Вестник цифровой трансформации CIO.RU

«Управление данными — 2021»: больше практики!
«Управление данными — 2021»: больше практики!

Сергей Иванов: «Необходима трансформация культуры и открытость бизнес-подразделений новшествам. Пока бизнес не вовлечен в создание цифровых продуктов, серьезного эффекта не будет»


09:26 05.10.2021 (обновлено: 08:29 08.10.2021)  |  Николай Смирнов | 1908 просмотров



На организованном издательством «Открытые системы» форуме представители бизнес-сообщества поделились опытом решения проблем, возникающих в ходе построения data-driven-компаний.

Управление на основе данных постепенно превращается из роскоши в необходимость для организаций любого масштаба и отраслевой принадлежности. Однако внедрение подходов data-driven — сложный проект, затрагивающий все аспекты деятельности организации: от технологий до управленческих практик, бизнес-процессов и культуры. Форум «Управление данными — 2021», организованный издательством «Открытые системы», охватил все эти направления. У компаний постепенно накапливается опыт «правильной» работы с данными, что отражается и на программе форума: с каждым разом все больше места в ней отводится практике.

«Умейте выжидать, умейте нападать…»

У каждой организации свои цели, видение и миссия, свои потребности, особенности и окружающая среда. Именно поэтому универсальных рецептов в управлении данными не существует, компаниям многое приходится придумывать самим. Тем не менее, по мнению Александра Погосьяна, исполнительного директора по направлению «Качество данных» в «Сбере», все стратегии по управлению данными можно разделить на два типа: «защита» и «нападение».

Александр Погосьян
Александр Погосьян: «При выборе стратегии управления данными не стоит ударяться в крайности»

«Защита» подразумевает обилие регуляторных ограничений и приоритет требований безопасности. Но когда ограничений не слишком много, можно уделить гораздо больше внимания «нападению» — захватывать рынок и развиваться. По словам Погосьяна, типичная отрасль, для которой характерна стратегия защитного типа, — здравоохранение, а атакующего — ретейл; финансовый сектор находится примерно посередине. Эти стратегии отличаются технологическими и организационными особенностями. Например, для защитной стратегии характерна высокая степень централизации; это касается и функции CDO, и бюджета. В ее рамках все централизовано и часто доминирует теория: тратится много усилий на создание «единой версии правды», единых стандартов, политик, методик.

Когда же преобладает нападение, приоритет получает децентрализация. Функция CDO расплывается по бизнес-подразделениям, формирующим собственные бюджеты. И подразделения при работе исходят из собственных, сугубо практических задач.

«Как и в спорте, защиту выстроить проще, поэтому компании обычно начинают с нее, а затем переходят к нападению. Обратный подход гораздо сложнее», — отметил Погосьян. Тем не менее, как обычно, не стоит ударяться в крайности. Должен быть баланс между развитием бизнеса и соблюдением комплаенс-требований.

По-прежнему с бубнами

«Счетная палата является одним из лидеров цифровой трансформации органов государственной власти, цифровизируются и объекты ее контроля. Но в реальной работе мы сталкиваемся с тем, что без танцев с бубнами никак не обойтись. Очень печально, что государственным органам не удается выбрать другую музыку», — посетовал Валерий Сохоров, руководитель центра экспертно-аналитических и информационных технологий Счетной палаты РФ.

Валерий Сохоров
Валерий Сохоров: «85% рабочего времени инспектора тратится на поиск данных в информационных системах объектов контроля. Если эту рутину удастся снизить с 85% хотя бы до 50%, это станет отличным результатом»

Казалось бы, все необходимые системы внедрены и работают, но по факту инспекторы продолжают работать в электронных таблицах и текстовых документах. Дело в том, что органы власти не слишком сильно хотят делиться информацией не только с бизнесом, но и с органами аудита. Логика очевидна: если данные будут слишком хороши, то с их помощью будет легче выявить нарушения и наказать за них. Как подчеркнул Сохоров, 85% рабочего времени инспектора тратится на поиск данных в информационных системах объектов контроля. Если эту рутину удастся снизить с 85% хотя бы до 50%, это станет отличным результатом.

В Счетной палате работают более 700 инспекторов, которые проводят в среднем 150 проверок в год. В этих условиях Счетная палата остро нуждается в комплексной системе управления данными. Если возникает необходимость проверки, инспектор должен обращаться не к объекту контроля и тратить время на взаимодействие с ним, а непосредственно к данным.

