Аналитика и данные – ваш козырь против конкурентов

В мире бизнеса, где конкуренция не дремлет, умение быстро собирать, анализировать и использовать данные – это не просто бонус, а стратегическое оружие. Точные данные плюс мощная аналитика – и вот уже бизнес не плывет по течению, а ловит волну возможностей, предугадывая тренды и обходя конкурентов. Как считают эксперты Gartner, без этого сегодня на рынке делать нечего. Специально для Хабр выделили основные моменты из их исследования ^[1](автор оригинала – Chris Howard). 

Стратегия работы с данными и аналитикой

Ключевые факторы успеха любой стратегии работы с D&A

Современная стратегия развития позволяет компаниям принимать взвешенные решения и измерять ценность для бизнеса.

Данные как актив для роста на фоне конкурентов. Чтобы успешно развивать бизнес и внедрять цифровые проекты, нужно создавать гибкие стратегии работы с данными и аналитикой (D&A). Для этого необходимо:

· Определить инициативы в области D&A для достижения измеримых бизнес-результатов;

· Разработать собственную программу D&A, основанную на  формировании видения и непрерывного совершенствования;

· Определить ключевых заинтересованных лиц в ИТ-отделе и других подразделениях.

Для улучшения процесса принятия решений или увеличения выручки руководители подразделений обработки и анализа данных должны с самого начала смотреть на все с точки зрения ^[2] ценности для бизнеса. И главное здесь – разработать стратегическую концепцию (фреймворк).

Концепция работы с данными и аналитикой

Выстроенная концепция помогает руководителям аналитических подразделений создать стратегию, которая формирует культуру принятия решений на основе данных и улучшает бизнес-результаты за счет использования информации.

Такая стратегия определяет, что должно быть в корпоративной программе работы с данными и почему. Это создает общий подход к работе, который в итоге помогает  бизнесу достичь заявленных целей. В любой стратегии следует определить следующие компоненты:

· Видение на основе данных (D&A);

· Факторы, помогающие реализовать стратегию работы с данными и аналитикой;

· Желаемые результаты программы.

Эффективные планы рождаются в скоординированной работы стейкхолдеров с руководителями подразделений. Они объединяют цели бизнеса и подход к данным. Гораздо хуже, когда такие планы делает одна небольшая команда, а затем «спускает» к исполнению остальным бизнес-подразделениям. Лучше так не делать. Сначала стоит определить стратегию («что?» и «почему?»), а уже потом переходить к операционной модели, которая отвечает на вопрос «как?». В ней важно зафиксировать все компетенции, ресурсы, процессы и структуры. Необходимо оценить, чего не хватает организации для достижения целей в области D&A. Обычно не хватает профильных специалистов, а также знаний в области аналитики.

Видение на основе данных (data-driven vision)

Работа с данными и аналитикой как бизнес-функция, ориентированная на создание ценности

Видение для стратегии кратко поясняет, что значит быть организацией, принимающей решения на основе данных, и какую пользу это принесет. Оно должно фокусироваться на ценности, которую программа создаст для заказчика.

Видение, ориентированное на бизнес-ценность, помогает представлять работы с данными и аналитикой как стратегическое направление, а ее руководителей – как равных партнеров в отношении других подразделений. Это меняет восприятие ^[3] всей функции: аналитика становится не просто вспомогательной опцией, а ключевым инструментом для принятия решений. Это очень важно, учитывая растущие ожидания того, что данные будут двигать цифровую трансформацию и развитие устойчивых цифровых платформ.

Заранее предупреждаем: в некоторых организациях разговоры о data-driven vision воспринимаются в штыки. Часто это звучит как абстрактные лозунги руководителя, которые не отражают реального положения дел в организации. Но несмотря на возможный скептицизм, видение все-таки стоит четко сформулировать. Оно помогает команде D&A и другим подразделениям работать в одном направлении, придерживаться стратегии и находить новых сотрудников. Однако для этого видение должно быть конкретным и при этом отвечать ключевым требованиям.

