Десять шагов, которые научат всех пользоваться данными

Десять шагов, которые научат всех пользоваться данными
|30 марта 2020| Дэвид Уоллер

Взрывной рост объема данных может привести к началу новой эры — эры инноваций, основанных на использовании данных, когда новые идеи подкреплены фактическими доказательствами. Бизнес, воодушевленный возможностью повысить качество обслуживания клиентов, оптимизировать процессы и уточнить стратегию, последнее десятилетие активно накапливал данные, инвестировал в технологии и привлекал кадры, умеющие работать с аналитикой. Тем не менее, для многих сильная культура, в основе которой лежит использование данных, так и остается труднодостижимой целью, как и практика принятия решений на основе аналитики.

Почему это так сложно?

Наш опыт работы с разными отраслями говорит о том, что основные сложности в построении бизнеса, основанного на использовании данных, лежат не в технической плоскости, а в культурной. Описать, как сделать данные частью процесса принятия решений, довольно просто. Гораздо сложнее сделать эту практику обычной для сотрудников и довести ее до автоматизма — это требует изменений в образе мышления, а это гораздо более трудная задача. Мы сформулировали десять важнейших принципов, которые помогут вам создать и укрепить культуру, основанную на использовании данных.

1. Культура, основанная на использовании данных, должна начинаться сверху

Культура, где важную роль играет использование данных, должна начинаться сверху. В компаниях, где такая культура сильна, топ-менеджмент настаивает на том, чтобы в основе каждого решения лежали данные (это не инновация и не исключение, это норма), и само следует декларируемому принципу. Примерами такой практики могут служить розничный банк, где менеджеры высшего звена принимают решение о запуске продуктов с учетом доказательств, полученных в результате контролируемых исследований рынка, а также ведущая технологическая компания, где руководство в начале каждого заседания уделяет полчаса изучению деталей предложений и сопроводительной информации, и это помогает принимать решения на основе фактов. Эта практика транслируется вниз на другие уровни организации, поскольку сотрудники, которые хотят, чтобы руководство относилось к их мнению серьезно, должны играть по установленным правилам и говорить на понятном руководству языке. Пример, который демонстрируют лидеры, может стать катализатором значительных изменений в общекорпоративной практике.

2. Подходите к выбору метрик взвешенно и обдуманно

Руководители могут управлять поведением сотрудников, умело выбирая, какие параметры оценивать и на какие метрики должны ориентироваться сотрудники. Если для компании важно уметь прогнозировать изменение цены у конкурентов, то для этого есть своя метрика — точность прогнозирования на определенном временном горизонте. Следовательно, команда должна постоянно делать прогнозы о масштабах и направлении таких изменений, а также отслеживать качество прогнозов: оно будет постепенно улучшаться.

Рассмотрим следующий пример: крупный телекоммуникационный оператор хотел убедиться, что в его сети ключевые клиенты получают сервис высшего качества. Оператор собрал обобщенные статистические данные по эффективности работы сети, но при этом не представлял, какие услуги получали клиенты и каким был уровень сервиса. Если бы компания разработала детальные метрики по качеству обслуживания, то смогла бы провести количественную оценку того, как улучшения сети отразятся на клиентах. Но чтобы получить такие метрики, необходимо уделять источникам и использованию данных гораздо больше внимания, чем это обычно делают компании. В этом вся суть.

3. Не пренебрегайте специалистами по обработке данных

Специалисты по обработке данных нередко представляют собой изолированную группу внутри компании. Они имеют слабое представление о руководстве, а руководство — о них.  Когда аналитики работают в отрыве от остального бизнеса, их работа не имеет никакого смысла ни для вас, ни для них. Компании, которым удалось успешно решить эту задачу, придерживались одной из двух стратегий.

Первая заключается в том, чтобы границы между бизнесом и специалистами по обработке данных были легкопроницаемы. Например, в одной международной страховой компании сотрудники из центра развития компетенций переводятся на позиции в бизнес-подразделениях, где они и осуществляют масштабирование разработанных прототипов. После того, как результат достигнут, они могут вернуться обратно. Чтобы поддержать развитие аналитики, одна международная компания по сырьевому трейдингу ввела новые роли в различных функциональных областях и направлениях бизнеса. Эти роли находятся в функциональном подчинении центру развития компетенций. В конечном счете важны не детали, а основной принцип, который заключается в том, чтобы найти способы объединить знания в той или иной области и технические ноу-хау.

Наиболее передовые компании решают эту задачу иначе: с одной стороны, они вовлекают специалистов по данным в работу компании, а с другой — заставляют бизнес развиваться в направлении использования данных. Главным образом это выражается в том, что сотрудники должны уметь работать с кодом и разбираться в количественном анализе. Это не значит, что топ-менеджмент компании должно переквалифицироваться в инженеров по машинному обучению, но если бизнес развивается в сторону аналитики, то владеть языком данных руководители просто обязаны.

4. Проблему с доступом к базовым данным нужно решать быстро

Чаще всего нам жалуются на то, что сотрудникам из разных частей организации сложно получить даже базовые данные. Удивительно, но ситуация не меняется, несмотря на лавину усилий, которые предпринимаются, чтобы упростить сотрудникам доступ к данным.  В условиях жесткого ограничения на информацию работа аналитиков не отличается эффективностью. Это не только мешает развиваться культуре, ориентированной на использование данных, но и препятствует ее формированию в принципе.

Чтобы разрешить этот парадокс, ведущие компании используют простую стратегию: вместо масштабных, но при этом медленных, программ по реорганизации всех своих данных они предоставляют всем сотрудникам доступ к важным мерам, которые они реализуют постепенно. Один крупный международный банк хотел точнее прогнозировать потребности в рефинансировании. Для этого был создан стандартный слой данных для Департамента маркетинга, где содержалась основная информация: данные по условиям кредитования, остаткам на счетах, характеристикам имущества, данные из канала маркетинга об условиях выдачи кредитов, а также информация об отношениях клиентов с банками в целом. Какой бы ни была конкретная инициатива, в первую очередь доступ должен предоставляться к тем данным, которые имеют отношение к метрикам, выбранным старшим руководством. Требование о том, что и другие цифры должны быть привязаны к этому источнику данных, может значительно способствовать его использованию.

5. У неопределенности должна быть количественная оценка

Полная версия статьи доступна подписчикам
Выберите срок онлайн-подписки:

https://hbr-russia.ru/innovatsii/upravlenie-innovatsiyami/826652

2020-03-30T22:48:16.401+03:00

Mon, 30 Mar 2020 19:48:16 GMT

Десять шагов, которые научат всех пользоваться данными

Как построить культуру, основанную на использовании данных

Инновации / Управление инновациями

https://cdn.hbr-russia.ru/image/2020/2i/1cck2y/original-1qns.jpg

Harvard Business Review РоссияHarvard Business Review Россия

Harvard Business Review РоссияHarvard Business Review Россия