Именно этому вопросу был посвящен бизнес-завтрак, организованный консалтинговой компанией Heads Partners. Директора по управлению данными компаний – лидеров рынка – Х5 Group и QIWI – поделились лучшими практиками в области управления данными. Они рассказали, почему первый успешный кейс в этой области рождается за два года, как работать с сопротивлением персонала и как правильно оценивать риск потери инвестиций.
Банки собирают данные, чтобы оценивать кредитоспособность заемщиков, генерировать персональные предложения, бороться с мошенничеством. Производство стремится предотвращать простои оборудования и поломки. Ретейлу данные нужны для повышения продаж и лояльности клиентов.
Нет двух идентичных систем управления данными: каждый бизнес выстраивает свою модель данных под конкретные задачи, поэтому зачастую процессы уникальны. Но есть общие закономерности и подводные камни, о которые спотыкаются почти все.
По словам организатора бизнес-завтрака, управляющего директора Heads Partners Александра Абрамкина, существует большая пропасть в понимании этой области между бизнес-лидерами и CDO. Часто от вторых ожидают слишком быстрых или завышенных результатов, что, конечно, в итоге приводит к обоюдному разочарованию.
Мы создали площадку для открытого диалога бизнеса и технологических лидеров. Стороны обогащают друг друга – делятся опытом, кейсами, актуальными задачами, наконец, вместе формулируют проблемы цифровой трансформации бизнеса и ищут решения. И, судя по обратной связи от участников, у нас это получилось.
Инициатор создания системы управления данными и пользователь — всегда разные люди и у них – разные цели.
В корпорациях решение о внедрении системы принимается советом директоров и становится стратегическим. На уровне топ-менеджеров формулируются первоочередные задачи. Руководители департаментов могут стать пользователями.
В первом приближении система работает так: один департамент поставляет первичные данные, они обрабатываются, результаты обработки использует другой департамент. Отсюда следуют две проблемы, которые придется решать:
Решение первой проблемы – в росте нагрузки и ответственности при отсутствии заинтересованности.
Примерно треть сотрудников будут сопротивляться нововведениям, их можно «уговаривать» через изменения в системе мотивации, например решив вопрос стимулирующим бонусом за дополнительную ответственность или даже, наоборот, понижающим коэффициентом.
Но лучшей практикой, на мой взгляд, является поддержка усилий той трети, которая вовлечена. Создание «дата-чемпионов» на их базе и итеративное развитие этого сообщества, с постепенным вовлечением в него все большего количества сотрудников и руководителей.
Мы направили в продуктовые команды бизнес-подразделений дата-специалистов, которые помогают извлекать пользу из данных. У каждой команды свой бизнес-ориентированный KPI. Соответственно, с одной стороны мы начинаем реально использовать данные, а качество данных пропорционально частоте их использования, а с другой, мы получили «дата-чемпионов» от бизнеса, которые рассказывают и показывают, чего можно достичь. В результате выстроилась очередь из тех, кто хочет решать бизнес-задачи с помощью данных.
Решение второй проблемы – это изменение и усиление коммуникаций между подразделениями.
CDO необходимы полномочия на изменение процессов – карт-бланш и доверие генерального директора или акционеров. Создание системы управления данными всегда проходит болезненно, потому что идет перестройка процессов, меняются функции и структура подразделений или даже компании. Может произойти сокращение персонала.
Важно четко разделять зоны ответственности – за сбор и качество первичных данных, за их обработку, за использование результата обработки. Задача CDO – организовать процесс управления данными.
Считать CDO ответственным за все ошибки в данных – неправильно. На самом деле он должен отвечать за построение процессов, в результате которых достигается необходимое качество. Можно провести аналогию с финансовой сферой. Главный бухгалтер банка отвечает за сдачу корректной отчетности в Центральный банк, но не за бизнес-результат.
Практика показывает, что команда, которая внедряет систему управления данными, должна обладать четырьмя компетенциями:
Найти CDO, который совмещает первые три компетенции, почти невозможно. Поэтому, приглашая CDO, необходимо понимать – в компании появится новая команда.
Нетрудно проследить, как часто сменяются CDO. Казалось бы, причина в том, что не получилось построить эффективную систему управления данными. На самом деле это не первопричина, а следствие.
Если задача звучит так: организовать процесс накопления данных, повысить качество данных, нормализовать процесс управления данными, – скорее всего, она не будет решена. Это попытка создания системы сверху вниз.
Система будет работать, только если создается от потребностей бизнеса. Эффективные системы управления данными растут снизу вверх – от бизнес-кейсов подразделений. Приоритет отдается задачам с максимальным потенциальным эффектом на краткосрочном горизонте.