Из четко сформулированного data-driven vision должно быть понятно, что значит принимать решения на основе данных, причем в трех разрезах:

· Видение и лидерство ^[4]. Какую роль в организации играет работа с данными и аналитикой? Как аналитика способствуют достижению важнейших бизнес-целей?

· Трансформация бизнеса. Какие новые бизнес-модели благодаря этому становятся доступны организации?

· Культура и изменения. Какую роль данные и аналитика играют в цифровой трансформации? Какими будут культура и изменения, основанные на данных, особенно с точки зрения грамотной работы с данными?

Четко сформулированное видение при разработке стратегии необходимо для того, чтобы:

1. Мотивировать сотрудников компании;

2. Учитывать уникальные особенности компании, которые могут стать для нее преимуществами на рынке;

3. Демонстрировать, что работа с данными – это стратегический инструмент для роста;

4. Сфокусировать усилия на ключевых приоритетах и долгосрочном развитии. 

Такой подход показывает важность аналитической работы и включает следующие целевые направления:

— кому адресована помощь;

— как формулируется стратегическая цель;

— в чем заключается способ достижения (ценностные предложения).

Факторы, помогающие реализовать стратегию D&A

Необходимо определить внутренние, отраслевые и технологические факторы или тренды, влияющие на стратегию

Хорошая стратегия учитывает не только специфику бизнеса, но еще факторы и тренды ^[5], которые влияют на вашу организацию. К ним относятся:

· Внешние социальные, коммерческие и отраслевые факторы. Что происходит в вашей отрасли или в отраслях, с представителями которых вы взаимодействуете? Как работа с данными и аналитикой может помочь компании адаптироваться к этим трендам?

· Внутренние организационные факторы. Какие изменения происходят сейчас в вашей организации? Наблюдается ли, например, тенденция к централизации или децентрализации? Переход к стилю управления, основанному на правилах или принципах? Или к работе по принципам agile?

· Технологические факторы. Какие новые технологии меняют вашу отрасль или организацию? Например, чего ждать в связи с развитием искусственного интеллекта ^[6] (ИИ) или появлением фабрик данных?

На стратегию D&A в каждой  организации влияет много различных факторов. Их значимость зависит, например, от приоритетов и интересов стейкхолдеров. Кроме того, следует понимать, насколько данный фактор можно считать устоявшимся, чтобы спрогнозировать его потенциальное влияние в будущем.

 Какие бывают тренды:

· Устоявшиеся. Для работы с ними и расстановки приоритетов можно использовать проверенные подходы.

· Развивающиеся. Тут требуется планирование, хотя обычно понятно, в каком направлении они будут развиваться.

· Зарождающиеся. Приносят больше неопределенности, в этом случае приходится больше экспериментировать и учиться.

Сопоставляйте факторы и тренды, исходя из их типа (внутренний, внешний или технологический) и степени устойчивости.

Результаты для стейкхолдеров (stakeholders)

Определите четкое ценностное предложение для стратегии

Ваша стратегия должна объяснить каждому из заинтересованных лиц, в чем ее польза именно для них. А для этого целесообразно ответить себе на четыре вопроса:

1. Кто ваши заинтересованные лица? Перечислите всех внутри организации и за ее пределами;

2. Какие бизнес-результаты необходимы каждому из них? Это может быть рост выручки, экономия затрат, управление рисками, ценность для клиентов и т.д;

3. Как стратегия поможет достичь этих целей? Укажите конкретные сценарии использования, инициативы и продукты в области анализа данных, которые улучшат процесс или деятельность его участников;

4. По каким ключевым показателям эффективности (KPI) можно будет судить об успешности вашей стратегии? Измерьте бизнес-результаты, которых ожидаете достичь. Определите показатели, по которым можно будет судить о ходе реализации, например «процент сотрудников, обученных работе с данными», и о результате, например «реализация стратегии способствовала росту доходов на 5%».

