Быть успешной компанией, уметь рассчитывать показатели, планировать и ставить задачи стало невозможным без взаимодействия с данными, – с учетом того, что в скором времени большая части таких сервисов станет «коммодити»
[30]. Чтобы достичь этого, с одной стороны, организации необходимо выровнять единое понимание, что такое данные и какую ценность они создают для конкретной компании. С другой стороны, работа с данными требует скрупулезности и аккуратности. При развитии навыков и компетенций работы с данными, например при машинном обучении, происходит обособление от такой науки как статистика. Возникают постоянные барьеры коммуникаций, сводящие к минимуму возможность успешной кооперации.
Такие барьеры приводят к одной из важнейших проблем в управлении данными – департаменты внутри корпораций работают в формате «Silos»
[31] – с изолированными хранилищами данных, которые возникают естественным образом в крупных организациях. По сути, речь идет о «подстольном» BI-хранилище, которое стоит практически у каждого отдельного департамента, и, как показала моя практика, это явление весьма частое. Такие Silos делают невозможным достижение и создание «Единого хранилища данных».
Silos возникают, когда департаменты конкурируют друг с другом. Важно понимать, что основу такой конкуренции создает внутренняя культура организации, поэтому стимулирование внутренней конкуренции вредит стратегии данных. Можно даже утверждать, что вероятность совместить такие организации, где поддерживается и стимулируется конкуренция со стратегией данных, крайне низкая.
Silos как явление существуют не только внутри организации. Если рассмотреть несколько отраслей, например, производство и банкинг, то здесь данные изолированы и хранятся только внутри производственного контура. Банк с наименьшей вероятностью сможет получить доступ к данным производства, хотя как раз получение данных дает возможность разработки и создания «цифрового двойника» производства и моделирования новых финансовых продуктов с использованием данных, таких как гарантии или производственный овердрафт, без необходимости сбора бумаг или отчетности. Именно поэтому фактор культуры и устранения барьеров коммуникации является одним из ключевым при построении дата-центрированной бизнес-модели.
Пример моей стратегии по управлению качеством данных на основе выделенных доменов (блоков данных)
Ряд экспертов
[32] предлагает несколько решений по гармонизации и трансформации культуры организации:
• Открытость – сотрудников стимулируют делиться данными, высказывать идеи и поощряют за помощь в исследованиях данных других департаментов и за их использование.
• Top-down менеджмент напрямую координирует и на своем примере показывает важность совместной работы с данными.
• Холократичность – сведение всех ключевых заинтересованных лиц в круг влияния по примеру компании Zappos; формирование «плоских» или одноранговых команд для работы над аналитическими сервисами с использованием данных.
• Стройте сервисы – переход на сервисную модель работы с данными, позволяющий стандартизировать и выравнивать понимание того, как должен выглядеть тот или иной сервис.
• Фокусируйтесь на драйверах
[33]
[34] – определение драйверов, которые приводят к появлению Data Silos, такие как:
◊ Множество и различие платформенных решений и компетенций – когда внутри одной организации существуют одновременно много различных платформ по работе с данными.
◊ Политические – борьба за сферы влияния приводит к тому, что информация используется как основной инструмент для разделения влияния.
◊ Неравномерный рост – быстрый рост компании или неорганические приобретения различных бизнес групп приводят к тому, что возникают отличные интерпретации того, как использовать данные.
◊ Сфокусированность на вендоре – каждый из вендоров имеет внутри своего решения уникальную модель данных. Многие из них строят изолированные экосистемные решения, которые не умеют находить общий язык с решениями других вендоров. Сегодня стандартизированы только интерфейсы без интерпретации.
По версии Digital Impact
[35] предлагается, наоборот, рассмотреть ряд нестандартных приемов по трансформации культуры организации:
• Предложить сотрудникам делать скетчи с историями про данные. Сотрудники изучают данные и пробуют рассказать историю, для этого организуются регулярные питчи внутри компании в специально отведенное время (так называемые DemoDay).
• Построить скульптуру данных, которая будет представлять те или иные данные. Необходимо подумать и сконструировать решение, которое в том числе будет привлекать внимание других сотрудников и поможет впоследствии рассказать историю #datasculpture.
• Начать формулировать аргументы с использованием данных во время дискуссии или обсуждения.
Кто владелец стратегии данных?
Анализируя структуру навыков и требований к современному Data Scientist
[36]
[37] (которая, кстати, уже тоже устарела, так как на смену работе с Hadoop пришел Spark для работы с NoSQL БД), можно выделить ряд ключевых ожиданий.
Современный исследователь данных по версии MarketingDistillery
Помимо навыков из области математики или статистики, специалист в обязательном порядке должен обладать навыками, позволяющими ему уметь настраивать среду, загружать и обрабатывать данные и подготавливать датасет к исследованиям.
Кроме специалиста по исследованиям необходимы специалисты по контролю и качеству данных, бизнес-аналитики, архитекторы данных, разработчики информационных потоков и сервисов и так далее.
