Вестник цифровой трансформации CIO.RU

«Бургер Кинг»: управление на основе данных
«Бургер Кинг»: управление на основе данных

Максим Шарапов: «Работу с данными можно считать некоторой базой для управленческого развития компании, которое во многом построено на стандартизации функций и их делегировании»


12:19 04.03.2019 (обновлено: 10:01 07.03.2019)  |  Николай Смирнов | 2508 просмотров



Максим Шарапов, директор департамента ИТ «Интернэшнл Ресторант Брэндс» и претендент на CDO Award, — о подходах data-driven при управлении большой сетью ресторанов.

Руководству сети Burger King удалось создать во многом уникальную модель управления большой сетью ресторанов, основанную на объективных показателях. Менеджеры ресторанов имеют доступ к объективной, наглядной и оперативной информации о своей работе, что обеспечивает их вовлеченность в повышение эффективности деятельности компании.

Максим Шарапов, директор департамента ИТ «Интернэшнл Ресторант Брэндс» и претендент на CDO Award, рассказывает о пользе меритократии, выработке у руководства ресторанов психологии бизнесменов и полном аутсорсинге процессов BI.

- С какого момента Burger King начал трансформироваться?

Трансформация имела подготовительный этап. Сеть Burger King начала бурно развиваться с 2012 года, тогда у нас было несколько десятков ресторанов и появился стратегический партнер. Получив финансирование, сеть начала экспансию. В этот момент я пришел в компанию и занимался стратегией развития ее информационных систем.

 

 

27 марта — форум BIG DATA 2019

Центральное событие года для общения с экспертами индустрии больших данных и интеллектуальной аналитики!

 

Базисом всей дальнейшей работы была подготовка единого источника данных, необходимого для последующего внедрения цифровых сервисов. Мы приняли решение внедрять ERP-систему, объединив в единой базе разрозненные данные различных подразделений. Более того, ERP стала системой мастер-данных. Таким образом был создан фундамент для дальнейшей цифровой трансформации.

- Какова история активной работы с данными? Когда произошел скачок, каковы его причины и результаты?

Когда внедрение ERP — а это большая и важная работа — было осуществлено, мы смогли направить силы на более конкретные бизнес-задачи. Были созданы все предпосылки для бизнес-аналитики: у нас появились данные, в отношении которых мы могли гарантировать целостность и корректность. Компания предпочитает в бизнесе прагматичный подход, руководство очень любит, когда в работе ориентируются на понятие quick wins — максимально быстрое достижение осязаемых результатов. Если в случае с ERP мы понимали, что быстро ее внедрить не получится, и были готовы терпеть целый год, то работу с BI-отчетностью мы вполне могли организовать по принципам Agile. Работа строится на поступающих от бизнес-подразделений вполне конкретных задачах по созданию приложений.

- Какие использованы платформы и продукты?

В качестве платформы мы выбрали Qlik и весьма оперативно подключили команду разработчиков. Эта платформа дает возможность действовать быстро и обойтись без создания хранилища данных. При помощи Qlik мы начали делать достаточно быстрые проекты. Задача состояла в предоставлении бизнесу подсказок и предложений относительно того, как скорректировать свою работу, чтобы максимизировать прибыль.

- Почему решили обойтись без хранилища? Сейчас этот подход используется повсеместно.

Мы считаем, что нам хранилище данных не нужно. Оно незаменимо там, где много источников разнородных данных. У нас не так много источников данных, а основных всего два: ERP и кассовая система. Они довольно однородны и предоставляют данные высокого качества, нам не требуется промежуточный этап сведения данных к единому целому. С внешними системами — например, системой аудитов и отзывов посетителей — обмен идет с помощью файлов Excel, уже агрегированных и готовых отчетов.

Да и сам принцип работы Qlik часто подразумевает отсутствие хранилища. Платформа всеядна, а ETL-процессы могут быть описаны в самой системе.

- Существует ли в компании стратегия работы с данными? Если есть, то в чем она заключается?

Четкой стратегии у нас нет, но есть основной принцип: компания регулярно и оперативно принимает решения на основе данных. Исходя из этого, мы формируем требования к данным. Например, от события в любом из более 600 ресторанов до его отражения в отчетности должно проходить не более 15 минут. Это означает, что все виды контроля по целостности и качеству данных должны быть зашиты в сами системы.

