Управление данными: не роскошь, а необходимость

Сами по себе данные — просто набор цифр. Их нужно уметь собирать, анализировать, управлять ими, хранить и, главное, эффективно использовать в различных бизнес-процессах. Далеко не все компании могут видеть целостную картину своих данных, могут извлечь из них полезную информацию, да и просто управлять ими. Не хватает инструментов, а главное — знаний. Мы побеседовали на тему управления данными (Data Management) с несколькими экспертами, работающими на российском ИТ-рынке.

Двигатель бизнеса

Современные предприятия все больше зависят от информационных технологий, во многих случаях эта зависимость критически важна. Соответственно, значимость управления данными растет год от года. «Сейчас процесс управления данными становится более значимым для современного предприятия, чем это было ранее. Данные — это не просто набор рандомных файлов. Это те документы, из которых можно и нужно извлекать большие объемы полезной информации, которая позволяет строить прогнозы, гипотезы, находить закономерности, что в итоге может влиять на принятие важных бизнес-решений», — считает Александр Васильев, руководитель практики Microsoft компании Atos.

По мнению Кирилла Голожина, инженера по решениям компании Cloudera, основным драйвером, способствующим значимости управления данными, является рост конкуренции. «В эпоху повсеместной цифровизации и свободного рынка предприятия ищут новые способы увеличения прибыли и других показателей эффективности своего бизнеса. Ключевым источником подобных решений становятся данные, генерируемые как внутри предприятия, так и за его пределами», — говорит он. Станислав Лазуков, директор направления в департаменте анализа данных компании «Ростелеком», акцентирует внимание на важности данных, как ключевого ресурса. «С помощью различных ресурсов любое предприятие преобразует сырье в продукцию для последующей реализации и получения прибыли, — поясняет он. — И если процессы управления ресурсами (поставщиками, складскими запасами, кадрами и так далее) и производством существуют уже десятилетиями, то термин «управление данными» появился лишь в XXI веке, хотя значимость его трудно переоценить. Хочется вспомнить фразу Клайва Роберта Хамли, произнесенную им в 2006 году — Data is the new oil, — и сказать, что данные точно такой же ресурс, причем пронизывающий всю организацию. Управлять своими данными — значит принимать взвешенные и обоснованные решения, а с развитием технологий машинного зрения и искусственного интеллекта — делать это мгновенно, одновременно учитывая множество факторов».

Краеугольный камень цифровизации

Предприятия идут по пути цифровизации бизнеса. Это объективный процесс построения цифровой экономики, миновать который не удастся никому. Более того, пандемия коронавируса лишь усилила и ускорила эту общемировую тенденцию. Как изменились подходы к управлению данными? «Один из результатов повсеместного перехода к управлению данными — их демократизация: они становятся доступными с точки зрения описания, интерпретации и возможности применения. Это особенно актуально в условиях гибридного формата работы. Раньше сотрудники могли делиться знаниями друг с другом в офисе, теперь для этого есть профессиональные инструменты: например, каталоги и бизнес-глоссарии. По сути, формируется единое информационное поле — это и становится ключевой задачей управления данными. Наблюдается и еще один тренд: специалисты по работе с данными теряют узкоспециализированную отраслевую экспертизу. Дата-инженеры и дата-аналитики более свободно перемещаются между разными индустриями. Еще три года назад было сложно встретить аналитика c банковским опытом, например, в ретейле или нефтегазе. Сегодня же межотраслевая миграция стала драйвером для развития компетенций, которые позволяют правильно работать с данными», — рассказывает Лариса Малькова, управляющий директор практики Applied Intelligence Accenture.

«Цифровая трансформация устойчиво ассоциируется не только с автоматизацией бизнес-процессов, но и с развитием решений data-driven, — добавляет Станислав Лазуков («Ростелеком»). — Причем во многом грамотное и аккуратное отношение к данным, которые находятся в распоряжении предприятия и рождаются каждую секунду в его производственных системах, датчиках и программных контроллерах, — залог успешного развития. Если ERP — это кровеносная система предприятия, то управление данными — его нервная система, играющая важнейшую роль в обмене информацией, связующее звено между всеми производственными и управляющими процессами. И большинство наших партнеров в своих стратегиях цифровизации отводят управлению данными особую роль, активно инвестируя в создание единой информационной среды работы с данными и развитие технологического ландшафта. Ведь качество и доступность информации — ключ к повышению эффективности принимаемых решений, сокращению издержек и максимизации прибыли, а зачастую и монетизации накопленных данных».

