И наконец, последняя ступень – итерация. Датчики установлены, вы собираете все больше и больше данных о том, как они работают. Новые данные вызывают все новые и новые вопросы. Вы снова и снова проходите все этапы процесса принятия решения. Это открывает перед вашей организацией огромные возможности. Эта схема жизненно важна для формирования и поддержания организационной культуры успешного обращения с данными.
10
Дата-грамотность и стратегия в сфере данных и аналитики
В предыдущих главах книги мы рассмотрели множество аспектов дата-грамотности. Но мы еще не говорили подробно о стратегии в сфере данных и аналитики. Углубляться в нее не стоит, это тема для отдельной книги, однако мне хотелось бы коснуться различных аспектов этой стратегии, которые я называю хайповыми. Я употребляю этот термин не в негативном, не в уничижительном смысле. Я просто имею в виду, что этим аспектам уделяется много внимания, о них много спорят – и нередко спорят весьма фанатично. Давайте разберем, что это за аспекты и как они связаны с дата-грамотностью. Итак, в этой главе мы остановимся на следующих темах:
● культура, основанная на данных;
● бизнес-аналитика;
● искусственный интеллект;
● машинное обучение и алгоритмы;
● большие данные;
● внутренняя аналитика;
● облако;
● периферийная аналитика;
● геоаналитика.
Конечно, стратегия в сфере данных и аналитики не исчерпывается этими аспектами, но мне хотелось бы, чтобы вы как следует разобрались именно в них – каково их место в общей стратегии и как они связаны с дата-грамотностью.
Культура, основанная на данных
В последнее время эта тема привлекает особенное внимание: компании одна за другой пытаются внедрять «культуру, основанную на данных». Эта задача требует серьезного обдумывания. Кроме того, в чем-то она переходит в разряд мифического: многие организации попросту не понимают, как внедрить такую культуру и что она вообще собой представляет.
В 2020 году, когда мир накрыло пандемией COVID-19, организациям пришлось принимать множество важнейших решений: как обезопасить сотрудников, как помочь клиентам пережить перемены к худшему в экономике, как не разрушить цепочки поставок, как осуществить цифровую трансформацию (при переходе сотрудников на удаленный режим работы) и т. д. Хорошо продуманная и структурированная схема работы с данными и аналитикой, нацеленная на долгосрочный успех, могла бы способствовать эффективным переменам. В чем же оказалась проблема? Большинство руководителей очень быстро обнаружили, что данные не занимают в общей стратегии их организации должного места – даже если раньше казалось, что все в порядке. Это вызвало у многих серьезную озабоченность.
У меня всегда насыщенный график, но с приходом пандемии он стал еще более напряженным. Мне кажется, что раньше многие организации играли с данными и аналитикой в своеобразную игру – как человек, заходящий в бассейн. Сами знаете, как это происходит: мы пробуем воду, чтобы определить температуру, но не ныряем, не прыгаем, а погружаемся в нее медленно, и тело постепенно привыкает к температуре.
Но есть и те, кто не хочет ждать (мой сын из них). Они видят бассейн и тут же прыгают в воду, даже не проверив, насколько она холодная. Поэтому радость от плавания они получают раньше, чем посетители бассейна, которые осторожничают. То же самое и в бизнесе: мало кто из руководителей компаний решается сразу погрузиться в мир данных и аналитики.
У понятия «культура, основанная на данных» нет общепринятого определения. Но нам оно и не нужно, потому что все и так понятно: это организационная культура, опирающаяся на внутренние данные и их анализ. Я это называю «встроить данные в ДНК организации». Эта модификация ДНК способна значительно расширить наши возможности. Это и есть культура, основанная на данных, – когда гипотезы рассматриваются критически, решения, подкрепленные данными, культивируются, а дата-грамотность процветает. Не так много организаций, успешно внедривших такую культуру. Да, есть такие гранды, как Netflix, Google и Amazon, но рядовым компаниям похвастаться, как правило, нечем. Подавляющему большинству руководителей страшно прыгать в бассейн – вдруг вода холодная?
Из-за связанных с пандемией ограничений сама концепция культуры, основанной на данных, стала еще более актуальной. У людей открылись глаза, и они взглянули на реальность с точки зрения данных и аналитики, а руководители организаций, лишь «пробующие воду», осознали, что они совершенно не готовы к такому повороту событий. Оказалось, что далеко не в каждой организации культура позволяет принимать решения, подкрепленные данными, – а между тем сегодня это стало критически важно.
Мы много говорили о культуре дата-грамотности в предыдущей главе, поэтому сейчас не стоит повторяться, но давайте разберемся, какое отношение она имеет к стратегии в сфере данных и аналитики. Оказывается, самое прямое! Если мы хотим, чтобы наша стратегия была эффективной, у нас должна быть соответствующая культура – когда данные и аналитика встроены в ДНК организации. А для этого необходима дата-грамотность.
Мне кажется, порой руководители организаций в погоне за мифом о «культуре» ищут какие-то магические инструменты, считая, что это и есть стратегия. Позвольте уточнить: культура и инструменты – это не сама стратегия, это лишь вспомогательные элементы. Давайте вернемся к аналогии со строительством дома. Напомню: вы хотите, чтобы вам построили замечательный дом, покупаете бревна, молоток, гвозди и, возможно, еще какие-то инструменты. Чертежа у вас нет, но вы считаете, что все получится и так. Вы нанимаете случайных людей с улицы и говорите: «Постройте мне дом моей мечты». Как вы думаете, получится у них хоть что-нибудь приличное? Увы, едва ли. А теперь представьте, что вы сделали чертежи, наняли профессионального подрядчика и нашли всех необходимых специалистов. Теперь у вас есть культура строительства дома. Точно так же возникает и культура, основанная на данных.
Эта культура должна быть уникальной для вашей организации – универсального, единого для всех подхода не существует. Одни организации уже давно идут по этому пути, другие лишь вступили на него. В одних организациях коллектив уже овладел навыками дата-грамотности, в других – пока нет. Определите, в какой точке пути находитесь вы и ваша организация. А затем стройте планы (чертежи, стратегии, да что угодно).
Бизнес-аналитика
Нельзя писать книгу о дата-грамотности и не упомянуть в ней о бизнес-аналитике. Для начала давайте обратимся к истории этого понятия и к инструментам, посредством которых был построен мир бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных. В отличие от многих «молодых» понятий, с которыми вы познакомились в этой книге, бизнес-аналитика существует уже очень давно. Microsoft Excel появился еще в прошлом веке. В начале 1990-х у нас на глазах возникли и развивались такие инструменты бизнес-аналитики, как Qlik. Со временем их становилось все больше – были созданы Tableau, ThoughtSpot, Microsoft Power BI, Alteryx и другие. Так что же такое бизнес-аналитика? Обратимся к Investopedia.
