Данные сегодня — ключевой актив компаний, однако, несмотря на уже накопленный их объем, многие так и не могут эффективно преобразовывать их в решения. Всему виной проблемы с доступностью, производительностью и интерпретацией данных: мы собираем много данных, но нужной информации не имеем — сырые данные не превращаются в осмысленные инсайты; готовим структурированные наборы, но теряем в скорости — процессы анализа занимают дни и недели; формулируем решения, но не умеем их автоматизировать — ценные идеи не воплощаются в бизнес-процессы.

Для решения подобных проблем необходимо разделить работу с данными по уровням управления, на каждом из которых применяется свой индивидуальный подход к процессам и инструментам. Как построить систему, которая обеспечит все уровни не отчетами, а предоставит сотрудникам компании возможность интерактивно видеть связи и причины.

Три уровня — три подхода к данным

Уровни принятия решений

Любое управление начинается с понимания уровня принятия решений (см. рис.). На операционном уровне нужна скорость — мгновенный доступ к информации, на тактическом нужна гибкость — возможность быстро проверять гипотезы и адаптировать аналитику. На стратегическом требуется достоверность и прозрачность — единая, непротиворечивая картина текущего состояния бизнеса с гарантированной точностью и полнотой.

Именно на формирование этих ценностей: скорость, гибкость и достоверность — должны быть направлены процессы и инструменты экосистемы данных.

Операционное управление

На операционном уровне данные должны питать рабочие процессы, обеспечивая бесперебойную работу сотрудников компании. Ключевые принципы на этом уровне:

  • доступ — реализация ролевой модели, где каждый сотрудник видит только свое; это вопрос не только безопасности, но и эффективности — сотрудник не тратит время на фильтрацию ненужной информации;
  • контроль — сквозное логирование и аналитика работы сотрудников с данными, что позволяет выделять узкие места в процессах внедрения отчетности и автоматизации процессов работы с данными;
  • легкость — инструменты необходимо настроить так, чтобы они требовали минимального количества действий (лаконичный формат, понятные термины, интуитивный функционал);
  • целевой показатель — время доступа к нужным данным не должно быть больше 60 секунд, что важно для формирования пользовательского опыта, ведь на этом уровне с данными работают наименее подготовленные сотрудники.

Привлечь работников компании к применению инструментов оперирования данными поможет бесшовный онбординг — максимально детальная проработка сценария процедуры начального входа, снимающего барьеры для масштабирования.

Внутри каждой бизнес-функции надо растить экспертов — промоутеров, в любом подразделении имеются сотрудники, постоянно живущие в таблицах и отчетах, именно им надо помочь автоматизировать рутину, а в дальнейшем они станут проводниками для управления данными по различным направлениям бизнеса.

С самых первых шагов по налаживанию управления данными следует готовить дизайн отчетов вместе с подробной детализацией метрик. Отсутствие доступа к реестровой отчетности, в которой построчно выводится расшифровка расчетов, не позволит достигнуть должного уровня доверия к полученным показателям, а сам инструментарий будет восприниматься лишь как еще один сводный отчет с непрозрачной логикой.

Тактическое управление

Тактический уровень — это мост между операционной деятельностью и стратегией. Именно здесь данные превращаются в инструмент анализа и оптимизации бизнес-процессов. Ключевые элементы успеха на этом уровне таковы.

  • Единые KPI для всех функций. Для оценки эффективности бизнеса требуется общий язык, причем не только одинаковые метрики, но и единые методики и подходы к расчету метрик. Когда различные подразделения используют единые правила, исчезают споры о качестве данных и появляется возможность реализации реальной кросс-функциональной оптимизации.
  • Визуализация с минимальной задержкой. Задача современных систем — максимально быстро предоставить актуальные данные для аналитики, поэтому любые задержки в получении означают упущенные возможности и запоздалые управленческие решения.
  • Проверка гипотез на доверенных данных. Аналитические песочницы следует наполнять стандартными наборами данных, имеющими высокую насмотренность, когда данные используются в ежедневной работе множества подразделений и прошли многократную проверку и доработку. Такой процесс гарантирует качество данных и вызывает высокое доверие, что позволяет экспериментировать без нарушения операционной работы и минимизировать ошибки от некорректных данных на входе аналитики.

