Переход к Data-Driven: организационные изменения

Для перехода к управлению на основе данных (Data-Driven) придется не только внедрить новые технологии — инструменты, платформы, сервисы, средства интеграции, но и осуществить серьезную бизнес-трансформацию компании. Какие именно организационные изменения потребуются, чтобы системное управление на основе данных стало реальностью на всех уровнях принятия решений? В частности, какие новые роли, оргструктуры, процессы должны появиться? На эти вопросы мы попросили ответить экспертов, планирующих участвовать в конференции BItech.

Как показали ответы, эксперты настоятельно советуют выстраивать новые оргструктуры и роли, традиционно создаваемые в рамках управления данными (Data Governance). Впрочем, значительная часть экспертов не ограничилась только лишь этими рекомендациями.

Изменение взаимодействия между бизнесом и ИТ

Ряд экспертов обращают особое внимание на необходимость существенного изменения отношений между ИТ-подразделением и различными бизнес-единицами. И хотя тема эта активно обсуждается в России, по меньшей мере, лет 20, значительной части организаций следует еще немало потрудиться, чтобы сдвиги в этой области стали в достаточной степени заметными и необратимыми.

Алексей Алексеев: «В первую очередь надо выстроить понятное взаимодействие между бизнесом и ИТ-подразделением»

«Чтобы управление на основе данных действительно заработало на всех уровнях, нужно в первую очередь выстроить понятное взаимодействие между бизнесом и ИТ-подразделением — оно должно участвовать в принятии решений, глубже понимать задачи бизнеса и предлагать решения, реально помогающие достигать бизнес-целей, — подчеркивает Алексей Алексеев, руководитель направления бизнес-аналитики фирмы «1С». — В свою очередь, бизнесу важно научиться лучше понимать возможности и ограничения ИТ — без этого сложно добиться эффективного использования технологий. Внутри бизнес-подразделений важно сформировать центры компетенций, объединяющие ключевых пользователей, которые хорошо знают процессы и системы, эти люди становятся связующим звеном между бизнесом и ИТ. В крупных организациях рекомендуется создавать отдельных подразделения бизнес-аналитики или управления данными, определяющие единые стандарты и подходы к работе с данными. Важно также выстроить понятные и единые для всех правила работы с метриками и показателями. Каждый показатель должен быть четко описан: как он рассчитывается, на каких данных основан и как его следует интерпретировать. Показательным примером может служить практика в Правительстве Москвы: ключевые метрики здесь формализованы в виде “паспорта показателя”, и каждый дашборд содержит ссылку на такой паспорт — это помогает пользователям быстрее разбираться в данных и искать ответы, к тому же упрощает обучение новых пользователей. В итоге формируется не просто набор отчетов, а целая система с понятными ролями, едиными правилами и эффективным взаимодействием между бизнесом и ИТ».

Дмитрий Кириличев: «Системное управление данными требует отказа от проектного подхода в пользу продуктовых кросс-функциональных команд»

Дмитрий Кириличев, руководитель программы проектов Performance Management в НЛМК, продолжает: «Системное управление данными требует отказа от проектного подхода в пользу продуктовых кросс-функциональных команд, объединяющих аналитиков, инженеров и представителей бизнес-подразделений. Эти команды призваны отвечать за конкретные аналитические продукты на протяжении всего их жизненного цикла. На уровне процессов необходимо внедрить практики управления данными, включая формализацию корпоративного глоссария. Организационно потребуется закрепить новые роли: владельцев данных в бизнес-единицах, отвечающих за семантику и бизнес-логику показателей, кураторов аналитических продуктов, обеспечивающих стык технологических возможностей с управленческими потребностями, и специалистов по качеству данных».

