Как создать в компании
культуру данных

Чтобы повысить свою эффективность и конкурентоспособность, организациям необходимо извлекать выгоду из аналитики. Согласно отчету Accenture «Closing the Data-Value Gap» («Раскрывая бизнес-ценность данных»), компании, работающие с данными, отмечают рост доходов в среднем на 27% в год. Однако взаимодействовать с данными умеют далеко не все. В том же отчете говорится, что 91% компаний называет людей и процессы, а не технологии самыми большими препятствиями на этом пути. Сотрудники, которые должны обрабатывать информацию, зачастую не обладают необходимым опытом, действуют непоследовательно, не знакомы с лучшими практиками, не готовы обмениваться знаниями — особенно с представителями других подразделений. С данными тоже возникают проблемы: они могут быть неполными, неточными и требовать длительной ручной обработки; их бывает сложно искать, а качество — трудно проверить.

Представьте себе ситуацию. Топ-менеджер запрашивает отчет по конкретному показателю, и два департамента начинают собирать нужную информацию. Они находят данные (зачастую разрозненные и противоречивые) в своих системах, по-своему их обрабатывают и составляют отчеты. В итоге топ-менеджеру на стол ложатся два документа, с разными цифрами, выводами и субъективно описанными перспективами. Все это приводит к потере времени и ресурсов, мешает принимать верные решения и отражается на финансовых показателях.

Многие организации пытаются ликвидировать пробелы в работе с данными, наняв грамотного директора по цифровым технологиям — но этого недостаточно. К делу необходимо подойти системно: изменить корпоративную среду, трансформировать критичные элементы операционной модели, запустить целевые инициативы — и в итоге сформировать в организации культуру работы с данными.

Этапы большого пути

Создание такой культуры — процесс многоступенчатый. Для начала организации или команде следует спроектировать свое «целевое состояние» — понять, каких целей необходимо добиться и для чего. Цели могут быть разбиты на три основные категории.

1. Повышение качества управленческих решений — например, усиление отдачи от управления инвестиционным портфелем за счет объективной оценки экономических вложений; достижение комплексного подхода к управлению цепями поставок, необходимое для выявления узких мест и т. д.

2. Сокращение затрат ресурсов — скажем, трудозатрат на поиск данных и подготовку управленческой отчетности или расходов на выполнение проектов по автоматизации.

3. Снижение рисков — к примеру, связанных с некорректной реализацией проектов автоматизации, с несоответствием нормативным требованиям, с ручной обработкой данных и т. д.

Помимо этих, у компаний из разных отраслей могут быть свои, характерные только для них бизнес-цели.

Бизнес-цели для культуры работы с данными финансовой организации

Определившись с целями, необходимо разработать и запустить комплекс инициатив, направленных на их достижение. Вероятно, компании придется ввести у себя новые должности (архитектор данных, дата-аналитик, дата-инженер и т. д.), обучить сотрудников, развить у них навыки работы с данными, внедрить новые методологии (например, CRISP-DM), инструменты и поведенческие практики. Одновременно потребуется перенастроить ключевые элементы операционной модели — процессы, роли, KPI, технологические решения.

В создании культуры данных должны участвовать все заинтересованные лица. В их число входят топ-менеджеры организации — генеральный и HR-директора, технологические лидеры, руководители бизнес-подразделений. ИТ-менеджеры (CIO, CTO, CDO) будут обеспечивать техническую и консультационную поддержку проекта, HR-блок возьмет на себя обучение персонала, мониторинг вовлеченности, проведение опросов и т. д. Остальные руководители станут драйверами трансформации — будут определять ее цели и измеримые показатели эффективности, предоставлять полномочия командам, контролировать ход проекта, следить за результатами.

Как это работает

Рассмотрим реальный пример. Крупная телекоммуникационная компания внедряла у себя практику работы с данными, однако процесс казался долгим и не приносил желаемых результатов. Кроме того, организация не могла определить, какие конкретно области нуждаются в проработке.

Чтобы понять, используют ли сотрудники данные для достижения поставленных целей и способствуют ли процессы и среда компании созданию культуры данных, организация провела 15 интервью с представителями ключевых бизнес-направлений — стратегии, маркетинга, продаж, работы с клиентами, ИТ/цифровизации и т. д. Это позволило оценить уровень зрелости культуры работы с данными по шкале от одного до четырех. Оценка проводилась по пяти критериям:

• принятие решений — насколько сотрудники опираются на данные при принятии решений;

• демократизация данных — насколько данные доступны и надежны для разных групп сотрудников;

• компетентность — грамотность и владение методами и инструментами работы с данными;

• степень доверия к данным — насколько данные достоверны и централизованы;

• зрелость управления данными — модель управления данными в организации: где они хранятся, кто ими владеет и т. д. Финальный показатель, рассчитанный на основе интервью, составил 1,93. Это означало, что сотрудники видят ценность в данных, среда способствует их использованию и в компании есть необходимые для этого инструменты и процессы. Однако в ежедневной практике и на системной основе данные применяются далеко не всегда, и их потенциал раскрывается не в полной мере. Чтобы исправить ситуацию, организация запустила несколько проектов. Расскажем о некоторых из них. 

1. Аналитические поп-ап лаборатории

Поп-ап — интересное явление в ритейле и сегменте HoReCa. «Всплывающие» магазины открываются на срок от пары дней до нескольких месяцев — или пока не будет распродан весь товар. Поп-ап рестораны перемещаются с места на место, предлагая посетителям лучшие блюда шеф-поваров в самых разных местах.

Так же устроены и аналитические поп-ап лаборатории: они позволяют сотрудникам компании попробовать себя в работе с данными и повысить свою компетентность. В лабораторию входит команда аналитиков, которые трудятся над теми или иными продуктами и предложениями. Перемещаясь от подразделения к подразделению, она не только выполняет свои функции, но и привлекает коллег к взаимодействию с данными, позволяя им получить опыт дата-инжиниринга, моделирования, визуализации данных. Это происходит в процессе решения задач, стоящих перед конкретным департаментом, — по сути, люди учатся находить ответы на насущные вопросы бизнеса.

Подобные лаборатории демистифицируют процесс использования данных для решения задач в повседневной работе, вдохновляют сомневающихся на практические эксперименты. Таким образом они способствуют развитию культуры, в которой сотрудники более осознанно и уверенно пользуются инструментами аналитики.

2. Обучение с постоянным закреплением знаний

Недостаточно просто провести тренинг с сотрудниками. Даже если они все поймут, в стрессовой ситуации или при недостатке времени они все равно будут действовать привычным способом — таково свойство человеческой психики. Чтобы люди начали применять данные системно, знания необходимо регулярно закреплять.

Привычки формируются путем повторения, а память — когда к ней часто обращаются. Для закрепления знаний стоит использовать видео, инфографику, аудиоподкасты, короткие демонстрационные ролики, площадки для обмена опытом. Эти инструменты можно внедрять в каналы внутренней коммуникации — корпоративные рассылки, чаты, соцсети и т. д. 

Обучать сотрудников лучше на практике, помогая им решать реальные задачи с помощью данных. Обучение должно происходить, когда люди наиболее к нему восприимчивы, то есть когда полученные знания можно сразу применить. Это эффективно с точки зрения затрат времени и финансов.

3. Внедрение геймификации

Геймификация — это интерактивный способ привлечь сотрудников к анализу данных. Его суть — в добавлении игровых элементов, а цель — сделать процесс работы с данными более увлекательным, а значит, запоминающимся.

Какие именно игровые элементы и в какой стилистике использовать, зависит от целей и корпоративной культуры компании. Можно ввести «карточки героев» и статусы проектных команд (за применение аналитики сотрудник или команда награждается почетным званием); баллы за достижение целей или закрытие задач; ранги и пороги, при достижении которых сотрудник получает определенные привилегии; почетные бейджи и рейтинги лидеров. Важно, чтобы сохранялся элемент конкуренции, а правила были простыми и понятными.

4. Технологический радар в области данных и аналитики

Технологический радар — инструмент, который помогает компании находить новые возможности, ИТ- и бизнес-решения, идеи в области работы с данными и аналитикой, оценивать собственные продукты и компетенции.

Радар создается для следующих целей:

• анализ происходящего, который показывает, в какую сторону движется рынок;

• анализ ИТ-ландшафта и инструментов в области работы с данными;

• анализ разрыва между текущими и целевыми компетенциями.

Радар позволяет распределять технологии, инструменты, платформы, языки и фреймворки по категориям: используемые (активно применяемые в компании, доказавшие свою эффективность), тестируемые (прошедшие все этапы тестирования и готовые перейти в категорию «используемые»), рассматриваемые (применяемые только в тестовых проектах), избегаемые (применяемые, но устаревающие).

Благодаря радару команды видят возможности предоставляемого им инструментария и понимают, с какими технологиями им придется иметь дело; HR-специалисты определяют, соответствуют ли знания и опыт кандидатов и сотрудников запросам бизнеса (умеют ли люди работать с данными и корпоративными решениями) и выявляют наиболее востребованные навыки; организации начинают системно развивать свои технологии и направлять ресурсы на проверенные решения.

Дальнейшие шаги

Начав формировать культуру данных, компании должны думать и о будущем, то есть о ее масштабировании. Для этого необходимо искать ответы на ряд вопросов, которые можно разбить на шесть категорий.

· Целеполагание. Как мы хотим использовать данные компании? На какие бизнес-цели влиять? Как определяем текущий и желаемый уровень зрелости компании в области работы с данными и аналитикой — по отношению к рынку и внутри себя?

· Корпоративная культура, сформированная вокруг данных. Какой приоритет руководство отдает вопросу формирования такой культуры? Как мы хотим выстроить этику использования данных и сделанных выводов? Кто несет ответственность за производимые и потребляемые данные?

· Люди и процессы. Какими должны быть процессы, организационные единицы, роли и компетенции в области работы с данными и аналитикой? Какие новые способы работы мы хотим привнести? Как использование инсайтов от работы с данными встроено в процесс принятия решений — и как это должно выглядеть в будущем?

· Технологии и ИТ-архитектура. Какие есть решения, инструменты, технологии для хранения, извлечения и анализа данных на рынке? Что мы хотим применять и почему? Что это даст компании?

· Аналитика и данные. Какие есть источники данных — внутренние и внешние? Как выстроена модель работы с данными сейчас — и как мы хотим ее изменить?

· Партнеры. Какие есть дополнительные возможности поиска новых направлений бизнеса, развития экосистемы? Что они нам дадут?

Ответив на эти вопросы, компания сможет определить фокус дальнейших действий, запустить регулярные стратегические и тактические инициативы, которые позволят ей лучше управлять данными, составить дорожную карту, следование которой будет контролироваться через систему ключевых показателей эффективности.

Единых рецептов формирования культуры работы с данными не существует. Каждая организация должна учитывать специфику отрасли, особенности своей структуры, болевые точки всех подразделений и т. д. Однако основной вектор движения, описанный в этой статье, остается неизменным. Следуя ему, компания сумеет добиться того, чтобы на всех ее уровнях ценились объективные и непротиворечивые данные, а решения принимались на их основе. Сформировав у себя продвинутую культуру данных, организация сможет в нужное время формировать и проверять бизнес-гипотезы, проводить рефокусировку стратегических и операционных приоритетов — а значит, гораздо быстрее и гибче достигать поставленных бизнес-целей.