Дата-грамотность a la russe: 6 шагов к построению аналитической культуры в компании

В марте 2021 года Qlik совместно с партнерами Accenture и DataYoga измерили дата-грамотность 1500 сотрудников российских компаний: только 11% смогли правильно ответить на 75% вопросов. Половина же профессиональных аналитиков сделала ошибки в базовой школьной программе.

О том, как повысить грамотность работы с данными в компании – рассказывает Алексей Артеменко, региональный директор, Qlik в России и СНГ.

Шаг 1. Разработайте видение

Создание эффективной программы по работе с данными начинается с планирования. Видение должно охватывать три ключевых блока: участников, финансирование и временные рамки.

Участники: Если компания небольшая, в создании дата-культуры может принять участие вся организация. Для крупных игроков полезной стратегией будет сфокусировать внимание на отдельных сотрудниках или командах. Их энтузиазм поможет продвинуть программу грамотной работы с данными на другие команды, департаменты, а потом и на компанию в целом.

Важно, чтобы первоначальные участники играли роль в принятии решений и были хорошими спикерами, идеально — лидерами мнений.

Финансирование: Утвердите бюджет. Использовать весь IT-бюджет не нужно, вам еще с ними дружить! Сформируйте отдельный целевой бюджет на закупку и обслуживание инструментов бизнес-аналитики, обучение сотрудников, развитие центра компетенций. Покупая средства бизнес-аналитики, убедитесь, что средства на их развертывание тоже есть.

Временные рамки: установите целевую дату, когда будет определена и введена в действие программа грамотной работы с данными. Например, первые три шага могут быть завершены в течение месяца или двух (обсуждение, информирование и оценка). Обучение культуре работы с данными также занимает время — заложите достаточно.

Шаг 2. Проинформируйте сотрудников

Изменения в корпоративной культуре часто порождают недоразумения и слухи. Составьте продуманный план информационного взаимодействия. Он даст людям понять, почему вы внедряете программу дата-грамотности. Позвольте участникам самим рассказать о преимуществах. Обычно коллегам верят охотнее, чем руководству.

Открыто и прозрачно рассказывайте о программе дата-грамотности с самого начала.

Расскажите, что в программе будут участвовать все сотрудники и руководство компании активно поддерживает программу, потому что решения, основанные на данных, принесут успех бизнесу и каждому сотруднику. Поясните, что повышение дата-грамотности — не разовое мероприятие, а постоянный процесс.

Самая лучшая реклама – успешный пилотный проект, который помочь решить бизнес-боль. На этапе информирования вы можете привлечь ранних пользователей (или «early adopters», согласно маркетинговой терминологии), которые потом поделятся своими успехами.

Шаг 3. Проведите оценку сотрудников

Проведите объективную оценку сотрудников, чтобы узнать текущий уровень владения навыками работы с данными. Не полагайтесь на свои догадки – попросите участников пройти оценку. Сделать это можно бесплатно с помощью инструмента на сайте DataLiteracy.

Можно сделать рассылку и попросить сотрудников пройти тест в течение месяца после старта проекта. Эта возможность должна быть у любого сотрудника в организации, не только у тех, кто участвует в программе.

После тестирования, пользователи должны получить программы обучения, в соответствии с текущими навыками, и доступ к обучающим ресурсам.

Переход к четвертому шагу нужно продумать заранее, например, собрать всю информацию по обучению на портале с удобной навигацией и поиском.

Шаг 4. Обучите сотрудников инструментам бизнес-аналитики

Чтобы построить аналитическую культуру, организуйте обучение сотрудников, создайте центры компетенции и повышения квалификации. Очень важно иметь курсы для всех типов сотрудников с разным уровнем знаний и поощрять их развитие навыков.

Помните, что при расширении использования инструментов у вас постоянно будет 80% начинающих аналитиков, которые освоили азы работы с аналитическими отчетами и лишь 20% продвинутых пользователей.

