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.
Мир 1-1. Миссия «База»
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
Мир 2-1. Миссия «Новые возможности»
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.
Мир 3-1. Миссия «Системность»
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
Мир 4-1. Миссия «Новый мир»
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
Мир 5-1. Миссия «Полная трансформация»
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!
Вместо заключения
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?
Все это круто для крупных корпораций или даже среднего бизнеса. А если Марио индивидуальный предприниматель? Как и вообще возможно ли, нужно ли строить аналитическую культуру малому бизнесу?
Принятие решений на основе данных - это необходимая составляющая для бизнеса любого масштаба. А в какую форму запакованы данные - в Excel или в Qlik Sense / Power BI / Tableau и др. - не так важно, если они полноценные и помогают проверят гипотезы и растить бизнес.