Отсутствие внимания к проблемам, связанным с культурой и управлением изменениями

Джон Лэдли выделяет несколько основных проблемных областей, недостаточное внимание к которым может способствовать срыву внедрения в организации программы руководства работой с данными. Они перекликаются с уже перечисленными «смертными грехами»[245]:

● Грамотность в области данных (data literacy). Отсутствие понимания важности данных.

● Выравнивание с бизнесом и приоритетность. Руководство в области данных должно поддерживать потребности бизнеса и входить в число приоритетных и развивающихся направлений деятельности организации.

● Качество данных. Организация не может рассчитывать на получение ожидаемой отдачи от данных при их недостаточном качестве.

● Обучение и коммуникации. Основными компонентами внедрения стратегии в области данных являются постоянное обучение и налаженные коммуникации.

● Заблуждение «сначала стюарды». Во многих организациях распространено ошибочное мнение, что, пока не выработано поддерживаемое руководством ясное представление о задачах и функциях корпоративного управления данными, необходимо делать хоть что-то. Поэтому нужно начинать с назначения ответственных за работу с данными на местах – дата-стюардов (data stewards). Однако при таком подходе для данной категории сотрудников трудно сформировать четкие требования к выполняемым обязанностям и определить зоны ответственности.

● Заблуждение «сначала технологии». Этому распространенному заблуждению противостоит утверждение о ценности № 2 из рассмотренной выше Доктрины в области данных. Тут можно только повторить, что без четкого понимания потребностей в информационном обеспечении деятельности организации приобретаемые технологии могут привести даже к снижению ее эффективности.

● Отнесение проблематики работы с данными исключительно к сфере ИТ. В большинстве организаций распространено ошибочное представление: «Данные – это ответственность ИТ».

● Понимание руководства в области данных как проекта. Как уже отмечалось выше, вид деятельности, которую осуществляют руководители по работе с данными, – это не отдельный проект с фиксированным сроком завершения, а программа. Работа начинается и продолжается до тех пор, пока организация не решит, что ее больше не нужно выполнять.

● Ориентация на наем специалистов извне. Во многих компаниях и учреждениях предпочитают внедрять деятельность по руководству в области данных не за счет использования внутренних ресурсов, а приглашая нужных специалистов извне. Такая практика препятствует развитию необходимых компетенций внутри самой организации.

● Управление изменениями. Успех внедрения в организации руководства в области данных зависит от ее способности проводить необходимые изменения.

Хотя управление изменениями и стоит в перечисленном списке на последнем месте, Джон Лэдли выделяет эту область в качестве ключевой. Со всеми остальными проблемными областями можно справиться, грамотно проводя организационные изменения (рис. 6.8).

 

 

Не случайно методам управления организационными изменениями (Organizational Change Management, OCM) посвящена отдельная глава DAMA-DMBOK2[246]. Проводимые изменения должны привести к постепенному изменению организационной культуры и в итоге к изменению поведения каждого сотрудника. От того, насколько эффективно будет продвигаться этот процесс, зависит успешность формирования и выполнения стратегии организации в области данных. Как заметил Питер Друкер[247], «культура съедает стратегию на завтрак»[248].

 

Литература к главе 6

 

• ГОСТ Р 54871-2011 «Проектный менеджмент. Требования к управлению программой».

• Вершинин В. П. Верификация отличий проекта от программы // Научно-практический журнал «Вестник Университета Российской академии образования», 1/2020: 108–116. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/verifikatsiya-otlichiy-proekta-ot-programmy.

• Evans N., Price J. Enterprise information asset management: the roles and responsibilities of executive boards // Knowledge Management Research & Practice, 2015, 14: 353–361. – URL: https://www.experiencematters.com.au/wp-content/uploads/2018/03/Enterpriseinformation-asset-management-the-roles-and-responsibilities-of-executive-boards.pdf.

 

 

Глава 7. Построение цепочек

 

Цепочка ценности данных

 

В предыдущих главах мы говорили о том, что необходимое условие преодоления разрыва между данными и информацией – изменение отношения организации к своим данным. Она должна перестать относиться к данным как к побочному продукту операционной деятельности и начать рассматривать их как стратегически важный актив. Теперь обсудим две важнейшие концепции, направленные непосредственно на устранение указанного разрыва.

При обсуждении процессов управления данными часто рассматривают две цепочки – цепочку ценности данных (data value chain) и цепочку поставок данных (data supply chain). Что это за цепочки и как они соотносятся друг с другом? Рассмотрим сначала цепочку ценности данных.