Начните с малого – сложно выстроить всю систему корпоративного обучения с нуля, но попробуйте в начале покрыть самую большую потребность. Начните с тех, кто уже заинтересован в работе с данными и вам не придется тратить ресурсы на привлечение их внимания. Расширьте их знания в зависимости от их потребностей. Скорее всего, это будут навыки расширенного анализа данных в новом BI-инструменте. Эти сотрудники вскоре станут новыми лидерами мнений и привлекут к работе своих коллег. Кстати, любое базовое обучение не обязательно проводить самостоятельно, можно обратиться и к внешним партнерам, но лучше, чтобы пользователи тренировались на основе данных компании.

Согласно проведенному исследованию*, 92% руководителей считают, что их сотрудники должны уметь грамотно работать с данными, но только 17% сообщают, в их компаниях поощряют желание работать с данными и учат этому.

Шаг 5. Используйте аналитику в режиме реального времени

Самый простой способ показать преимущества real-time аналитики – использовать данные на встречах. Во многих проектах старт массовому распространению начинался с заявлений руководства – «я не верю твоей презентации и твоему Excel – покажи в системе». В одной компании решающим был момент, когда вместо презентаций в PowerPoint 12 сотрудников из 20 открыли управленческий дашборд и показывали бизнес-результаты на его основе. На следующем совещании к ним присоединились оставшиеся коллеги – деваться им было некуда.

Однако и этого недостаточно. Надо не только учить людей делать выводы, но и принимать решения, делегировать, контролировать результаты и разбирать ошибки – только тогда процесс постоянной работы с данными будет поддерживаться на уровне среднего менеджмента и специалистов.

Шаг 6. Измеряйте и повторяйте

Определите метрики, которые будут использоваться для оценки программы дата-грамотности. Метриками могут быть позитивное влияние на прибыль, рост использования аналитических приложений, количество пройденных курсов, выданные сертификаты и т.д. Решите, как часто следует оценивать прогресс, широко информируйте сотрудников о положительных результатах.

Основной показатель успеха – количество сотрудников, принимающих решения на основе данных: сколько их, кто из них активно пользуется инструментами аналитики и какие решения принимает. Поймите, на какие конкретные метрики вы будете это декомпозировать:

  • количество пользователей в месяц (MAU) и в день (DAU)
  • количество сессий на пользователя
  • длительность аналитических сессий
  • и другие

Чеклист по определению уровня культуры работы с данными

Чтобы понять, насколько вы успешны в развитии аналитической культуры в своей компании, проверьте себя по чек-листу:

В вашей компании…

  • Стратегия и тактика объективны и основаны на данных, а не на авторитете, мнении или убеждениях
  • Руководители высшего и среднего звена свободно и легко работают с данными и мотивируют остальных к работе с данными
  • Формальная корпоративная стратегия грамотной работы с данными поддерживается HR
  • Существует бизнес-глоссарий, каталог и словарь данных
  • Данные рассматриваются как база для принятия решений, а не побочный продукт
  • Фраза «А что говорят на это наши данные?» произносится везде и всюду
  • В компании развивают корпоративные программы обучения и развития профессиональных навыков работы с данными
  • Компания удерживает ключевые кадры в сфере данных

Ваши сотрудники, которые работают с данными…

  • Могут сформулировать бизнес-вопрос к данным
  • Понимают разницу между корреляцией и причинно-следственной связью
  • Видят ценность данных как важного информационного актива
  • Принимают и развивают культуру самостоятельной работы с данными по принципу self-service
  • Умеют применять разные аналитические подходы: от описательной статистики до предписательного анализа

Ваши сотрудники, которые создают аналитические приложения…

  • Понимают, зачем нужно обеспечивать их качество и почему они важны
  • Технические специалисты могут общаться с бизнесом на одном языке (и наоборот)
  • Визуализация данных и сторителлинг на основе данных широко применяются

Помните, что процесс перехода к аналитической культуре долгий и постепенный. Только через обучение, наставничество и запрет «неуставных» аналитических инструментов и приходит компания к той самой аналитической культуре.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда