательно демонстрировать волю и решимость использовать данные как основу для выработки и принятия решений. Менеджмент должен быть готов наказывать за подмену фактов мнениями и поощрять использование единых инструментов. Таким образом, переход от витрин данных к системному управлению — это не ИТ-проект, а бизнес-трансформация операционной модели, где экосистема партнерства, технологическое единство, формализация процессов, дисциплина качества данных и воля руководства должны работать как единый механизм».