«Наступление» больших данных трансформирует как отдельные организации, так и целые отрасли. Но прогресс этих изменений происходит неравномерно. Проведенное McKinsey исследование показало, что разрыв между лидерами и аутсайдерами в использовании аналитики углубляется. Некоторые компании значительно продвинулись вперед, другие же не могут сделать даже первые шаги: в них доминирует замешательство, а руководители и персонал ставят под сомнение целесообразность инвестиций в big data.
Чем же обусловлена такая разница? Представители компании McKinsey посвятили несколько месяцев разговорам с руководителями аналитического направления различных организаций. Все говорили практически об одном и том же: о преимуществах и рисках, связанных с аналитикой больших данных; о начальном скептицизме персонала, который затем превращается в энтузиазм, когда люди видят возможности этого подхода; о необходимости использования общих рамочных моделей и инструментов; и особенно — о конкурентном преимуществе, которое получает компания, сформировав культуру, где интегрируются знания, инструменты и аналитические подходы к принятию решений.
На основе бесед с респондентами авторы исследования вывели семь принципов, которые являются основой конструктивной культуры, вращающейся вокруг данных.
1. Культура данных — это культура совершенствования управленческих решений
Нельзя воспринимать анализ данных как абстрактный «научный эксперимент». Главная цель — использовать данные для принятия лучших решений.
Роб Каспер, директор по вопросам данных JPMorgan Chase: Лучший совет, который я могу дать, — это фокусировать внимание на реальных проблемах. В чем заключается ее сущность и как можно ее решить? Просто накапливая большие объемы данных, вы обманываете себя. Это не является жизнеспособной стратегией.
Ибрахим Гоксен, директор по цифровым технологиям AP Moller-Maersk: Иногда, когда люди накопили много данных, возникает соблазн сказать: «Что нам могут подсказать данные? Какие выводы мы можем сделать?» Лично я категорически не приемлю такой способ мышления.
Нужно начать с определения результата, которого вы хотите достичь. Затем выясните, какой тип данных для этого нужен и какие идеи из них можно извлечь. Далее, не мешкая, передайте выработанное решение команде или клиенту. Это, собственно, и есть петля цифровой обратной связи: генерируемые командой или клиентами идеи служат «ускорителем» совершенствования процесса или продукта.
Кэмерон Дэвис, глава направления научных корпоративных решений NBCU: В первую очередь мы смотрим на точки, в которых происходит принятие решений. Анализируем процесс и пытаемся выявить пробелы в имеющихся данных, чтобы оценить объем времени и усилий, необходимых для получения дополнительных данных.
Джефф Лухнау, генеральный менеджер, Houston Astros: В начале мы задали вопрос: «Как это называть — аналитикой или как-то иначе?» Решили назвать «наукой принятия решений». Речь идет о том, чтобы получить информацию и разработать модели, которые помогут всем, кто принимает решения (кто бы это ни был — генеральный менеджер или директор команды низшей лиги), лучше выполнять свою работу.
2. Непосредственное участие СЕО и членов совета директоров
Такое участие должно быть систематическим, а не ограничиваться отдельными мероприятиями.
Кэмерон Дэвис: Наш CEO постоянно готов выслушивать, как у нас обстоят дела и предоставлять обратную связь. Ежеквартально мы встречаемся с ним на сессии, где обсуждаем, что делаем сейчас, какие проблемы возникли, как мы использовали предоставленные средства, в чем видим ценность новых разработок, какие технологические решения внедрили.
Такехико Нагумо, Mitsubishi UFJ Research and Consulting (MURC): Работа с большими данными — относительно новое направление. Поэтому четкость понимания членами совета директоров — это отправная точка для всего. Мы проводим для них образовательные сессии. Очень важно, что некоторые из директоров не из организации. Поэтому они привносят новые для нас знания, а мы, интегрируя внутренние и внешние знания, создаем уникальные компетенции MURC.
Роб Каспер: По мере того, как все больше людей оцифровывают все, что они делают, — основным становится прозрачность и доступ к данным способом, который позволяет генерировать ценность. Поэтому руководители высших уровней должны прививать прозрачность на каждом уровне — чего бы это ни касалось: бюджета; распределения времени; перечня проектов. Ведь известно, что «лучшее дезинфицирующее средство — это солнце».
3. Демократизация данных
Для создания конкурентного преимущества необходимо, чтобы потребность в данных чувствовали все, включая тех, кто находится на низких уровнях.
Такехико Нагумо: Данные для нас как хлеб, который вы едите каждый день. Каждый член организации должен учиться мыслить категориями данных. Но это не может произойти в одночасье. Создание «сквозного» набора данных, который был бы актуален для различных функций и подразделений — это основа успеха.
Кэмерон Дэвис: Захватите людей идеей аналитики. За время моей работы в NBCU и за 20 лет пребывания в других творческих компаниях я не встретил никого, кто сказал бы: «Ни в коем случае не давайте мне информации, которая может помочь сделать лучший продукт».
Тед Колберт, IT-директор Boeing: Нужна платформа, через которую сотрудники должны иметь простой доступ к данным. Это поможет им убедиться в ценности аналитики и самостоятельно создавать решения, не требующие участия датолога.
Ибрахим Гоксен: Данные должны двигаться по всей структуре без каких-либо препятствий. У нас тысячи людей могут их использовать в повседневной работе. Организация как бы насыщается «кислородом». Потому что когда данные применяются для решения бизнес-проблемы, рождается инновация.
4. Данные и риски
Задача управления рисками — обеспечить безопасность и ответственные подходы к интегрированию данных в основные процессы.