Результатом выполнения всех этих условий является сокращение до 70% времени на подготовку ответов на аналитические запросы, которое аналитики и менеджеры могут тратить на содержательную работу, анализ сценариев и выявление точек роста.

Важно сразу заложить фундамент для единой справочной среды, в том числе нормативов, планов и целей. Распространить практику пилотов и проверок гипотез помогут воркшопы для руководства, на которых нужно показать не только механизмы и инструменты, но и методы выявления критериев отказа от реализации идей. Например, подготовка различных сценариев решения задачи дает возможность не только быстро найти оптимальные предложения, но и обоснованно отказываться от малоэффективных.

Уровень сложности инструментов на этом уровне тактического управления существенно выше, чем на операционном, однако роль ИТ должна оставаться консультационно-поддерживающей — в бизнес-подразделениях сохраняется баланс знаний, а самостоятельность реализации задач обеспечивается благодаря решениям low-code или платформам self-service.

Стратегический уровень

На этом уровне данные трансформируются из операционного инструмента в ключевой актив бизнеса, уже напрямую влияющий на рыночную стоимость компании. Управление здесь требует не просто отчетности, а формирования целостной, прозрачной и достоверной картины бизнеса, обеспечивающей уверенность в принимаемых решениях. Можно выделить три фактора для обязательного покрытия нашими инструментами.

  • Возможности для роста. Речь идет о выявлении скрытого потенциала бизнеса в результате глубокого анализа данных — при объединении в единую экосистему разрозненных сведений о клиентах, продуктах и каналах продаж появляется возможность точно оценивать жизненную ценность (Lifetime Value, LTV) клиентских сегментов и продуктовых линеек. На практике внедрение системы дедубликации и обогащения данных позволяет повысить точность прогнозных моделей LTV на 20%. Это не абстрактный показатель, а возможность точнее направлять маркетинговые активности в наиболее эффективные каналы, разрабатывать персонализированные предложения и, как следствие, увеличивать маржинальность портфеля.
  • Контроль рисков для защиты капитала. Для акционеров и совета директоров принципиально важна прозрачность данных по убыткам и операционным рискам. Например, внедрение системы сквозного аудита всех этапов урегулирования убытка от первой заявки до финальной выплаты позволяет вдвое сократить время на анализ причин и обстоятельств любого страхового случая. Именно таким образом можно в режиме реального времени контролировать резервы, операционные расходы и финансовые обязательства, что значительно снижает вероятность неожиданных потерь и укрепляет доверие и регуляторов, и инвесторов.
  • Устойчивость через прозрачность. Долгосрочная стабильность компании обеспечивается бесперебойной работой системы управленческой и регуляторной отчетности. Автоматизированная система формирования отчетности для инвесторов на основе единого источника данных исключает риски расхождений в цифрах и позволяет оперативно отвечать на запросы. Это переводит взаимодействие на качественно новый уровень, когда комитеты и совет директоров работают с актуальными данными, а не с устаревшими отчетами на бумаге. Наличие мобильной отчетности еще больше укрепляет уровень доверия акционеров и инвесторов к компании, предоставляя актуальную информацию для всех топ-менеджеров.

Таким образом, инвестиции в развитие системы управления данными на стратегическом уровне — это не расходы на ИТ, а прямые вложения в повышение капитализации через эффективное управление возможностями, рисками и устойчивостью компании.