Роман Шемпель, эксперт по системам управления данными, IBM в России, полагает, что многое зависит от того, что каждая конкретная компания вкладывает в понятие цифровизации или цифровой трансформации. «Однако универсальным здесь, вне зависимости от различных подходов, будет установление быстрого доступа к надежным данным. Другой вопрос, как это организовать? Например, через полноценный операционный штат для подготовки отчетов и проверки данных по разным направлениям. Или через строгие внутренние политики и процессы, предусматривающие хранение и обработку данных. А может быть, через построение системы единого операционного окна управления данными? Оно сочетает все необходимые элементы работы с данными для их подготовки, обработки и применения на предприятии. В этом случае управление данными становится одним из центральных звеньев в стратегии цифровизации и служит инструментом достижения целей трансформации компании к изменяющейся среде, с созданием механизмов гибкого управления всеми активами предприятия, среди которых цифровые активы занимают значимое место», — считает он.

Универсальные проблемы

Хотелось бы поговорить и о проблемах, с которыми сталкиваются организации, когда они работают с данными: собирают, хранят, анализируют и применяют для повышения эффективности процессов и управления. «Одной из самых важных проблем можно назвать получение выгоды из данных, — говорит Александр Васильев (Atos). — Традиционно сложилось, что за хранение, использование и преобразование данных отвечает узкий круг специалистов. При этом остальным сотрудникам компании данные недоступны или непонятны. Цифровизация предприятия фактически требует обеспечения прозрачного и понятного доступа к данным всем заинтересованным сторонам, быстрого извлечения из данных полезной информации и оперативной работы с ними». По словам Кирилла Голожина (Cloudera), одной из типичных проблем у заказчиков становится использование внешних инструментов для аналитики данных за пределами платформы, что приводит к data silos, то есть разобщенности данных, а также отсутствию единого уровня безопасности. «Даже если имеются на платформе подобные инструменты, зачастую заказчики недостаточно информированы. Во избежание подобных ситуаций мы стараемся обучать наших заказчиков и информировать о всех доступных возможностях платформы, внутри которой можно реализовать любой сценарий по работе с данными», — объясняет эксперт.

«Самая главная проблема в области Data Management — когда нет Data Management, или этот лозунг только декларируется, на деле ограничиваясь лишь несистемным подходом к построению data silos или даже разрозненных хранилищ данных, что вызывает еще большие сложности согласования информации и доступа к ней. А глобально проблемы управления данными можно условно разделить на бизнес-проблематику, процессный и технологический слой. И если бизнес-проблематика в области управления настолько специфична для каждой отрасли, что ей можно посвятить отдельную серию статей, то процессные и технологические сложности довольно универсальны, — отмечает Станислав Лазуков («Ростелеком»). — Основную проблему вызывает зачастую сложный наследуемый ландшафт: разрозненные потоки данных, дублирующие нецелевые решения, — всё это сложности на пути к систематизации работы с данными в организации, построению единого глоссария и каталога отчетности. Нередко, когда мы говорим о задачах управления данными в сложных и в основном крупных организациях, остро встает проблема спонсорства — ведь внедрение единой технологической платформы работы с данными требует существенных ресурсов. И следом возникает вопрос приоритезации: чьи задачи делать в первую очередь — розницы, корпоративного бизнеса, финансов, или стремиться к правильной целевой архитектуре ИТ? Также следует отметить проблематику управления требованиями — это и избыточные требования («хочу все и сразу»), и сложность перевода с бизнес-языка на технический, и часто неуправляемые изменения в ИТ-ландшафте, которые критично влияют на качество отчетности, когда функция CDO как «последняя миля» принимает на себя весь поток негатива от бизнес-пользователей. Предвосхитить эти проблемы непросто, но стратегический подход к реализации Data Management приносит свои плоды, да и свод знаний DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) может служить настольной книгой, опыт которой может помочь избежать ошибок».

В свою очередь, Александра Мирошниченко, технический директор компании Aveva, делит организации, исходя из их зрелости в области управления данными, на четыре категории. Первые не управляют данными. Вторые управляют информацией, применяя старые методы. Третьи собираются или начали реализовывать современные стратегии. Четвертые уже внедрили успешные подходы и используют их. «Компаний, не управляющих данными, сейчас уже, пожалуй, нет, — отмечает она. — Если говорить об организациях, которые применяют исторически унаследованные методы, существовавшие во времена документно-ориентированных подходов, то для них типичная проблема — устаревающие данные, их несогласованность между собой и разрозненность источников информации. К тому же поиск нужных сведений занимает много времени. Все это повышает риск возникновения ошибок, снижает скорость принятия решений и может привести к потере части активов. В результате бизнес-процессы сильно страдают, а у предприятия возникает потребность в изменении подхода к управлению данными».