Накапливать, очищать и описывать данные ради данных – абсолютно бессмысленная затея. Представьте: вы устали от бардака и грязи, вы нанимаете дорогостоящего специалиста и просите его все почистить и расставить на места. Если все почистить и расставить на места, возможно, это действительно то, что вам нужно на первый взгляд. Но в то же время очевидно, что через короткое время все повторится. И вы будете платить дважды, трижды и т. д. И смена «уборщицы» не поможет, потому что чисто не там, где убирают…
Мы постепенно расширяем систему управления данными. Лучшая практика – начинать на одном-двух кейсах, собирать данные для них, повышать их качество, отлаживать процессы, выстраивать взаимодействие. И только получив результат, переходить к следующим кейсам.
На первый взгляд, у создания системы снизу вверх есть существенный недостаток: когда будет сформулирована бизнес-задача, не будет исторических данных. В реальности оказывается, что исторические данные, собранные «про запас», не совпадают с постановкой задачи от бизнеса. И для конкретного кейса приходится заново собирать данные.
Как появились желтые ценники в магазинах «Пятерочка»
В магазинах «Пятерочка» желтые ценники существуют много лет. Математика решает, сколько желтых ценников должно быть, чтобы увеличить оборот и не снизить при этом маржинальность. Для расчетов необходима база исторических данных. Когда бизнес поставил задачу, накопленные на тот момент данные были низкого качества и не могли использоваться. Х5 Group стала собирать качественные данные только после постановки бизнес-задачи.
Некачественные данные повлекут ошибки на всех этапах расчетов, инвестиции будут потеряны. Но нельзя путать качество и виды данных. CDO помогает повысить качество данных, а какие первичные данные собирать – зависит от кейса. В целом приоритизация кейсов зависит сферы деятельности компании.
Клиентоцентричные отрасли, например здравоохранение, спорт, ретейл, собирают данные о людях и их привычках. Промышленность, энергетика, сельское хозяйство накапливают данные о производственном цикле или технологическую информацию, например о простоях оборудования. Логистика, транспорт активно используют геоинформацию.
Если завод гонит брак, из бракованных изделий не сделать качественный продукт. Так и с данными. CDO помогает организовать процесс обеспечения качества данных. Именно этот процесс позволяет использовать данные как актив. Но если данные в источниках содержат ошибки, то их исправление – ответственность бизнес-владельцев процессов, в результате которых этих данные возникли.
Окупаемость и доход от инвестиций в области управления данными прогнозируются гораздо сложнее, чем в других бизнес-направлениях. CDO может оценить затраты, а финансовый эффект оценивает инициатор кейса. И решение о старте опирается на расчеты инициатора.
По оценкам Harvard Business Review и Gartner, около половины кейсов оказываются неэффективными: не совпадают предварительные оценки и результат.
Одновременно необходимо учесть расходы на дата-менеджмент. Создание новых регламентов и внедрение новых процедур, изменение штатного расписания – это трудозатраты. На дата-менеджмент может уходить 5–10% расходов компании на администрирование и заработную плату.
Система постоянно растет. Появляются успешные кейсы, возникают новые задачи, вовлекаются новые подразделения. Днем рождения системы управления данными можно считать первый кейс, который стал эффективным – принес доход или сократил потери, расходы. С учетом времени на накопление исторических данных это полтора-два года.
Примерно через пять лет у компании есть уже несколько эффективных кейсов, появляются культура работы с данными и отлаженные процессы по сбору и обработке данных. Запуск новых кейсов тоже налажен. В среднем за «пятилетку» после появления первой задачи можно считать, что компания вошла в стадию цифровой трансформации.
Минимальный срок жизни CDO в компании – полтора-два года, если нет конкретной бизнес-задачи, где использовать данные, и CDO должен сам ее и придумать, и реализовать.
При этом должно появиться доверие. Никто не любит, когда пришелец учит, как вести бизнес. Поэтому сначала департамент по управлению данными получает ответ на вопрос «зачем» и только потом предлагает «как».
Проще всего провести аналогию со строительством. Надо ли застройщику строить дорогу, школу, детский сад или только дом? У квартиры есть цена продажи, у дороги ее нет. Тем не менее при покупке квартиры обязательно учитывается инфраструктура, и инфраструктура влияет на стоимость квартиры.
Управление данными – это история про дороги и школы. Налаженная система управления данными повышает ценность и конкурентоспособность бизнеса. Хотя это происходит не сразу.