В ходе этого процесса стратегия постепенно объединится с ценностным предложением, раскрывая, какую пользу ее реализация принесет организации. Ценностные предложения делятся на три вида:

Работа с данными и аналитикой как полезный инструмент

Здесь речь идет про базовую функциональность, которую все участники процесса  могут в любое время использовать для решения любых задач, а главным результатом будет постоянная доступность такой платформы для работы с данными. Успешность использования данных как полезного инструмента можно будет измерить, ответив на вопросы по типу SLA:

· Какова доступность платформы?

· Можно ли быстро и легко получить доступ к данным для различных целей?

· Сколько времени требуется для добавления нового источника данных или API для доступа к данным?

Работа с данными и аналитикой как способ достижения цели

Это ценностное предложение описывает достижение конкретной бизнес-цели. Основными результатами будут конкретные решения, подходящие для конкретной цели. Успешность использования данных как способа достижения цели можно будет измерить, исходя из выполнения заявленных бизнесом KPI:

· Насколько выросла конверсия после внедрения нового аналитического инструмента для управления маркетинговыми кампаниями?

· Сколько денег мы сэкономили благодаря профилактическому техническому обслуживанию оборудования на основе данных и аналитики IoT-датчиков?

· Сколько денег мы сэкономили благодаря улучшенным алгоритмам обнаружения мошенничества?

Работа с данными и аналитикой как фактор, стимулирующий дальнейшее развитие

Это ценностное предложение показывают, как новые инструменты и формы данных помогают достигать бизнес-целей, открывая новые идеи и источники дохода. Его успех зависит от инновациями. Например:

· Какое процентное соотношение между данными, которые ничего не дают, теми, что позволяют оптимизировать работу, и теми, что помогают провести кардинальные изменения (например, 50%:40%:10%)?

· Какой объем выручки принесли инициативы по работе с D&A?

Все эти три предложения ориентированы на бизнес-ценность и часто сосуществуют в одной организации.

Развивайте все ценностные предложения параллельно, чтобы работа с данными приносила бизнесу максимальную пользу. При этом следует учитывать влияние конкретного сценария на бизнес с учетом факторов как ускоряющих, так и замедляющих его реализацию. Это и срочность, и время реализации, степень участия заинтересованных лиц, готовность организации к изменениям, умение сотрудников работать с данными и аналитикой, культура управления на основе данных и т.д.

Непростая реализация стратегии D&A

Реализация стратегии в конкретной операционной модели зависит от менеджмента.

· Успех стратегии полностью зависит от того, как она реализована. Только после того, как вы четко ответите на вопросы «почему?» и «что?», следует подумать о том, «как?» реализовать стратегию работы с данными и аналитикой в соответствующей операционной модели.

· Компетенции позволяют «приземлить» стратегию на операционную модель. Поэтому, заканчивая разработку стратегии, организации должны оценить компетенции, которые у них есть сегодня, и те, которые нужно будет развивать завтра.

Оценка компетенций позволяет выявить ключевые пробелы, которые организации необходимо закрыть. К ним зачастую относится нехватка навыков грамотной работы с данными. Участники опроса Gartner CDAO Survey в 2022 году назвали низкий уровень грамотности в области данных главной помехой на пути к успеху. При этом работа с данными — это именно то, во что нужно больше всего вкладываться, чтобы построить организацию, которая принимает решения на основе данных и чьи сотрудники умеют работать с данными, используют информационные активы и повышают эффективность инвестиций. Оценка компетенций может помочь руководителям соответствующих подразделений найти специалистов по обработке и анализу данных и других квалифицированных сотрудников, которые им как раз и нужны.

Работа с данными и аналитикой – это не просто поддержка бизнеса, а его стратегический инструмент. Чтобы быть конкурентоспособными, компании должны четко формулировать видение работы с данными (data-driven vision), учитывать ключевые факторы и тренды, а также развивать компетенции сотрудников. При этом реализация стратегии требует участия всей организации, четкого понимания ценности данных и готовности к изменениям.

Читайте другие части исследования:

Часть 1. Как видят свои главные задачи 12 тысяч опрошенных ИТ-директоров ^[7]