5 шагов к повышению устойчивости бизнеса за счет зрелости данных

Роль данных, позволяющих бизнес-лидерам принимать более обоснованные решения, по-видимому, постоянно возрастает.

Но по мере того, как мировая экономика становится все более сложной и нестабильной, именно более зрелые в цифровом отношении компании оказываются устойчивыми к экономическим потрясениям.

В 2021 году Дэни Эль-Эйд, директор по Северной Америке компании Adverity, занимающейся разработкой программного обеспечения для цифровой аналитики, провел исследование по этой теме. В его исследовании были изучены стратегии и тактики 10 компаний, которые позволили им в большей степени ориентироваться на данные, и рассмотрены их результаты во время двух последних рецессий: Великой рецессии 2008 года и Великой изоляции 2020 года.

Исследование Эль-Эйда показало, что существует тесная связь между зрелостью данных и устойчивостью к экономическим потрясениям. Он также утверждал, что существует пять основных показателей зрелости данных.

Что такое зрелость данных?

С точки зрения того, что значит быть управляемым данными, это больше относится к мышлению и культуре внутри компаний, чтобы рассматривать или принимать решения на основе данных и позволять алгоритмам делать необходимые прогнозы на основе кучи данных, которые накапливаются в течение конкретное количество времени. И доверять этим алгоритмам для вынесения суждений, а затем людям применять суждения к прогнозам или рекомендациям, которые раскрывают данные.

Зрелость данных или цифровая зрелость относится к шкале или типу эталона, чтобы иметь возможность определить, где компании находятся на шкале зрелости данных.

Эль-Эйд говорит: «Итак, у вас есть начальная стадия зрелости данных, которая только зарождается и, по сути, означает, что ваши данные хранятся в хранилищах внутри организации, где ни одна из данных, которыми владеет компания, не взаимодействует друг с другом. Таким образом, у ИТ есть свои данные, которые они обрабатывают, у продаж и маркетинга могут быть свои, у операций могут быть свои. И часто в зарождающихся зрелых компаниях, работающих с данными, они на самом деле не связаны. Поэтому, особенно в устаревших компаниях, я слышу, как некоторые из моих друзей говорят мне, что они не знают, что другие делают с данными в организации.

«Затем следующим шагом будет новый подход к зрелости данных, при котором некоторые данные начинают взаимодействовать друг с другом. Так что, возможно, ваши продажи и маркетинг могут начать говорить с вашими операционными данными, но они все еще довольно разрознены.

«Тогда у вас есть связанные и многократные моменты. Таким образом, настоящая связь — это то, где вы начинаете больше интегрироваться в организации. Вы можете получить более полное представление обо всех данных, которые проходят через компанию. И тогда несколько моментов действительно относятся к способности делать выводы или прогнозировать результаты на основе совокупности точек данных сигналов.

«Телекоммуникационные компании хорошо справляются с этим, потому что у них просто есть так много данных, передаваемых от их клиентов, оборудования, которое у них есть, и всевозможных беспроводных станций. Таким образом, все эти данные проходят, и они могут учитывать такие вещи, как данные о погоде. Они могут учитывать очень много разных сигналов. И когда компания достигает этой стадии, она может делать действительно впечатляющие и точные прогнозы, основанные на поведении и географии, и именно здесь она становится действительно мощной. Так что это немного масштабный подход, когда мы говорим о культуре, основанной на данных, и зрелости данных».

5 основных показателей зрелости данных

1. Культура и лидерство

Создание культуры, основанной на данных, требует, чтобы руководящая группа организации изменила свое отношение к данным и соответствующим образом адаптировала свою бизнес-модель. Руководящие группы должны решить, что превращение данных в актив является главным приоритетом, и формализовать включение в свои ряды директора по данным (CDO), чтобы централизовать и расширить роль данных в бизнес-стратегии и помочь реализовать концепцию.

Эль-Эйд говорит: «Я брал интервью у многих компаний из разных отраслей, с разным уровнем зрелости, на разных уровнях иерархии.

«Те, у кого были лидеры, которые ценили и действительно инвестировали больше и понимали преимущества управления данными и мышления, основанного на данных, на самом деле были более успешными. Многие компании сгруппированы на стадии становления и подключения, и многие компании, особенно на вершине, могут склонны переоценивать то, насколько они управляются данными.

«Но по мере того, как вы будете спускаться по лестнице, вы увидите, что она становится все менее и менее точной. Но у них было действительно глубокое понимание используемых технологий, вложения средств как в жесткие, так и в мягкие факторы ИТ. И получил более четкое представление о том, как это просачивается по всей организации. Эти компании были более успешными.

«И снова возвращаясь к примеру с телеком. В телекоммуникациях у вас, как правило, есть старшие руководители, которые хорошо разбираются в технических вопросах. А также держать руку на пульсе. Однако, что касается того, как данные используются на всех уровнях организации, то те, которые только зарождались и появляются на стадии зарождения — я имею в виду, например, некоторые компании в индустрии туризма и гостеприимства — они, как правило, чтобы переоценить, насколько они управляются данными. Он гораздо более разрозненный и разрозненный, чем они на самом деле утверждают».

2. Развитие DataOps

Компания не может быть ориентирована на данные, если она не сосредоточена на создании стека технологий для его реализации.

А превращение данных в актив требует от компании аудита всех своих данных, как структурированных, так и неструктурированных, прежде чем инвестировать в надежную цифровую инфраструктуру для их обработки.

Эль-Эйд говорит: «Компании все больше внимания уделяют DataOps. Когда я начал писать об этом для своей диссертации, это не было чем-то общеизвестным или термином, используемым внутри организации. У вас есть DevOps. Обычно это то, что подпадает под это. Но DataOps имеет более широкие последствия, связанные с пониманием рабочего процесса и того, как спроектирован и спроектирован конвейер данных в организации. Это часть, которая относится к созданию инфраструктуры, чтобы вы могли начать интегрировать все свои данные.

«Таким образом, это все больше становится операционным руководством, которое компании начинают использовать. Когда они начинают назначать или добавлять CDO в свои ряды, а также в C Suite и в зал заседаний, как правило, это подпадает под его или ее мандат, чтобы действительно операционализировать данные, чтобы они стали активом внутри организации, а не просто, скажем, инсайты или цифры. Реальное преобразование данных в актив, имеющий долларовую стоимость, является, по сути, результатом и целью этого».

3. Инвестиции в данные и технологии

Чтобы обеспечить надежную архитектуру данных, организациям необходимо уделять приоритетное внимание инвестициям в данные и технологии. После Великой рецессии общие годовые расходы JP Morgan на технологии выросли до 8,5 млрд долларов в 2011 году; в том же году было подсчитано, что хедж-фонды потратят на ИТ дополнительно 2,09 млрд долларов.

Эль-Эйд говорит: «Большинство компаний, согласно моему исследованию, не имеют успешных результатов в цифровой трансформации и инвестициях в ИТ, которые они делают. Они не построили культуру, необходимую для того, чтобы иметь возможность воспользоваться преимуществами технологии. Они не построили должным образом дорожную карту или инфраструктуру, чтобы получить от этого максимальную отдачу.

«Поэтому они начинают бросать деньги, скажем, в громкие имена, потому что они слышат Salesforce, или они слышат IBM или SAP, и они бросают много денег в эти компании. Но потом, по сути, мы всегда слышим, что миграция или трансформация просто бесконечны. Безусловно, это непрерывная работа. Но вы должны иметь определенные вехи и уметь наметить их. Так что вы можете оценить свой ROI от этого. И многие компании, с которыми я разговаривал, — я думаю, что где-то около 70% — не принесли ожидаемой прибыли, и они винят в этом технологии».

4. Повышение квалификации

Несколько исследований показали, что основными внутренними препятствиями на пути создания рабочей силы, ориентированной на данные, являются пробелы в культуре и квалификации кадров. В своем третьем ежегодном опросе CDO компания Gartner обнаружила, что «плохая грамотность в отношении данных» является вторым по величине препятствием на пути к успеху, которому предшествуют «культурные вызовы для принятия изменений».

Эль-Эйд говорит: «Представьте, что вам нужно глубже понять, как строится архитектура данных, как разные конечные точки взаимодействуют друг с другом, куда идти и получать данные, необходимые для принятия определенных решений. Компании либо будут полагаться только на ИТ-отдел, и это создаст огромное узкое место, потому что у вас есть все люди в разных отделах. Они не хотят иметь с этим дело или не имеют для этого навыков. Так что они будут направлять все в ИТ-отдел. И это создаст огромное узкое место, и тогда ничего не сдвинется.

«Вот почему компаниям необходимо повышать квалификацию или масштабировать свою рабочую силу, чтобы их грамотность в отношении данных распространялась на всю организацию. Так что кто-то, если ему нужно, может пойти и получить информацию, которая ему нужна. Таким образом, они знакомы с тем, как работать с необходимыми платформами.

«И это требует больших усилий, особенно в крупных организациях, чтобы переквалифицировать всех или заставить их принять новую платформу. Большинство людей не хотят узнавать ничего нового. Так что это та часть, которая действительно вызывает много задержек. Это человеческий аспект. И поэтому мы часто слышим обвинения в адрес поставщика или технологию как причину, по которой они не добились успеха, вместо того, чтобы действительно смотреть на человеческий аспект этого в своей собственной организации».

5. Автоматизация

Еще одним фактором оценки цифровой зрелости компании является ее способность эффективно использовать автоматизацию. Компания имеет сильную возможность использовать автоматизацию, когда она достигает удовлетворительного уровня по основным направлениям, таким как люди, процессы, технологии и данные. Как правило, основной целью является снижение затрат и повышение производительности.

Эль-Эйд говорит: «Не все процессы, задачи и организации выиграют от нашей автоматизации. Это не всегда решение проблемы. Постоянное желание все автоматизировать не устраняет основные проблемы, которые могут быть. Таким образом, в организациях, у которых есть более широкий спектр для автоматизации определенных задач, мы увидим, что они получат наибольшую выгоду от инвестиций в цифровые технологии и данные.

«Это действительно относится к тому, насколько компания склонна автоматизировать определенные процессы и задачи по сравнению с теми, которые могут не понадобиться. Таким образом, те, у кого на самом деле нет возможностей или требований для автоматизации, по умолчанию не будут продвигаться дальше по шкале зрелости данных просто потому, что им не нужна автоматизация».

Дэни Эль-Эйд примет участие в панельной дискуссии на DMWF 23 июня. Дискуссия под названием «У нас есть все новейшие технологии, но мы все еще не управляем данными — кто в этом виноват?».

• Какие проблемы могут решить технологии (а какие нет)?
• Что означает культура, основанная на данных, и почему это важно?
• Нанять или повысить квалификацию? Какую роль играют сотрудники в получении максимальной отдачи от данных?

Теги: Неблагоприятные условия, данные, зрелость данных