Технологии: фундамент доверия

Достижение бизнес-целей на всех уровнях управления невозможно без создания целостной и надежной технологической инфраструктуры. Ключевой принцип заключается в том, что доверие к данным возникает не благодаря одному конкретному инструменту или активности вендора, а в результате работы продуманной, интегрированной системы, обеспечивающей качество, доступность и безопасность информации на всем протяжении ее жизненного цикла.

  • Единое хранилище данных. Это основа, обеспечивающая консолидацию информации из различных систем компании. Хранилище служит единственным источником правды, который гарантирует, что финансисты, актуарии, аналитики и топ-менеджмент работают с одними и теми же проверенными показателями. Без централизованного хранилища любая аналитика и отчетность строятся на лоскутном полотне ручных выгрузок, что неизбежно ведет к ошибкам.
  • Качество данных. Самое совершенное хранилище бесполезно, если наполняющие его данные не соответствуют стандартам качества и не налажен непрерывный процесс работы с данными. Поэтому неотъемлемым элементом архитектуры является сквозная система контроля, очистки и дедубликации данных. Речь идет не о разовых исправлениях, а о комплексе процессов и механизмов валидации, исправления и обогащения информации. Именно это позволяет строить аналитику, которой можно доверять и на основе которой можно принимать ответственные управленческие решения.
  • Историчность. Архитектура должна обеспечивать не только хранение текущих данных, но и полную историю их изменений. Это критически важно как для глубокого ретроспективного анализа, так и для выполнения регуляторных требований. Возможность отследить, «кто, что и когда» изменил в ключевом показателе, обеспечивает не только безопасность, но и основу для исследовательской аналитики.

Использование такой архитектуры будет эффективно при одновременном создании кросс-функциональных команд из бизнес-аналитиков, инженеров данных и ИТ-архитекторов, а также использования инструментов Low-code, предоставляющих бизнес-пользователям необходимую гибкость без нарушения целостности и безопасности данных.

От данных к капитализации

Путь от сырых операционных данных к данным как стратегическому активу требует последовательных и целенаправленных усилий. Можно сформулировать три ключевых принципа успешной трансформации управления в страховой компании на основе инструментов работы с данными.

Принцип 1: Целеполагание и прозрачность на стратегическом уровне. Инвестиции в данные должны быть напрямую увязаны с ключевыми бизнес-показателями: капитализацией, маржинальностью и долей рынка. Топ-менеджмент должен получать не просто готовые отчеты, а интерактивные инструменты анализа сценариев и оценки рисков, обеспечивающие прозрачность, снижающую риски размещения капитала и повышающую доверие инвесторов.

Принцип 2: Гибкость и скорость на тактическом и операционном уровнях. Внедрение систем бизнес-аналитики, аналитических песочниц и систем контроля качества данных — не самоцель, а способ сокращения времени принятия решений. Результатом должна стать ситуация, когда менеджер продукта может за день, а не за месяц проверить гипотезу, а клиентский менеджер за 60 секунд, а не за сутки получить ответ на запрос клиента.

Принцип 3: Инвестиции в архитектуру, а не в точечные решения. Фундаментом, скрепляющим все уровни управления, является надежная, масштабируемая архитектура данных, построенная вокруг единого хранилища, строгих процессов обеспечения качества и сквозного аудита. Все попытки решить проблемы путем точечных внедрений без общей стратегии приводят к очередной разрозненности и рассинхронизированным локальным базам данных.

***

Организация работы с данными по уровням управления с индивидуальным подходом к процессам и инструментам, а также следование ключевым принципам трансформации управления в страховой компании позволяют совершить качественный переход от данных как побочного продукта операционной деятельности компании к данным как к стратегическому активу, от которого напрямую зависят финансовая устойчивость, конкурентные преимущества и в конечном итоге рыночная стоимость компании.

Дмитрий Фомин (FominDV@ugsk.ru) — директор департамента контроля финансовой отчетности, группа страховых компаний «Югория» (Москва). Статья подготовлена на основе материалов выступления на форуме «Управление данными 2025».