Самое главное, что большое число людей на регулярной основе вовлечено в работу с данными. Ежедневно в каждом ресторане проходят конференц-звонки, в ходе которых обсуждается, что ресторан будет делать в соответствии с показателями, полученными из системы.

- Действительно ли скорость настолько важна? Каким образом достигается актуальность данных, близкая к реальному времени?

Первым крупным результатом в рамках работы с данными стал проект «Рутина», благодаря которому рестораны начали получать ежедневные отчеты, весьма объемные и детальные. Следующий шаг был направлен именно на оперативность. Мы переосмыслили работу с источниками данных и стали работать с локальными кассовыми базами, а не с центральной базой, где консолидировались данные при закрытии кассового дня. Это было нужно для того, чтобы сотрудники ресторанов могли в режиме, близком к реальному времени, видеть, на какие показатели они выходят по итогам дня. Если что-то идет не так, у них есть возможность изменить ситуацию.

- Переход к управлению на основе данных — это серьезная культурная трансформация. Люди не любят меняться. Как обеспечить принципиальную возможность таких изменений?

Это и просто, и сложно. Надо быть максимально честными с людьми. Компания в своей работе придерживается философии меритократии — воздавать каждому по его заслугам. Человек, принесший компании измеримый в деньгах результат, может претендовать на часть этого результата. Любой сотрудник ресторана может предложить идею, которая повысит эффективность компании. Такие идеи могут быть озвучены непосредственному начальству, затем совместно — вышестоящему руководству, и очень важно, чтобы эта цепочка была быстрой, а ценные идеи максимально оперативно воплощались в жизнь. Не нужно теоретических рассуждений — надо брать и пробовать, а пилотный проект покажет ценность на практике.

Важно выработать у директоров ресторанов психологию бизнесменов. Они имеют право пробовать новшества, их никто за это не будет наказывать, даже если ожидаемый эффект не будет получен. Компания дает сотрудникам достаточно большое пространство для самореализации. Эта культура очень хорошо укладывается в data-driven-подход.

Таким образом, работу с данными можно считать некоторой базой для управленческого развития компании, которое во многом построено на стандартизации функций и их делегировании. Все управленческие решения на каждом из уровней управления основаны на объективных данных. На объективных показателях основана и мотивация сотрудников, что дает их высокую вовлеченность в улучшение работы ресторанов.

- Любопытным подходом является полный аутсорсинг всей работы с данными: в штате Burger King нет ни одного BI-специалиста, а функциональные менеджеры самостоятельно вносят задачи по работе с данными в очередь для реализации. Как такое стало возможным?

Да, работа с данными отдана на аутсорсинг в компанию Qlever Solutions, и у нас действительно нет ни одного BI-специалиста. Но зато есть мощное подразделение бизнес-аналитики, сотрудники которого не являются техническими специалистами, но имеют сильную экспертизу и глубокое понимание показателей экономической деятельности компании. Еще есть должность менеджера по развитию информационных систем, он управляет изменениями и принимает участие в расстановке приоритетов. Таким образом, все изменения проходят определенный контроль на достаточно высоком уровне.

Во многом такой подход стал следствием того, что компания довольно жестко ограничивает в подразделениях численность штатных сотрудников. В итоге образовалась гибкая структура, которая позволяет точно масштабировать ресурсы в соответствии с объемами работ и приобретать услуги по модели time&material.

Надо сказать, что к идеальному варианту пришли не сразу. У нас был негативный опыт работы с одной из очень известных компаний, занимающихся платформой Qlik, ставший примером того, какими отношения быть не должны. Действия по закрытию кода решения и неприкрытый шантаж вынудили нас разорвать с ней отношения и в дальнейшем более внимательно относиться к таким вопросам.

С нынешними партнерами выстраиваются именно доверительные отношения. Мы даем им значительный объем работ и ждем от них честности и заинтересованности в долгосрочном сотрудничестве. От них имеем лояльное отношение и привлекательные цены.

- В руки партнеров попадают ваши данные. Как страхуетесь от утечек?

Я могу лишь повторить слово «доверие». Конечно, договоры о конфиденциальности подписаны, но понятно, что они не дают стопроцентную гарантию от утечек. Таков выбор компании: мы идем на немалый риск ради более эффективных процессов.