Концепция цепочки ценности (value chain)[249] была предложена Майклом Портером в 1985 году в книге «Конкурентное преимущество. Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость»[250]. Цепочка ценности – это система взаимозависимых видов деятельности по выпуску компанией на рынок своих товаров и услуг. Эти виды деятельности направлены на создание потребительской ценности, благодаря которой покупатель приобретает товар или услугу. Они объединены связями, которые возникают, когда способ выполнения одного вида деятельности влияет на стоимость или эффективность других видов деятельности[251].

Когда все виды деятельности (процессы) систематизированы и схематически представлены в виде единой цепочки, становятся видны конкурентные преимущества продукта и возможности для улучшения бизнес-процессов. Анализ цепочки ценности дает представление о том, как устроен бизнес.

 

* Swiss Business Hub Russia. Анализ цепочки создания стоимости: пять вопросов и ответов. Swiss Business Hub Russia, 2019 (совместно с газетой «Ведомости»). – URL: http://swissbusiness.vedomosti.ru/page/qa.

 

У любого бизнеса есть возможность оптимизировать существующие процессы или выстроить новые. Анализ цепочки ценности помогает:

● сформировать бизнес-стратегию;

● найти возможности для оптимизации бизнес-процессов или выстроить новые;

● увидеть конкурентные преимущества продукта;

● сократить затраты.

Согласно концепции Портера, всю работу компании можно разделить на основные и вспомогательные виды деятельности (процессы) (рис. 7.1). Каждый вид деятельности можно декомпозировать до уникальных, присущих только данному бизнесу действий – звеньев цепочки ценности[252],[253].

Основные виды деятельности связаны с физическим созданием продукта, его маркетингом и доставкой покупателям, а также его поддержкой и обслуживанием после продажи.

Вспомогательные мероприятия обеспечивают ресурсы и инфраструктуру, которые позволяют осуществлять основные виды деятельности. В каждом основном виде деятельности используются приобретенные ресурсы, человеческие ресурсы и сочетание технологий. Управление инфраструктурой компании, включая общее управление, юридическую работу и бухгалтерский учет, поддерживает всю цепочку.

В рамках каждого из этих общих видов деятельности компания будет выполнять различные работы в зависимости от конкретного бизнеса. Например, сервисное обслуживание часто включает в себя такие действия, как установка, ремонт, настройка, модернизация и управление резервом запчастей.

На основании анализа цепочки ценности выявляются ключевые драйверы бизнеса – сильные стороны компании, которые могут принести наибольшую прибыль. Цель такого анализа – понять, как увеличить конкурентное преимущество продукта и компании в целом.

При анализе цепочки ценности можно обнаружить узкие места (разрывы), которые возникают обычно в смежных подразделениях компании. Например, подразделение, отвечающее за продажи, вместо непосредственных продаж вынуждено заниматься непрофильной деятельностью (вопросами бухгалтерии, склада, доставки и т. д.). Несогласованность действий различных звеньев цепочки отнимает время у участников процесса и негативно влияет на компанию в целом.

С учетом возможности подобных разрывов анализу подлежат все бизнес-процессы, объединения всех звеньев. Таким путем выявляют трудные участки и способы решения связанных с ними проблем.

Связи в цепочке часто создают противоречия, которые следует оптимизировать. Оптимизация может потребовать компромиссов. Например, более дорогостоящий дизайн продукта и более дорогое сырье могут снизить затраты на послепродажное обслуживание. Компания должна разрешать такие конфликты в соответствии со своей стратегией с целью достижения конкурентного преимущества.

Концепция цепочки ценности вполне применима по отношению к данным. В многочисленных источниках можно найти различные, но в целом примерно схожие варианты рамочных структур (frameworks) цепочки ценности данных для различных видов организаций и отраслей[254],[255],[256].

Рассмотрим звенья типичной рамочной структуры цепочки ценности данных, ориентированной на крупные компании розничной торговли (рис. 7.2).

 

Сбор данных

Существует множество современных эффективных методов сбора и хранения данных из различных источников (в том числе потоковых). Ключевая проблема сбора – разнообразие и объем данных. Это ставит вопрос о том, как хранить эти данные, но что более важно, как обработать их для хранения таким образом, чтобы они были готовы к анализу. Большинство организаций просто помещают собранные сведения в озера данных (data lakes), но, чтобы подготовить такие данные для анализа, часто требуются месяцы. С учетом того что пригодность данных со временем падает (см. главу 5, раздел 5.3), возможности извлечения из них ценности могут к моменту анализа просто исчезнуть, если не провести подготовку сразу после сбора[257].

 

* Kotorov R. The Data Value Chain: Steps for Monetizing Your Data. Integration Developer News, 2017. – URL: https://www.idevnews.com/stories/6998/The-Data-Value-Chain-Steps-for-Monetizing-Your-Data.