Многие организации избегают перехода к управлению на основе данных, считая анализ информации сложным и дорогостоящим процессом

Многие организации избегают перехода к управлению на основе данных, считая анализ информации сложным и дорогостоящим процессом. Некоторые руководители пытаются внедрить этот подход, но вскоре отказываются от него, потому что сотрудники не понимают, что делать с большим объемом статистических данных и как они могут помочь в работе. Однако, не обязательно тратить много ресурсов на Data Driven management. Важно иметь четкий план внедрения и понимать, зачем это нужно.

Data Driven Decision Making (DDDM) — это управление бизнес-процессами на основе данных. В data driven организациях принятие решений основывается на аналитике, а не на интуиции. Переходить на Data Driven модель нужно постепенно, выстраивая стратегию от постановки целей и сбора данных до построения и проверки гипотез.

Этап 1. Постановка стратегической цели в организации. Внедрение Data Driven культуры в компании проще, когда руководители понимают необходимость принятия решений на основе данных. Данные могут дать ответ на конкретный бизнес-вопрос, но чтобы начать строить такую инфраструктуру, в которой будет нужная информация, эти вопросы стоит продумать заранее на уровне общих бизнес-целей. Внедрение data driven управления требует не только технологий, но и изменений в корпоративной культуре.

Этап 2. Создание единой архитектуры работы с данными. На этом этапе необходимо выбрать, какие именно данные собирать и где хранить. Организация может собрать тысячи типов данных из разных источников. Но всю информацию нужно где-то хранить, обрабатывать и анализировать. А чем больше объем, тем дороже и сложнее это делать.

1) Сбор данных: необходимо определить источники данных — это могут быть внутренние системы (CRM, ERP), внешние источники (социальные сети, рыночные исследования) и IoT-устройства. Важно обеспечить высокое качество и актуальность собираемых данных.

2) Хранилище данных: данные должны быть организованы в удобном формате для дальнейшего анализа. Это может быть реляционная база данных или хранилище данных (data warehouse), которое позволяет объединять данные из разных источников. Используются технологии хранения, такие как Data Warehouse или Data Lake, которые позволяют эффективно управлять большими объемами информации.

3) Для обработки и анализа данных используются различные инструменты, такие как BI-платформы (Business Intelligence), которые позволяют визуализировать данные и проводить статистический анализ. На этом этапе данные очищаются и подготавливаются к анализу. Здесь применяются ETL-процессы (Extract, Transform, Load), которые обеспечивают качество и актуальность данных.

4) Модели принятия решений: на основе проанализированных данных разрабатываются модели, которые помогают предсказать результаты различных сценариев. Это может включать как простые алгоритмы, так и сложные модели машинного обучения, статистические методы и инструменты для анализа данных. Они позволяют извлекать полезную информацию и делать прогнозы.

5) Интерфейс пользователя и визуализация. Важным аспектом является создание удобного интерфейса для пользователей, чтобы они могли легко взаимодействовать с системой и получать необходимые данные. Данные представляются в удобном формате с помощью дашбордов и отчетов, что делает информацию доступной для пользователей.

Дашборды — это мощные инструменты для визуализации данных, которые позволяют пользователям в реальном времени отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI).

Основные характеристики дашбордов:

• Интерактивность: пользователи могут взаимодействовать с дашбордом, фильтровать данные и изменять параметры отображения.

• Актуальность: данные обновляются в реальном времени или с минимальной задержкой, что позволяет принимать оперативные решения.

• Настраиваемость: дашборды можно адаптировать под конкретные нужды бизнеса или отдельного пользователя.

• Интуитивный дизайн: хорошо спроектированный интерфейс помогает пользователям быстро находить нужную информацию без необходимости глубоких технических знаний.

Этап 3. Ресурсы для принятия Data Driven решений

• Специалисты, которые будут собирать данные. Для этого может быть создано подразделение по работе с данными, которое будет внедрять подход, координировать сбор данных, обучать сотрудников компании собирать и анализировать информацию. В небольших организациях это может быть приглашенный аналитик или сотрудник из компании. Внутри отделов так же нужно выделить людей, ответственных за сбор своего «кусочка» данных.

• Сформированная культура доверие к данным.

• Выстроенная архитектура по управлению данными.

• Бюджет включает как заработную плату команды по управлению данными, так и оплата хранилищ. Необходимо понимать, что будет необходимо внедрение и поддержка технического решения, которое будет использовать организация для хранения, обработки, анализа и визуализации данных.

• Знания и опыт анализа и интерпретации данных. Аналитики работают с общим массивом данных, но рядовые специалисты также должны уметь пользоваться информацией, чтобы самостоятельно делать выводы и строить гипотезы.

Этап 4. Формирование ТЗ для команды по управлению данными.

Аналитики умеют работать с данными, но не всегда владеют предметным пониманием вопроса. Поэтому от того, как было поставлено ТЗ на работу с данными зависит и результат работы. Техническое задание также должно соответствовать целям бизнеса. Аналитик не сможет дать релевантные данные, если попросить его «сделать что-нибудь».

Непонятное ТЗ: «Сделайте отчет со всеми показателями»

Понятное ТЗ: «Нужно выявить лидера рейтинга по регионам за июль и сравнить показатели по внедрению ИИ-решений во всех регионах».

Этап 5. Работа по защите данных. С увеличением организации растет и количество сотрудников, которым необходим доступ к информации. В процессе работы отделы могут удалять ненужные им данные, но эти данные могут оказаться важными для других отделов. Также возможны случайные удаления всей базы данных.

Для предотвращения таких ситуаций необходимо настроить систему доступа, назначить ответственных за изменение базы данных и информирование других о внесенных изменениях. Также потребуется технический специалист, который настроит хранилище данных, систему резервного копирования, защиту от взломов и будет контролировать работу системы.

Когда можно считать, что Data Driven процессы успешно вошли в организацию?

Переход к модели принятия решений на основе анализа данных может занять несколько месяцев. Можно считать, что организация перешла на Data Driven model, когда:

- установлены конкретные цели и ясно, как и зачем использовать данные;

- собрана информация, необходимая для достижения этих целей;

- в организации есть аналитик, получающий точную и достоверную информацию от всех отделов;

- сотрудники понимают, почему им нужна модель принятия решений на основе данных;

- сотрудники составляют отчеты по единому стандарту;

- все данные хранятся в одном месте;

- визуализация включает данные за длительный период и позволяет увидеть всю информацию;

- у сотрудников есть доступ к хранилищу данных, они умеют находить нужную информацию и делать выводы;

- на основе данных можно строить гипотезы и быстро проводить A/B-тестирование.

Принятие решений на основе данных становится неотъемлемой частью успешного управления современными организациями. Эффективные механизмы принятия решений, правильно спроектированные архитектуры систем и дашборды помогают компаниям извлекать максимальную пользу из своих данных. Внедрение таких систем требует системного подхода, гибкости и прозрачности, что в конечном итоге ведет к повышению эффективности бизнеса. Инвестирование в технологии и процессы, связанные с данными, становится ключом к устойчивому развитию и конкурентоспособности в условиях современного рынка.

Источник: vk.com

Комментарии: