Чтобы повысить свою эффективность и конкурентоспособность, организациям необходимо извлекать выгоду из аналитики. Согласно отчету Accenture «Closing the Data-Value Gap» («Раскрывая бизнес-ценность данных»), компании, работающие с данными, отмечают рост доходов в среднем на 27% в год. Однако взаимодействовать с данными умеют далеко не все. В том же отчете говорится, что 91% компаний называет людей и процессы, а не технологии самыми большими препятствиями на этом пути. Сотрудники, которые должны обрабатывать информацию, зачастую не обладают необходимым опытом, действуют непоследовательно, не знакомы с лучшими практиками, не готовы обмениваться знаниями — особенно с представителями других подразделений. С данными тоже возникают проблемы: они могут быть неполными, неточными и требовать длительной ручной обработки; их бывает сложно искать, а качество — трудно проверить.

Представьте себе ситуацию. Топ-менеджер запрашивает отчет по конкретному показателю, и два департамента начинают собирать нужную информацию. Они находят данные (зачастую разрозненные и противоречивые) в своих системах, по-своему их обрабатывают и составляют отчеты. В итоге топ-менеджеру на стол ложатся два документа, с разными цифрами, выводами и субъективно описанными перспективами. Все это приводит к потере времени и ресурсов, мешает принимать верные решения и отражается на финансовых показателях.

Многие организации пытаются ликвидировать пробелы в работе с данными, наняв грамотного директора по цифровым технологиям — но этого недостаточно. К делу необходимо подойти системно: изменить корпоративную среду, трансформировать критичные элементы операционной модели, запустить целевые инициативы — и в итоге сформировать в организации культуру работы с данными.

Этапы большого пути

Создание такой культуры — процесс многоступенчатый. Для начала организации или команде следует спроектировать свое «целевое состояние» — понять, каких целей необходимо добиться и для чего. Цели могут быть разбиты на три основные категории.

1. Повышение качества управленческих решений — например, усиление отдачи от управления инвестиционным портфелем за счет объективной оценки экономических вложений; достижение комплексного подхода к управлению цепями поставок, необходимое для выявления узких мест и т. д.

2. Сокращение затрат ресурсов — скажем, трудозатрат на поиск данных и подготовку управленческой отчетности или расходов на выполнение проектов по автоматизации.

3. Снижение рисков — к примеру, связанных с некорректной реализацией проектов автоматизации, с несоответствием нормативным требованиям, с ручной обработкой данных и т. д.

Помимо этих, у компаний из разных отраслей могут быть свои, характерные только для них бизнес-цели.

Автор: Ирина Чистова — руководитель практики «Инновационный консалтинг и дизайн» компании Axenix (экс-Accenture в России)
Источник: Большие идеи