Тед Колберт: У нас безопасность всегда на первом плане. Уровень требований к сертификации ПО, интегрированного в наши продукты, чрезвычайно высок. А данные о том, как люди используют систему, помогают нам понять, что именно они делают. Это нужно для того, чтобы производительность и безопасность были неразрывно связаны между собой.
Кэмерон Дэвис: Мы имеем правила, что можно делать, а что нет. Если вы пойдете против этого — то, скорее всего, потеряете работу. Также есть риск, что вы будете получать неправильные выводы. Нужны люди, которые непрерывно это отслеживают. У нас были случаи, когда данные двигались совсем не в ту сторону и никто этого не замечал.
Такехико Нагумо: Это почти как Инь и Янь, или темная и светлая стороны. Политика, процедуры, каталоги и словари данных является базовым фундаментом для работы с данными. Другая, светлая сторона — это датология, аналитика, инновация, рост. Без прочного фундамента вы не сможете использовать данные. Если же вы его построили, но не используете данные творчески, то не растете. Очень важно объединить эти два элемента.
Ибрахим Гоксен: Любая компания находится в рамках определенных ограничений. Мы, как глобальная фирма, должны действовать в соответствии с большим количества регуляторных положений. Это означает, что подчиняясь различным требованиям, вы должны научиться двигаться быстрее.
5. Катализаторы формирования культуры
Чтобы те, кто находится «на передовой», приняли культуру данных — нужен кто-то, кто может построить мост между двумя мирами — датологией и повседневной операционной работой. И, как правило, самые действенные катализаторы перемен — не «цифровые аборигены».
Кэмерон Дэвис: У нас есть подразделение, которое занимается годовыми прогнозами. Там мы нашли одного исследователя, который показался нам наиболее открытым. Он согласился стать «переводчиком» для остальных в организации. Затем мы разработали несколько алгоритмов, на основе которых был создан инструмент. И этот «евангелист» первым начал его использовать, а потом учил этому других и предоставлял нам обратную связь.
Такехико Нагумо: У нас ключевую роль играет менеджмент среднего звена. Это своего рода команда знаний, которая обосновывает идеи управленцев высших уровней и формулирует на их основе концепции. Также члены этой группы возглавляют процесс внедрения технологических инструментов по всей организации.
Джефф Лухнау: Мы решили для каждой команды низшей лиги нанять дополнительного тренера, который бы владел языком программирования SQL. Он выходил с игроками на поле, а до или после игры, подробно разбирал с ними ее отдельные элементы на компьютере. За два года все наши тренеры и менеджеры хорошо освоились в технологическом пространстве.
6. Данные как собственность
Хотя сейчас много говорится об экосистемах, где происходит свободный обмен данными, передовые в плане использования аналитики компании смотрят на данные как на свою собственность и не спешат предоставлять их внешним сторонам.
Джефф Лухнау: Когда у вас формируется определенное видение мира и вы строите ее модель, то вряд ли захотите делиться ею с 29 другими клубами. Думаю, что большинство клубов относятся к данным и информации как к источнику конкурентного преимущества и стремятся иметь над этим полный контроль.
Ибрахим Гоксен: Мы можем создавать уникальные идеи, алгоритмы искусственного интеллекта и программные продукты для наших команд. Все это поможет намного лучше обслуживать наших клиентов. Понятно, что мы не будем ни с кем делиться этой информацией. Также нам не интересно создавать ситуацию, когда придется работать с сотнями различных компаний. Важно иметь основных специалистов в штате (настолько, насколько это возможно), с тем чтобы меньше зависеть от подрядчиков.
Тед Колберт: Я одобряю каждый проект, который реализуется в «облаке». Но также мы инфраструктуру, которая защищает компанию. Возможно, это замедляет нашу способность генерировать инновации, но первостепенное для меня — безопасность.
7. Союз таланта и культуры
Конкуренция за высокопрофессиональных специалистов в области данных чрезвычайно жесткая. Но есть еще один аспект проблемы — соответствие человека особенностям культуры конкретной организации.
Ибрахим Гоксен: Наша компания осуществляет около 20% всех мировых контейнерных перевозок коммерческих грузов. Представьте, какое влияние она имеет на население разных стран. Есть и увлеченность делом, и чувство цели. Это и помогает привлекать людей, которые нам нужны.
Кэмерон Дэвис: В Disney я имел босса, который говорил мне: «Если вы будете нанимать людей только из своей области, то никогда не будете умнее всех остальных в своей области».
Спрос на специалистов в области данных растет, но, к сожалению, набор умений отстает. Люди знают, как использовать инструменты, но недостаточно понимают базовые концепции, на которых они базируются.
Если же на некоторое время вы отвлечетесь от чисто профессиональных знаний и сконцентрируетесь на способности индивидов понять бизнес, управлять продуктами и взаимодействовать с клиентами, то, не исключено, найдете тех, кто сможет работать вместе и таким образом достигать настоящего успеха.
Роб Каспер: Люди, которые достигают вершин в этом бизнесе, во-первых, очень умные, во-вторых, обладают высокими моральными качествами. Кроме этого, я смотрю на «узкие» профессиональные знания. Но нужны непохожие индивиды — те, кто могут привнести различные качества. Если же все будут иметь почти одинаковые характеристики — в команде не хватит здорового творческого напряжения.
Подытоживая, авторы исследования отмечают:
Итак, культура может представлять или проблему, которая непрерывно углубляется, или становиться основой для поступательного продвижения вперед. Когда миссия организации в области данных оторвана от ее бизнес-стратегии, аналитические инициативы не приносят желаемой отдачи. Если же аналитика пронизывает всю организацию, она становится для нее источником энергии. Гармония технологии и культуры открывает путь к немыслимому.