К третьей группе Александра Мирошниченко (Aveva) относит организации, которые планируют или уже начали внедрять технологии управления данными. Эти компании задают тон в своей отрасли. «Переход на новый процесс — это проект внедрения изменений внутри предприятия, требующий наличия четких целей, сроков исполнения, заинтересованных лиц и т. д. В противном случае у компании могут возникнуть неверные ожидания. Цели проекта должны соответствовать уровню зрелости компании, ее бизнес-задачам и позиции на рынке. Например, если взять ретейл, то у маленького онлайн-магазина задачи управления данными будут отличаться от крупного гипермаркета. Так же и в любой другой отрасли. Кроме того, важно понять, что такое управление данными в контексте конкретного предприятия. Для кого-то это систематизация, хранение и поиск информации, а для кого-то — анализ данных, их валидация, проверка согласованности и управляющие действия на основе проведенного анализа. Нужно также определиться, с какими данными придется работать, что оптимизировать и какой процесс будет пилотным. Согласно нашей экспертизе, наибольшую эффективность дает оптимизация в той точке, где данные передаются с одного крупного участка общего процесса на другой. Если мы рассмотрим проект капитального строительства, то оптимизация работы отдельных процессов, таких как проектирование, строительство, закупки, безусловно, важна, но наибольший эффект мы получим именно там, где эти процессы встречаются. Если на этих этапах не управлять передачей большого объема информации между командами, компания может понести колоссальные потери и столкнуться со значительными рисками. Соответственно, именно такие критические точки имеет смысл выбрать объектом пересмотра процесса управления. Проект изменений требует от бизнеса готовности перестроить работу. Все участники проекта должны принять перемены, новые роли и практики. Нужно сформировать команду, которая обеспечит выполнение новых процессов и будет активно участвовать во внедрении. У проекта должен быть лидер, способный управлять всеми процессами, следить за настроениями сотрудников и при необходимости корректировать их действия. Не стоит ожидать, что кто-то придет и сделает все под ключ. Если руководство и персонал компании не заинтересованы в этих изменениях, то, к сожалению, вероятность успеха крайне мала.

И конечно, очень важно использовать правильные инструменты. Технологии должны соответствовать тем процессам, которые они будут поддерживать. Например, программное обеспечение не будет работать, если под него не выстроены процессы, не обучена команда и компания не готова к новшествам. Именно в совокупности процессов, людей и инструментов — залог успешной работы, что подтверждается нашим многолетним опытом», — продолжает она.

Последняя группа компаний, по мнению Александры, — это те, кто уже достиг успеха в области управления данными и являются лидерами рынка. «Но даже они могут столкнуться с новыми вызовами, ведь мир постоянно меняется и никто не гарантирует, что сегодняшние лучшие практики будут работать и в дальнейшем. Им необходимо следить за изменениями вокруг и внутри компании, чтобы понимать, насколько их методы управления данными эффективны», — предупреждает эксперт.

Везде свои преимущества

Бизнес состоит из нескольких направлений. Это производство, продажа, маркетинг и многое другое. В каких сферах управление данными наиболее эффективно? «Наибольший эффект достигается там, где бизнес максимально оцифрован и собирает большое количество данных, которые могут быть основой для измерений. Если сам процесс построен так, что менеджмент может собирать метрики о его продуктивности и узких местах — то управление данными будет эффективным независимо от того, производство это или, например, продажи», — считает Лариса Малькова (Accenture). «Каждое из направлений бизнеса нуждается в данных, ведь такие неизменные спутники любого процесса, от технологического до административного, как прогнозное и оптимизационное моделирование, отчетность, выявление трендов и управление самим процессом требует наличия и анализа данных, — объясняет Роман Шемпель (IBM). — Скажем, производство включает ресурсное планирование на основе прогнозных данных о будущем спросе (в том числе на основе исторических данных потребления), данных об имеющихся ресурсах. Все это требует данных, их качественной подготовки и работы с переменными параметрами, что предъявляет особые требования к инструментам их управления. В этом случае, когда данные помогают строить процесс производства эффективнее, нам известны примеры значимого эффекта на всю производственную цепочку, что безусловно ведет и к ощутимому экономическому эффекту. В маркетинге и продажах, пожалуй, основную роль играет прогноз спроса и отклика на маркетинговое предложение. Собрать данные для оперативного ответа на маркетинговую кампанию, изменить переменные параметры для нового расчета, дополнить новыми данными и инсайтами следующий шаг компании — на все перечисленное влияет качество инструментов работы с данными, что в совокупности с выстроенным процессом дает синергетический эффект работы с данными в той или иной сфере бизнеса». «Если бизнес компании в добыче или переработке полезных ископаемых, то, конечно, использование Data Management или Data Science в производственном цикле дает ощутимый эффект. В ретейле очевидно целевое продуктовое предложение для клиента, имеющее привлекательную цену, а значит, маркетинг и продажи — это «сердце» бизнеса. В телекоме знание об абоненте и глубокое понимание клиентского профиля — основа для роста ARPU и удержания. Примеров много, но ценность сильно зависит скорее не от сферы бизнеса, а от качества того самого Data Management», — резюмирует Станислав Лазуков.

Тема управления данными настолько обширна, что ее невозможно охватить в рамках одного экспертного обзора. Мы обязательно вернемся к ней в ближайшее время и поговорим о практических аспектах внедрения и применения Data Management.

Источник