- Быстрое внедрение изменений достигается благодаря подходам Agile. В какой момент стало понятно, что они нужны компании?

Нельзя сказать, что мы жестко придерживаемся каких-либо методик. У нас есть потребность в быстрой разработке, оперативно осуществляемых пилотных проектах. При наличии хорошей экспертизы, особенно в случае, когда консультант и разработчик — это одно лицо, от обсуждения до выхода продукта в свет проходит очень немного времени. Кроме того, все бизнес-подразделения компании вовлечены в процессы реализации решений, что минимизирует эффект «испорченного телефона».

Еще очень важна работа с трехслойной моделью данных, когда уже созданные показатели могут передаваться из модели в модель. Это важное архитектурное ноу-хау нашего партнера Qlever Solutions, существенно ускоряющее процесс разработки.

- Сейчас массово применяется предиктивная аналитика — использование математических моделей для прогнозирования выручки, спроса и других бизнес-показателей. Насколько это актуально для вас?

Актуально, но мы относимся к этому без фанатизма. Часто маркетинговая составляющая в ИТ идет во вред: использование модных технологий оправданно не всегда.

У нас есть пример использования машинного обучения в прогнозировании выручки. Долгое время мы задействовали простой алгоритм, дававший приемлемые результаты. Но компании было важно повысить точность таких расчетов, поскольку они влияли на закупки продукции, планирование выхода сотрудников на работу. Чем точнее прогнозирование, тем лучше компания подстраивается под внешнюю ситуацию.

Мы пригласили сильных специалистов по машинному обучению, чтобы повысить качество алгоритма. После достаточно продолжительной работы им удалось повысить качество, но всего на 1%. Это говорит о том, что главное — хорошо понимать тот бизнес, которым занимаешься, и ключевые факторы, влияющие на него. В этом случае самые простые модели часто имеют качество, не сильно уступающее самым современным решениям.

- Работа с данными направлена в первую очередь на внутренние нужды или на предоставление сервисов вовне?

Сейчас начато развитие внешнего блока — мобильного приложения, CRM-системы и сервисов на ее основе. Взялись работать с доставкой, появилась функция пикапа. Конечной целью всех этих усилий должны стать персональные предложения для каждого гостя.

Да, необходимо развивать персонализированную работу с гостями. Вероятно, придется анализировать путь клиента (customer journey), удобство приложений, наполнять CRM, подключать к ней внешние источники данных, в том числе из социальных сетей. Это серьезный вызов для компании, потому что объемы данных растут экспоненциально. Предстоит решать инфраструктурные вопросы, пересматривать принципы работы с данными.

Думается, что именно «внешние» цифровые сервисы принесут компании в будущем дополнительную прибыль.

- Как с профессиональной точки зрения отразилась на вас проведенная за последние годы работа ?

Можно сказать, что я пошел на повышение. Наши акционеры завершили покупку большой части ресторанов известного бренда. Я приглашен во вновь образованную компанию на позицию ИТ-директора. Мне предстоит реализовывать ранее опробованные идеи.

Потребуется масса подготовительной работы, которая ранее уже была проделана в Burger King. Без нее не обойтись, однако с учетом имеющегося опыта, думаю, удастся сделать всё гораздо быстрее. Сейчас запускаем ERP, причем на проект отведено менее полугода. Начинаем работу с источниками данных, проводим инвентаризацию существующей отчетности и, имея определенный багаж за плечами, развиваем ее.

Часть менеджмента новой компании осталась, часть пришла извне. Интересно, что получится из такого столкновения культур и подходов.

- Появления каких новых цифровых сервисов можно ожидать в ресторанном бизнесе в ближайшем будущем?

Распознавание клиентов — перспективная технология, и есть достаточно сильные алгоритмы, позволяющие это делать. С видеоаналитикой уже в текущем году на рынке будет достаточно много проектов.

Кроме того, последние достижения в области deep learning дают возможность выйти на новый уровень работы с продуктами и роботизации многих процессов. Инновации — это хорошо, но все считают свои деньги. И пока человеческий труд остается дешевым, будут выбирать именно его. Тем не менее в ближайшие пять лет, думаю, мы сможем увидеть полностью роботизированные рестораны.


Теги: Аутсорсинг Бизнес-аналитика BI Qlik Цифровая трансформация CDO Award BIG DATA 2019



На ту же тему: