Как стать автором
Обновить
30.57
Modus BI
Российский разработчик аналитических решений

Туториал: как начать внедрять культуру управления данными?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров741

К 2025 году глобальная сфера управления данными будет в пять раз больше, чем в 2018-м. Запрос на внедрение проектов Data Culture только набирает обороты. Компании, которые успели инвестировать средства в развитие такой архитектуры, снимают сливки: сокращают издержки, увеличивают продажи и растят бизнес. 

Поговорим о том, как начать внедрять культуру управления данными и какие подводные камни могут встретиться на этом пути. Поехали!

Предпосылки для внедрения Data Culture

Понять, что компании необходима культура управления данными, можно по двум факторам: 

  • организация накопила большой объем информации (73% которой часто тратятся впустую);

  • фирма уже принимает решения на основе аналитики (в виде таблиц Excel или частично автоматизированных отчетов). 

Но главными предпосылками, указывающими на готовность компании к работе с Data Culture, становятся:

  1. Критическая необходимость в принятии управленческих решений на основании корректных данных.

  2. Наличие массы людей, поддерживающих проект внедрения нового подхода. 

Важно, чтобы идею о переходе на работу с Data Culture поддержали первые лица компании. Без их участия проект реализовать можно, но с малой вероятностью и за долгий срок.

Условный сценарий работы

Универсального сценария внедрения культуры управления данными нет. Каждая компания пребывает в разной степени готовности к этому проекту. Плюс, отличаются опыт и мотивация руководства. 

Концепция Data Culture заключается в том, чтобы начать принимать решения на основе информации, прошедшей через контроль качества, целостности и полноты. Только такие данные отражают фактическое положение дел внутри компании. 

Приведем пример. Часто случается, что управленческий учет в компании сильно отрывается от учета бухгалтерского. Первый нацелен на прогнозирование и не регламентирован законодательно, а второй отражает факты хоздеятельности и ведется на основании законов. Это приводит к противоречиям, мешающим принимать корректные решения. 

Получается, что компании нужна методология ведения учета, обеспечивающая непротиворечивость информации. Но ее создание осложняется двумя типичными факторами: 

  1. Менеджмент организации не понимает, как упорядочить работу с большими массивами данных.

  2. Часть сотрудников саботирует переход к прозрачному обращению с информацией.

Внедрять концепцию Data Culture на этом примере или в других ситуациях можно по следующему регламенту: 

  1. Определяем степень готовности компании к работе по новым сценариям. Смотрим, есть ли критическая необходимость в использовании инструментов управления данными, а также поддержка со стороны топ-менеджеров. 

  2. Локализуем стартовую позицию. Отвечаем на вопросы: «Что у нас уже есть?», «Как мы управляем данными?», «Какие отчеты получаем?», «Какую информацию применяем?». 

  3. Формируем план проекта по внедрению Data Culture. Важно, чтобы он предусматривал движение от простого к сложному, короткими спринтами, а также включал в себя метрики, понятные участникам процесса. 

  4. Определяем цели, сроки, ограничения и риски. Распределяем ресурсы и бюджеты, назначаем роли и обозначаем структуру подчинения внутри команды.

  5. Начинаем принимать управленческие решения на основе данных после первого спринта. Даже если проект далек от завершения, а инструменты аналитики работают неслаженно. Это поможет выявить ошибки и исправить их с минимальным ущербом. Плюс у всех это начинает формировать привычку работы с данными, а у руководства принимать решения на их основе.

Низкое качество данных — проблема, с которой сталкиваются разные компании. Защитить фирму от связанных с ней финансовых рисков и утраты конкурентоспособности можно с помощью Data Culture. 

Возможные проблемы и риски

Положительный эффект от внедрения культуры управления данными наступает быстро — уже после первого спринта. Но здесь важно понимать, что интегрировать инициативы Data Culture без издержек невозможно. Внушительный пласт надвигающихся проблем будет связан с раскрывающейся информацией о слабой продуктивности сотрудников или случаях злоупотребления полномочиями. 

