Что если бы Марио строил аналитическую культуру? 5 ступеней аналитической зрелости компании нескучно

Компании, которые инвестируют в работу с данными, на 17% более прибыльны (исследование IDC и Qlik "Данные как новая вода: важность инвестиций в конвейеры данных и аналитики", июнь 2020). Это ли не повод понять, насколько полноценно вы используете корпоративную аналитику и насколько можно улучшить принятие решений на основе данных? Сегодня мы с Gartner и Марио поможем разобраться, на какой ступени аналитической зрелости ваша компания находится сейчас, и что нужно сделать, чтобы использовать данные более эффективно.

У Gartner есть отличная модель аналитической зрелости компаний (Maturity Model for Data and Analytics). Она показывает, какие этапы технологически и организационно должна пройти компания, чтобы стать по-настоящему data-driven:

Прости, Gartner, но смотреть на таблицу с буллетами скучно, поэтому давайте представим, что вышла игра «Super Mario: Analytics Edition», где нужно пройти 5 уровней, чтобы заработать миллиарды и господство над миром.

Марио начинает управлять компанией и понимает, что данные вроде используются, но пользы не приносят. Каждый отдел показывает свою версию аналитики, пытается доказать, что только его данные и расчеты показателей верны, при этом нет единого центра управления данными и аналитикой.

Прохождение уровня осложняется тем, что в отряде Марио пока нет соратников, способных поддержать его в деле построения корпоративной аналитики, и со всеми проблемами ему приходится справляться самостоятельно.

Цели миссии:

· «Потушить» все горящие задачи при помощи Excel и ad-hoc аналитики

· Понять, что так не работает

· Найти соратников из ИТ и бизнеса, которые готовы начинать проект по внедрению BI

Марио, уже с небольшой командой, начинает развивать проект по бизнес-аналитике. Они выделили бюджет на управление качеством данных и покупку современного BI (Qlik, Tableau, Power BI – нужное подчеркнуть). Развитие BI-проекта, конечно, тормозится низкой мотивацией к работе с данными у многих сотрудников, отсутствием дата-грамотных лидеров в департаментах и банальной ленью.

Цели миссии:

· Сформировать требования к доступности информации (вместе с ИТ)

· Разработать единый источник данных в компании (на основе BI-платформы)

· Выбрать правильную мотивацию для сотрудников работать с данными и аналитикой

· Начать разрушать организационные барьеры, которые мешают принимать решения на основе данных.

Многие знают о проекте по аналитике, которые ведет Марио, и стараются использовать данные, но впереди – еще большой путь по разработке аналитических приложений и обучению грамотной работе с данными для принятия решений.

Бонус: подходы Agile ускоряют разработку и получение результатов, а также замедляют хейтеров BI-проекта (да, они все еще есть).

Цели миссии:

· Наладить процесс интеграции новых источников данных

· Создать рабочую программу повышения дата-грамотности для сотрудников

· Увеличить команду «амбассадоров» аналитики – все топ-менеджеры должны поддерживать проект и использовать данные для принятия решений

Теперь не только Марио, но и топ-менеджеры — «амбассадоры» аналитики продвигают идеи использования данных в работе и рассказывают о лучших практиках, но нужно еще обеспечить принятие data-driven решений на разных уровнях менеджмента.

В компании Марио появляется CDO (Chief Data Officer). От уровня использования и полномочий этого героя будет зависеть скорость и эффективность прохождения миссии.

Цели миссии:

· Встроить аналитику во все ключевые бизнес-процессы: данные должны стать топливом для продуктивной работы и инноваций во всех департаментах

· Оценить работу программы повышения дата-грамотности сотрудников и улучшить ее

· Связать инициативы в области данных с бизнес-результатами и ROI

Это последняя миссия игры, она сконцентрирована на системном применении данных для принятия решений, улучшения бизнес-процессов и генерации инноваций. Данные становятся центральным звеном бизнес-стратегии.

Главным секретом успешного завершения миссии является использование корпоративной аналитики в качестве своего конкурентного преимущества среди других команд.

Цели миссии:

· Аналитика, управление и видение компании фокусируются на клиенте, а не только на внутренних процессах и эффективности

· Стратегия и исполнение стратегии полностью согласованы и постоянно оптимизируются

· CDO входит в совет директоров компании

The End!

Возможно, вы думали, что где-то на втором или третьем уровне Марио начнет использовать Big Data, ну а дальше пустится во все тяжкие – искусственный интеллект, машинное обучение и далее по списку.

В этом и прелесть модели аналитической зрелости от Gartner: она отражает, что новые технологии (такие как ML и AI) интересны и важны, но не стоит забывать об организационной составляющей аналитики в компании. Если вы выстроите только аналитическую инфраструктуру и используете самые продвинутые технологии, не развивая при этом другие важные элементы аналитики (организацию и людей), то BI-проект окажется бесполезным, ведь компания не станет ориентироваться при принятии решений на данные.

Расскажите в комментариях, на каком уровне аналитической зрелости сейчас ваша компания?