Что важно понимать и делать руководителю, который решил внедрить Data Driven подход: Data Culture начинается с себя

Прежде чем компания осознает необходимость внедрения Data Driven подхода, она проходит несколько этапов зрелости. Сначала решения принимаются интуитивно, на основе опыта руководителя. Затем организация анализирует данные о прошлых и текущих событиях и принимает решения на их основе. На самом высоком уровне зрелости данные используются для прогнозирования будущих событий.

Data Driven подход нельзя навязать извне — необходимость в нем должна возникнуть внутри компании. Главную роль здесь играет руководитель, который должен быть наиболее заинтересован в этих изменениях. Без его участия такие проекты обречены на неудачу. В этой статье рассказываем, что должен делать руководитель, который решил внедрить Data Culture, и что произойдет, если он не будет достаточно вовлечен в процесс.

Успешное внедрение Data Driven подхода в компании начинается с директора. Он должен осознавать важность принятия решений, основанных на данных и понимать, что для достижения успеха нужно не только применять аналитические методы, но и менять рабочие привычки.

Многие управленцы совершают ошибку, полагая, что достаточно мотивировать сотрудников и дать им необходимые инструменты (например, системы аналитики, инструменты визуализации данных и базы данных). На самом деле, главная роль лидера заключается в том, чтобы на своем примере показывать, как именно нужно использовать данные. Например, руководитель, анализируя KPI и данные о продуктивности сотрудников, принимает решения для улучшения рабочих процессов и повышения производительности.

Личное участие руководителя критически важно по нескольким причинам:

Лидер, который активно продвигает культуру работы с данными, показывает готовность к изменениям и понимает важность аналитики в бизнес-процессах. Это формирует корпоративную среду, где данные становятся основой для принятия решений на всех уровнях внутри компании.

В нашей предыдущей статье мы подробно разобрали, как шаг за шагом построить Data Culture в компании. Теперь рассмотрим, как именно руководитель должен действовать на каждом этапе этой трансформации.

1. Определение целей, сроков, рисков и ресурсов. Руководитель должен не только сформулировать цели внедрения Data Culture, но и донести их до команды. А также установить сроки, определить ограничения и риски проекта. Он должен обеспечить достаточное финансирование и эффективно распределить ресурсы. Нужно лично назначить ответственных за выполнение конкретных задач и определить структуру подчинения в команде.

2. Оценка готовности. Управленец не должен перекладывать на подчиненных ответственность за оценку готовности компании к Data Culture. Он должен сам участвовать в этом процессе: анализировать текущее состояние данных, инфраструктуры (хранилища данных, инструменты BI и т. д.) и навыков сотрудников. Важно, чтобы была поддержка со стороны топ-менеджеров и начальников отделов.

3. Определение стартовой позиции. Задача руководителя — анализировать текущие процессы управления данными, отчеты и информацию, используемую в компании. Нужно определить источники данных, их качество и доступность, для этого ответить на вопросы: «Что у нас уже есть?», «Как мы управляем данными?», «Какие отчеты получаем?», «Какую информацию используем?». Это поможет обозначить стартовую точку и поставить реалистичные цели.

4. Формирование плана проекта. Директор должен не просто утвердить план, который подготовила команда, а лично участвовать в его разработке. Необходимо, чтобы план был реалистичным, понятным для всех участников, содержал измеримые метрики и KPI. Важно, чтобы он предусматривал движение от простого к сложному и был разбит на короткие спринты.

5. Принятие решений на основе данных. Это, пожалуй, самый важный после целеполагания этап (не в смысле последовательности, конечно, а в части важности для результата), определяющий успех или неудачу проекта. Руководитель должен начинать принимать управленческие решения, основываясь на полученных данных, даже на ранних этапах внедрения Data Culture, даже если инструменты аналитики еще не работают идеально. Это формирует у всей команды привычку работать с данными и принимать решения, основанные на фактах. Важно показывать на личном примере, как данные помогают принимать более эффективные решения.

Был проект по внедрению новой методологии управления проектами в органы исполнительной власти в регионах. В какой-то момент руководитель потерял веру в достижимость результата, столкнувшись с огромным сопротивлением и саботажем со стороны сотрудников разных муниципальных органов, которые не хотели, чтобы система становилась прозрачной. И он перестал самостоятельно продвигать переход к Data Culture.

В результате сотрудники продолжали использовать традиционные методы подготовки отчетов, каждый показывал свои цифры в аналитике. Проект стал быстро замедляться и превратился в имитацию деятельности — внедрения новой системы управления по факту не происходило.

Как решался вопрос?

Руководство приняло решение перезапустить проект через тех участников процесса, которые играют ключевые роли в отрасли: юристов, закупщиков, бухгалтеров. Когда новый метод управления стал удобен для них, его начали использовать и другие отделы и подразделения.

Важно отметить, что изначально внедрение Data Driven подхода заняло бы три месяца — до момента, когда руководитель опустил руки. А вот на перезапуск ушло 1,5 года. Поэтому лучше не доводить проекты внедрения Data Culture до такой ситуации.

Некоторые управленцы пытаются внедрить Data Driven подход, но вскоре отказываются от этой идеи, потому что сотрудники не понимают, что делать с большим объемом статистических данных и чем они могут быть полезны в работе. В результате команда теряет мотивацию, инструменты аналитики используются неэффективно, решения принимаются на основе интуиции, а не данных. Процесс может стать необратимым, и повторный запуск будет крайне проблематичен.

Если директор не активно вовлечен в процесс, это может привести к таким последствиям:

Если управленец остается пассивным наблюдателем, внедрение Data Culture может затянуться на годы даже в небольшой компании, и, скорее всего, проект провалится.

К нам обратился владелец агрохолдинга с просьбой оптимизировать работу с запасами: много денег «замораживалось» на регулярное приобретение и хранение запасов на складе. Мы провели анализ и выяснили, что можно сэкономить минимум 38 миллионов рублей в год, если внедрить аналитическую систему и систематизировать работу с запасами.

Однако, когда начали пилотное внедрение, главный бухгалтер и главный инженер стали всячески препятствовать процессу: затягивали предоставление данных, давали неверную информацию, утверждали, что наши аналитические инструменты работают неправильно, срывали совещания, на которых мы объясняли, как работает система и т. д.

Несмотря на это, нам удалось довести пилотный проект до конца. Мы показали его руководителю, получили положительную обратную связь, обозначили стоимость внедрения и сроки окупаемости. Однако сотрудники предприятия сказали директору, что это слишком дорого и что они могут реализовать такой функционал на 1С в 10 раз дешевле. Конечно, в итоге никакой аналитики на предприятии внедрено не было, поскольку у саботажников стояла ровно обратная цель. А владелец в итоге не стал или не смог этот саботаж исключить.

Таких примеров у нас было несколько.

Как показывают примеры успешных и неудачных внедрений Data Driven подхода, без поддержки и готовности к переменам со стороны руководителя такие инициативы, как правило обречены на неудачу. Data Culture должна развиваться естественным путем, инициированным внутри компании. Только так можно эффективно и открыто управлять проектами, а также принимать взвешенные решения с минимальными рисками на основе проверенных данных.