Петр Емельянов: «Процесс принятия решений должен прийти к состоянию, когда каждая идея рождается из данных и генерирует новые данные»

Согласно наблюдениям Петра Емельянова, директора по исследованиям и разработкам компании «Убик» (входит в Группу Arenadata), ключевое изменение происходит в области корпоративной культуры: «Данные становятся целевым активом компании. В этом смысле они воспринимаются не как нефть, а как готовые продукты нефтепереработки: топливо, полимеры, косметика, фармацевтика. Кроме того, появляются новые роли и процессы. В каждой из бизнес-единиц должен появиться владелец данных, отвечающий за качество и полноту данных в своей предметной области. Он взаимодействует с продуктовыми командами, превращающими данные в продукты: каждая витрина, датасет, дашборд становятся полноценными внутренними сервисами с метриками, SLA и обратной связью от пользователей. Также нужна отдельная операционная команда Data Governance, которая отвечает за ведение каталога данных, управляет доступом к ним, следит за соблюдением стандартов и превращает решения владельцев данных в стабильную инфраструктуру. Наконец, должен эволюционировать процесс принятия решений, переходя к состоянию, когда каждая идея рождается из данных и генерирует новые данные для следующих идей и предложений».

Ярослава Устименко: «Управление на основе данных предполагает в первую очередь процессные и поведенческие изменения»

По мнению Ярославы Устименко, руководителя BI-разработки в компании «ВсеИнструменты.ру», управление на основе данных предполагает в первую очередь процессные и поведенческие изменения: «Чтобы они были устойчивыми, нужны, прежде всего, воля руководства и его искренняя уверенность в необходимость перемен и в их успех. Предложения и изменения должны поступать от владельцев процессов, они же должны обеспечить их дальнейший контроль. Самое простое из этих предложений — это ответ на вопрос о том, какие именно цифры необходимы для объективного выбора управленческого решения в рамках конкретного процесса».

Денис Смирнов: «В компаниях Data-Driven данные становятся частью процессов»

Денис Смирнов, генеральный директор компании «Денвик Аналитика», считает, что изменение архитектуры, связанное с построением отдельного слоя извлечения данных, неизбежно ведет к изменению организационной модели: «В компаниях Data-Driven данные становятся частью процессов, что приводит к следующим изменениям. Во-первых, ИТ-команды переходят от разработки разовых отчетов к управлению инфраструктурой данных. Во-вторых, аналитики работают с готовыми данными и не занимаются их сбором. В-третьих, появляются роли, отвечающие за качество и доступность данных. Наконец, вводятся SLA на данные. В итоге сокращается самое важное — сроки между событием и принятием по нему решения».

Игорь Алюшин: «Принципиально новая роль, появившаяся год-два назад, — специалист по ИИ-аналитике»

Игорь Алюшин, исполнительный директор Glarus BI, уверен, что переход к системному управлению Data-Driven — это проект не только и даже не столько технологический, сколько организационный, и более того, появление корпоративного ИИ добавляет новый слой: «Ведь нужно управлять не только данными и людьми, но и ИИ-агентами, действующими от имени пользователей. Принципиально новая роль, появившаяся год-два назад, — специалист по ИИ-аналитике: он настраивает ИИ-агентов, тестирует качество аналитических ответов и определяет границы автоматизации — какие запросы ИИ должен обрабатывать самостоятельно, а какие пусть передает человеку. Зачастую ИИ-агенты галлюционируют, это создает спрос на специалистов, выстраивающих правильным образом процесс обучения агентов, валидации SQL-запросов, проверку соответствия метрикам и аудит ответов. MCP-архитектура Glarus AI упрощает эту задачу — ИИ работает строго в рамках подключенных баз и верифицированных метрик».

Демократизация бизнес-аналитики

Алексей Арустамов: «Если технология будет оставаться элитарной, то “элита” будет узким местом при принятии решений»

Некоторые эксперты особо подчеркивают важность демократизации бизнес-аналитики. Так, по мнению Алексея Арустамова, директора компании Loginom, чтобы подход Data-Driven пронизывал всю организацию, нужно «решить вопрос с демократизацией аналитики»: «Очевидно, что если технология будет оставаться элитарной, не массовой, то “элита” будет узким местом при принятии решений. Следовательно, надо предоставить данные и инструменты для принятия решений максимальному количеству сотрудников. Организационные изменения или новые роли появятся позже, причем их конкретный состав будет зависеть от того, насколько глубоким будет переход к подходу Data-Driven».

Юлий Гольдберг: «Сами топ-менеджеры должны перейти к использованию BI на совещаниях и требовать от участников показывать все цифры в BI-системе»

Юлий Гольдберг, руководитель направления в GlowByte, считает, что, по крайней мере, сами топ-менеджеры должны перейти к использованию BI на совещаниях, где обсуждаются ключевые показатели, и требовать от участников показывать все цифры в BI-системе. «Кроме того, нужно просить интерактивно демонстрировать основанную на фактах логику рассуждений, которая привела подчиненных к тем или иным выводам или предложениям, — продолжает Гольдберг. — Также, конечно, надо выстроить процесс управления качеством данных (поскольку от него напрямую зависит доверие к ним) и сформировать пул ответственных (преимущественно представителей бизнеса) за все основные домены данных. Если в компании нет офиса директора по данным (CDO), его нужно организовать, а если есть, но CDO занимает низкую ступень в иерархии, то нужно поднять его статус хотя бы до уровня топ-менеджмента. Кроме того, необходимо определить, как будут разрабатываться и поддерживаться дашборды и отчеты — только ли централизованно силами специализированного отдела, подчиняющегося CDO, или частично бизнес-сотрудниками, умеющими самостоятельно работать с данными. Если выбран второй вариант, потребуются также структура и процессы поддержки этих пользователей. Не менее важен процесс управления доступом к данным. Иногда и три месяца с момента оформления заявки на доступ — это еще не предел. Понятно, что при таких сроках попытка перейти к управлению Data-Driven может быстро сойти на нет».

Фокус — на управлении данными

Немалое число экспертов в качестве основных организационных изменений перечисляют те из них, что связаны с выстраиванием управления данными.

Артур Хамидуллин: «Только когда данные становятся неотъемлемой частью организационной модели и повседневной работы каждого сотрудника, управление на их основе превращается в реальность»

«Первый и, пожалуй, самый важный организационный шаг — это создание центра компетенций по данным, главная задача которого — обеспечение единых стандартов, управляемости и доступности аналитики в организации, — считает Артур Хамидуллин, директор отраслевой экспертизы «Форсайт». — Второе изменение связано с появлением новых ролей и зон ответственности: директор по данным отвечает за превращение данных в управленческий актив, владельцы данных (руководители или ведущих экспертов бизнес-подразделений) — за качество, полноту и корректность интерпретации данных в своем домене, владельцы аналитических сервисов управляют конкретными BI-продуктами (дашбордами, отчетами, моделями) как полноценными внутренними сервисами. Третье изменение — формализация и автоматизация сквозных процессов: управления жизненным циклом данных, управления изменениями в показателях и отчетности и единого процесса планирования и бюджетирования (IBP). Четвертое организационное изменение — это переход к матричной модели с единым центром BI и данных, в рамках которой централизованная команда задает архитектуру, стандарты, платформу и обеспечивает безопасность, а в доменах работают аналитики, подчиняющиеся функционально центру компетенций, а операционно — бизнес-подразделению. Такая модель сохраняет локальную экспертизу “на местах”, обеспечивая при этом единое технологическое и методологическое ядро. Наконец, системное управление невозможно без повышения осведомленности и квалификации рядовых пользователей, чтобы научить широкий круг сотрудников пониманию данных и работе с BI-платформами. Только когда данные становятся неотъемлемой частью организационной модели и повседневной работы каждого сотрудника, управление на их основе превращается в реальность».

Илья Новосельцев : «Основные изменения связаны с перераспределением ответственности вокруг метрик и решений и появлением новых ролей»

По мнению Ильи Новосельцева, директора по новым разработкам компании «Рубиус», основные изменения связаны с перераспределением ответственности вокруг метрик и решений и появлением новых ролей: «Ключевой ролью становится владелец метрики — бизнес-менеджер или сотрудник, отвечающий за ее изменение. Кроме того, появляется дата-стюард — этакий “консьерж данных”, отвечающий за допуск данных в систему, их согласованность и единые определения. Часто эта роль подразумевает ответственность за дашборды — их структуру и соответствие управленческим задачам. Вместо централизованного отдела аналитики появляются специалисты-аналитики внутри бизнес-команд — они участвуют в разборе отклонений и помогают формулировать решения. Еще одна необходимая роль — владелец процесса, который может не только наблюдать за метриками, но и вносить изменения в процесс. В сложных случаях также появляется роль владельца решения, имеющего полномочия принимать окончательные решения на стыке бизнес-подразделений».

Олег Дмитриев: «Нужно встроить аналитику в управленческий цикл»

По наблюдениям Олега Дмитриева, директора аналитического подразделения компании «Открытые бизнес технологии», если в небольшой компании все функции по работе с данными часто берет на себя один аналитик, то в большой компании нужно вводить роли: «Владелец данных в конкретном бизнес-домене должен отвечать за то, какие именно данные нужны бизнесу, как используются и насколько корректно применяются. Аналитик данных отвечает за качество данных и методологию: следит за актуальностью документации, контролирует корректность расчетов, выявляет пропуски, выбросы и ошибки в данных, сообщает владельцу данных о выявленных проблемах. BI-аналитик или продуктовый аналитик переводит данные на язык бизнеса и помогает понять, почему с ними произошло то или иное событие, что оно значит для бизнеса и какие действия можно предпринять. Инженер по данным строит инфраструктуру: выбирает, где хранить данные, проектирует слои хранения, настраивает порядок обновления данных и отвечает за техническую надежность всего контура. Наконец, директор по данным обеспечивает управление данными на уровне всей организации. Но одних ролей мало, необходимо менять практику работы. Бизнес-пользователи должны регулярно пользоваться отчетами и четко понимать, с какой целью это делают. У каждого отчета должен быть понятный сценарий применения в контуре управления. Кроме того, нужно встроить аналитику в управленческий цикл, включая ежедневный контроль операционных показателей, еженедельный разбор результатов и планов, ежемесячный управленческий анализ, ежеквартальный стратегический пересмотр и т.д. В больших системах важно вводить стандарты архитектуры, качества данных и методологии, чтобы не допустить хаос в данных. Чтобы предотвращать бесконтрольные правки, важно также закреплять ответственность за метрики».

Юлия Офицерова : «Чтобы аналитика вошла в ежедневную практику сотрудников, потребуются пересмотр процессов принятия решений с учетом обязательного использования данных и выстраивание регулярной работы с метриками и показателями»

Юлия Офицерова, руководитель группы BI в компании «Омега», обращает внимание, что организация управления на основе данных на всех уровнях принятия решений затрагивает три ключевых аспекта — выделение новых ролей, изменение оргструктуры и оптимизацию процессов: «Технические специалисты, отвечающие за сбор, хранение, обработку, нормализацию и визуализацию данных, должны понимать предметную область. Бизнес-пользователи, являющиеся потребителями данных, несут ответственность за принятие решений, в связи с этим они должны уметь четко формулировать цели и интерпретировать результаты аналитики. В крупной организации может быть создан централизованный центр компетенций, отвечающий за развитие аналитики, стандартизацию подходов и поддержку пользователей. Организационная структура должна развиваться: необходимо уйти от ситуации, в которой каждый департамент работает изолированно и создает свои собственные отчеты. В этом может помочь создание центра компетенций, а также введение роли директора по данным и внедрение аналитиков в бизнес-команды. Ну а чтобы аналитика вошла в ежедневную практику сотрудников, потребуются пересмотр процессов принятия решений с учетом обязательного использования данных и выстраивание регулярной работы с метриками и показателями. Единые процессы работы с данными позволят минимизировать ошибки в них и повысить качество информации. Обучение сотрудников основам работы с данными и аналитическими инструментами повысит их эффективность при принятии решений».

Как видим, эксперты предлагают различные изменения, важные для перехода организации к управлению на основе данных на всех уровнях. Очевидно, само по тебе выстраивание управления данными не обеспечит внедрение подхода Data-Driven. Потребуется немало иных усилий, чтобы не только предоставить бизнесу качественные данные и инструменты для их осмысления и анализа, но и сформировать в рамках всей организации культуру принятия решений на основе данных. Тем не менее, если управление данными находится на уровне, далеком от зрелости, то придется забыть и о доверии к ним, и об управлении на их основе.