В 2021 году в Счетной палате была создана единая команда по работе с данными, в которую, помимо «технарей» и дата-аналитиков, входят 52 дата-стюарда, являющихся, по словам Сохорова, «переводчиками между айтишниками и чиновниками».

Путь осознанного потребления

«В будущем компании будут управлять данными, потому что этого будут требовать не регуляторы и руководители, а клиенты и партнеры. Приходит время культуры, основанной на осознанности потребления данных», — считает Полина Минеева, руководитель практики Applied Intelligence в Accenture.

Полина Минеева
Полина Минеева: «В будущем компании будут управлять данными, потому что этого будут требовать не регуляторы и руководители, а клиенты и партнеры. Приходит время культуры, основанной на осознанности потребления данных»

Действительно, все компании начинали свой путь к управлению данными с проектов, заключающихся в разработке стратегии использования данных и повышения их качества, стремясь ускорить получение регуляторной и управленческой отчетности. Эти проекты реализовывались исключительно по требованию регуляторов и руководства компании. Они характеризовались жестко централизованной моделью и созданием единого центра компетенций внутри организации. Впоследствии приоритеты существенно изменились: компании начали управлять данными, потому что увидели в этом ценность для себя. Как результат, в ходе проектов стали появляться два-три центра компетенций, в бизнесе произошла федерализация данных. Изменились и технологии: на смену традиционным хранилищам данных пришли гибридные решения и микросервисная архитектура.

Сейчас наблюдается новая тенденция, — data minimalism: происходит переход от больших (big data) и умных данных (smart data) к minimum viable data — минимально необходимым данным для создания конкретного информационного продукта. Такая осознанная фильтрация данных не только сокращает стоимость их хранения и обработки, но и, например, позволяет четко ответить клиентам на вопрос, какие данные о них собираются и с какой целью.

Большие данные для малых предприятий

Поставщики данных и аналитических сервисов на их основе предполагают, что потребители их продуктов – также крупные компании, использующие аналитику для поддержки принятия решений. Поэтому и соответствующие сервисы, в первую очередь, ориентированы именно на такие организации. Малому бизнесу, не имеющему собственных аналитических ресурсов, приходится действовать наощупь. Как следствие, большинство из мелких компаний живут очень непродолжительное время.

«Не имея достоверных данных, решения о старте и развитии бизнеса принимать очень сложно: предприниматель, организуя свое дело, должен просчитать множество факторов. Крупный бизнес для этого привлекает консалтинг и пользуется услугами профессионалов высокого класса, а у ‘малышей’ таких возможностей нет», — подчеркнула Мария Поликанова, управляющий директор SberData и руководитель стратегического комитета Ассоциации больших данных. Предпринимателям нужна поддержка принятия решений: отчеты, фактически обрисовывающие перспективы на ближайшее будущее, а в идеале – финансовый план на три года.

Мария Поликанова
Мария Поликанова: «Не имея достоверных данных, решения о старте и развитии бизнеса принимать очень сложно: предприниматель, организуя свое дело, должен просчитать множество факторов»

Поликанова рассказала о том, как большие данные помогают развиваться малому и микробизнесу. Участниками Ассоциации больших данных создан рекомендательный сервис «Собственное дело» для малого бизнеса. Он использует обезличенные данные из различных отраслей и вошел в перечень проектов в области цифровых инноваций, для которых вводится особый экспериментальный правовой режим. Сервис дает возможность правильно выбрать локацию для своего бизнеса и задать его параметры: необходимые инвестиции, окупаемость проекта, оборудование и персонал, ценовая политика и план продаж.

Без бизнеса не обойтись

«Далеко не все аналитические проекты являются успешными. Где-то нарушается бюджет, где-то — сроки, где-то достигаются не все цели. Всегда что-то может пойти не так», — признал Иван Вахмянин, генеральный директор компании Visiology. По его убеждению, большая часть проблем связана не с технологиями, а с соответствием бизнес-задачам, наличием компетенций и готовности меняться. Основной эффект дает не само внедрение BI, а именно управление на основе данных. Для этого необходимы и качество данных, и корректная их обработка, и визуализация, и заточенность на предметную область. Но самое главное — должны быть внедрены соответствующие управленческие практики. Если менеджеры не привыкли работать с данными и не верят в это, то им не помогут даже лучшие инструменты.

«Большое количество возникающих в ходе проектов проблем связано не с техническими решениями, а с неверным подходом. Пробивать лбом стены — не самое правильное занятие», — согласился Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group.