Поэтому на старте проекта руководителю стоит определить политику применения поощрений и санкций. Кнут лучше использовать по минимуму, иначе вырастет риск саботажа. Сотрудники начнут скрывать объективную картину, не реализуя инициативы и не приспосабливаясь к жизни в новых условиях.

Кроме того, есть риск столкновения с издержками репутационного характера. Если открывшаяся информация станет публичной, до нее доберутся конкуренты. Поэтому параллельно с внедрением культуры управления данными интегрируются и практики обращения с коммерческой тайной.

Задействованные сотрудники

Перед стартом проекта стоит выслушать всех заинтересованных лиц, но с пониманием, что множество мнений затормозит процесс и помешает быстрым решениям. Для поиска баланса между «слушаем всех» и «не слушаем никого» нужно использовать ролевую модель. 

За каждым человеком на проекте закрепляется одна из четырех ролей: 

  1. Driver – тот, кто реализует проект на всех его этапах. Он управляет заинтересованными, распределяет ресурсы, составляет бизнес-кейсы и наблюдает за метриками. 

  2. Approver — человек, утверждающий различные решения. Он несет конечную ответственность за результат проекта и иногда накладывает вето на решения. 

  3. Contributors — бизнес‐ и IT‐эксперты. Предоставляют контекст для достижения целей и проводят консультации по важным вопросам. 

  4. Informed — это люди, на которых проект окажет непосредственное влияние. Они работают без права голоса, но обращаются к «аппруверу» за рассмотрением мнений.

Как правило, на каждом уровне работы с данными, эти роли выполняются разными людьми. Например, будет лучше, если позицию «драйвера» или «аппрувера» возьмет на себя руководитель компании. Здорово, когда драйверов несколько — тогда в работу вовлекается не только топ-менеджмент, но и группа линейных управленцев.

Сроки и бюджеты

Продолжительность внедрения Data Culture зависит от положения дел внутри компании и ее размеров. Разберемся со сроками на примере условной организации, обладающей такими параметрами: 

  • численность штата — ±30 человек;

  • часть управленческих решений уже принимается на основе аналитики;

  • команда понимает цель проекта;

  • в команде есть много «драйверов», но мало «информеров» (все хорошо с идеями и желаниями, а рук не хватает).

Тогда проект по внедрению культуры управления данными в компании может быть реализован приблизительно за год (при условии, что фирма дробит сложные задачи и двигается короткими спринтами). Если компания большая (с 30 000 или 500 000 человек в штате), то на реализацию проекта уйдет существенно больше времени, и под такие проекты нужно создавать проектные офисы и привлекать консалтинг. 

Со сроками разобрались, переходим к финансам. Проект выйдет на окупаемость сразу, после завершения первого спринта. Например, благодаря автоматизации тех процессов, которые раньше длились неделями (сбор данных, их очистка, формирование отчетов и пр.). 

Все остальные экономические аспекты (бюджеты, ресурсы или человеко-часы) разнятся от компании к компании. Они прогнозируются только на базе подробного описания проекта внедрения. 

Бизнес оценивает затраты с точки зрения эффективности — финансовой отдачи. С достижением этого результата у проекта по внедрению концепции Data Culture проблем не будет. Инициативы окупятся за счет того, что компания перестанет совершать ошибки, которые провоцировались разрозненностью информации. 

Резюме

Внедрение культуры управления данными — это комплексная задача для IT‐ и бизнес‐подразделений организации. Справившись с ней, компания получит серию положительных эффектов, а ее руководители начнут принимать обоснованные решения на базе отчетности и детальной аналитики поступающей информации. 

Теги:
Хабы:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии2

Публикации

Информация

Сайт
modusbi.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
51–100 человек
Местоположение
Россия

Истории