Роль CDO в компании до сих пор размыта, на него часто взваливают много лишнего. Например, его обязанности могут включать защиту и обеспечение безопасности данных, создание аналитических систем. В результате Data Governance в компании часто остается «на бумаге», за теоретической деятельностью не доходит до реальной работы с данными. Отсутствие реального финансового эффекта предсказуемо приводит к смене CDO. Гиацинтов привел примеры «лучших практик» CDO-долгожителей: необходима стратегия управления данными; нужны наглядные примеры того, как аналитика данных может стимулировать бизнес-результат; в обязательном порядке следует выбрать одного-двух передовых директоров для поддержки и показать другим руководителям результаты их работы.

К слову, именно таким путем пошла Светлана Бова, CDO ВТБ, заручившись в начале своей работы поддержкой департамента рисков. Она рассказала о выстраивании в банке карт потоков данных — data lineage. Наличие такого инструмента радикально сокращает время решения аналитических задач. Возможно, он не обязателен для небольших компаний, но когда речь заходит о больших масштабах, то все меняется. Например, такой подход позволяет просчитать, на какие из систем повлияет изменение части корпоративного ландшафта, а также серьезно помогает в решении инцидентов, касающихся качества данных.

«Наша цель — стать data-driven-компанией. Самое привлекательное в этом — возможность отдать рутинные процессы искусственному интеллекту, а человеку оставить лишь стратегические задачи», — заявил Сергей Иванов, CDO «Уралхима». Чтобы это стало реальностью, нужна трансформация культуры и открытость бизнес-подразделений новшествам, их помощь в создании цифровых продуктов. Как подчеркнул Иванов, пока бизнес не вовлечен в этот процесс, серьезного эффекта не будет. Как следствие, на первый план у ИТ-подразделения выходят задачи по обучению бизнеса.

«Данные — это актив. Мы просчитали, что произойдет, если не будет соответствия между одинаковыми продуктами в разных странах, и результаты нас впечатлили», — рассказала Алла Дудина, руководитель функции по управлению мастер-данными IDS Borjomi International. Сразу после восприятия данных как актива естественным образом встает вопрос управления ими и контроля их качества. Актив необходимо описать и оценить, и он должен иметь хотя бы одного бизнес-владельца, а в идеале — ровно одного. Кроме того, данные публикуемые цифровыми продуктами, должны ссылаться на описание используемых активов данных.

В 2020 году в IDS Borjomi International был начат масштабный MDM-проект, в ходе которого пришли к необходимости создания совета по управлению данными (data council) — совещательного органа, на котором принимаются решения, связанные с анализом данных, а также с планированием и контролем работы с данными.

В пивоваренной компании «Балтика» тоже разработали ролевую модель, привлекающую бизнес-функции к управлению данными. «Данные должны иметь 'имя и фамилию' — только так можно добиться их качества», — уверена Варвара Макарьина, отвечающая в компании «Балтика» за реализацию стратегии Data Governance. Практика показывает, что до 30% времени сотрудников тратится на поиск данных и оценку их качества. Более того, часто компании зависят от экспертов, которые знают о данных все и уход которых может стать катастрофой. Внедрение в «Балтике» каталога данных позволило решить эти проблемы.

Варвара Макарьина
Варвара Макарьина: «Данные должны иметь 'имя и фамилию' — только так можно добиться их качества»

«В онлайн-продажах, в отличие от традиционного ретейла, решение о покупке зачастую принимается исключительно на основании представленной информации о товарах, поэтому качество данных приобретает критически важное значение», — отметил Юрий Кротков, менеджер проектов в «Яндекс.Маркете». Любой инцидент, связанный с качеством данных, влияет на продажи, а иногда и на логистические процессы. При этом в ряде случаев искажения в данные вносят умышленно — это делают с различными целями поставщики продукции и их партнеры. По признанию Кроткова, раньше в «Яндекс.Маркете» пытались «максимально эффективно тушить пожары». После внедрения решения Ataccama в компании появились дата-стюарды, настраивающие логику автоматического контроля качества данных.

***

Как отметили многие участники форума, до недавнего времени акцент делался исключительно на технологиях сбора и анализа данных, а управление ими отходило на второй план. И до сих пор компании часто не знают, кого нанимать на позиции, связанные с управлением данными, ведь эта функция у многих только создается. Более того, руководители и специалисты — от CDO до аналитиков — имеют субъективные представления о целях управления данными, часто оно сводится лишь к быстрой окупаемости проектов.


Теги: Управление данными Качество данных Цифровая экономика Директор по данным Data Governance Управление данными 2021



На ту же тему: