Формируя культуру работы с данными, важно не только выстраивать ее нужным образом, но и правильно и объективно оценивать уровень ее зрелости. Такая оценка помогает понять, насколько далеко продвинулась организация, создавая климат наибольшего благоприятствования в области работы с данными, и определить направления, требующие дополнительных усилий и инвестиций. Так как же оценить, насколько высок уровень зрелости культуры работы с данными в организации? На этот вопрос мы попросили ответить ведущих экспертов крупнейших российских компаний в области управления данными юбилейного, Десятого ежегодного форума «Управление данными».

Большинство экспертов, отвечая на наш вопрос, выделяют свои наборы признаков и метрик, с помощью которых можно оценить уровень зрелости культуры работы с данными или, по крайней мере, понять, можно ли считать организацию достаточно зрелой или нельзя.

Александр Тарасов: «Главный показатель высокого уровня культуры работы с данными — это когда большинство вопросов, связанных с ними, решается в рабочем режиме»

Один из наиболее простых критериев предлагает Александр Тарасов, старший директор, руководитель центра экспертизы по управлению данными в компании «Юникон Бизнес Солюшнс»: «Главный показатель высокого уровня культуры работы с данными — это когда большинство вопросов, связанных с качеством, доступностью, атрибутивным составом данных, решается горизонтально, в рабочем режиме, без эскалации “наверх” и внутрикорпоративных столкновений. Это говорит о том, что сотрудники понимают, что и для чего они делают, что у них есть необходимые коммуникационные возможности и площадки для решения возникающих проблем и что они правильно мотивированы на решение задач».

Михаил Маслов: «Надо в первую очередь проверить наличие дата-стратегии, ее детализацию и последнюю дату ее обновления»

Существенно иной ответ дает Михаил Маслов, директор практики управления данными направления MDM компании Data Sapience: «Когда мы работаем над проектами построения дата-стратегий или оценки зрелости организаций, для каждого домена фреймворка DAMA мы оцениваем зрелость в разрезе стандартов, процессов, технологий и развития организационной структуры. Что касается признаков, то надо в первую очередь проверить наличие дата-стратегии, ее детализацию и последнюю дату ее обновления. Хорошим показателем является то, каким образом организован контроль за исполнением запланированных мероприятий. Случается, что в организации есть прекрасно написанная, но мертвая дата-стратегия, не отражающая последние изменения целей организации, просрочку по одним активностям и полное отсутствие статуса исполнения по другим. На более детальном уровне хорошими признаками являются тщательность распределения ответственности за данные, передовые способы доставки, распространения и потребления данных, а также высокий уровень организации контроля их качества».

Николай Скворцов: «Большинство экспертов именно наличие программы управления культурными изменениями выделяют как ключевой критерий в плане улучшения работы организации с данными»

Николай Скворцов, руководитель направления методологии компании «1С: Логика Данных», отмечает, что измерить культурные изменения не так просто: «Косвенным образом оценить уровень зрелости культуры работы с данными можно на основе оценки зрелости управления данными по одной из существующих методик. В качестве наиболее важных признаков зрелости культуры работы с данными в организации можно выделить следующие аспекты: наличие практики разработки и ведения корпоративной модели данных (она характеризует понимание организацией основ датацентрического мышления), практики анализа и управления цепочками поставок данных (свидетельствует о понимании организацией основ продуктового мышления в отношении данных) и программы управления культурными изменениями. Трансформация культуры не происходит быстро, поэтому большинство экспертов именно последний из перечисленных критериев выделяют как ключевой в плане улучшения работы организации с данными».

Алиса Школьникова: «Проще всего измерить, опираясь на известные подходы к оценке зрелости управления данными»

Алиса Школьникова, руководитель направления Data Governance компании «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»), также предлагает проводить оценку на базе уже известных подходов к оценке зрелости управления данными. «Из основных признаков можно выделить понимание ценности данных, принятие решений на основании данных, распределение ответственности за использование и накопление качественных данных и наличие инструментов для работы с данными (КХД, BI, каталог данных и др.)», — добавляет она.

Евгений Яковенко: «Если подход Data-Driven стал частью корпоративной идентичности, то можно говорить о зрелости. Технологии здесь инструмент, а успех — в изменении мышления»

Позиция Евгения Яковенко, руководителя направления MDM в компании «Градум», такова: зрелая культура работы с данными проявляется не в технических и технологических, а в поведенческих и процессных паттернах: «Ключевым признаком является системное использование данных в принятии решений — от операционных задач до стратегических инициатив. Данные должны быть не просто доступными, а доверенными: справочники нормализованы, метаданные прозрачны, а источники данных согласованы между подразделениями. Дополнительным индикатором служит наличие внутренних сообществ данных, в которых сотрудники обмениваются лучшими практиками, делятся секретами и выступают в роли катализаторов изменений. Второй важный признак — организационная ответственность за качество данных. В зрелой культуре нет “чужих” данных: каждый, кто вносит информацию, несет за нее ответственность. Это достигается через четкие SLA, регламентирующие качество данных, регулярные аудиты, автоматизированные валидации и KPI чистоты справочников. Когда руководители ставят задачи вроде “снизить количество ошибок в номенклатуре на 40% за квартал”, а не просто “нужны хорошие данные”, — это признак трансформации культуры. Зрелость проявляется также в том, что организация не боится признавать проблемы с данными и открыта к их решению: проводит анализ инцидентов с некорректной информацией и использует их в целях обучения. Наконец, если подход Data-Driven стал частью корпоративной идентичности (упоминается в миссии, ценностях, при оценке и онбординге персонала), то можно говорить о зрелости. Технологии здесь инструмент, а успех — в изменении мышления».

Евгений Аверьянов: «Метрики зрелости для каждой отрасли свои, все зависит от решаемых задач и достижения конкретных результатов»

Евгений Аверьянов, директор платформы USEBUS AI-Code в ГК «Юзтех», обращает внимание на отраслевую зависимость метрик для определения зрелости и поясняет: «Все зависит от решаемых задач и достижения конкретных результатов. Сначала нужно оценить, качественно ли собираются данные, как именно они собираются, насколько они полные, позволяют ли эти данные выстраивать системы автоматизации для принятия корректных решений, довольны ли ими и их результатами сотрудники. Главные три вопроса, который необходимо задать внутри компании, следующие: помогают ли внедренные инструменты зарабатывать, экономят ли ресурсы и снижают ли риски? Ответы на них позволяют оценить эффективность выстроенной структуры и построить систему обратной связи от владельцев различных бизнес-процессов и потребителей данных. И следует помнить, что развитие зрелой культуры — это долгий непрерывный процесс, требующий комплексного подхода. Успех зависит от множества факторов. Устойчивая техническая инфраструктура и грамотно спроектированная архитектура ИТ-ландшафта обеспечивают своевременный доступ к данным, доверие к ним и эффективное использование. Организационная структура, в свою очередь, четко регламентирует роли и ответственность. Мотивация и компетенции персонала позволяют создавать среду для обмена опытом и знаниями. Необходимо постоянно отслеживать эффективность работы с данными, адаптироваться к новым технологиям и потребностям бизнеса и продолжать инвестировать в развитие инфраструктуры, инструментов для работы с данными и в культуру работы персонала с ними».

Александр Учаев: «Один из главных признаков зрелости — наличие формализованной системы управления данными с четко определенными процессами и ответственными лицами»

По мнению Александра Учаева, менеджера по продукту «1С:MDM Управление нормативно-справочной информацией» фирмы «1С», признаки зрелой культуры, как правило, включают наличие формализованной системы управления данными с четко определенными процессами и ответственными лицами, регулярное использование инструментов аналитики для принятия управленческих решений, высокий уровень доверия сотрудников к предоставляемым данным и результатам их анализа, регулярный мониторинг и улучшение показателей качества данных (точность, полнота, своевременность предоставления), а также проактивное участие подразделений в улучшении качества данных и обмене опытом в этой области. «Эти индикаторы позволяют объективно оценивать прогресс организации на пути построения эффективной культуры работы с данными», — считает Учаев.

Станислав Лазуков: «Зрелость культуры работы с данными определяется комплексной интеграцией практики, процессов, инструментов и стратегии»

Станислав Лазуков, генеральный директор TData, рекомендует использовать четыре основных признака и свойственные им метрики: «Первый: данные используются для принятия решений. Метриками этого признака будут количество пользователей и запросов к BI-инструментам или хранилищу данных. Второй: уровень доверия к данным достаточно высок. Насколько именно, можно определить по количеству инцидентов с качеством данных, среднему времени реакции на инциденты с данными и скорости их устранения. Третий признак: данные доступны, и сотрудник легко может получить внутри организации нужную информацию и инструменты. Насколько легко, можно судить по среднему времени, затрачиваемому на получение доступа к отчету или витрине данных, а также по средним срокам реализации новых витрин и отчетов. Наконец, четвертый: компания умеет оценивать рентабельность инвестиций в данные. Если умеет, то сможет продемонстрировать финансовые эффекты от внедрения технологий работы с данными — объемы прибыли, получаемые организацией благодаря инвестициям в аналитику и технологии. Таким образом, зрелость культуры работы с данными определяется комплексной интеграцией практики, процессов, инструментов и стратегии, ориентированных на повышение эффективности и результативности бизнеса».

Игорь Моисеев: «О зрелой дата-культуре говорят метрики использования данных»

Игорь Моисеев, директор по развитию бизнеса DataCatalog (входит в Группу Arenadata), считает, что высшая зрелость культуры данных наступает в тот момент, когда данные перестают быть только материалом для отчетности, а превращаются в универсальный язык коммуникации и ключевой аргумент в процессе принятия решений на всех уровнях — от стратегического до операционного: «О зрелой дата-культуре говорят метрики использования: частота принятия решений на основе данных и рост количества дата-проектов, инициированных бизнес-единицами предприятия».

Алексей Никитин: «О доверии к данным свидетельствует то, что решения принимаются на основе данных, а не субъективного мнения»

Алексей Никитин, генеральный директор Visiology, первым по значимости признаком зрелой культуры называет доверие к данным: «О доверии свидетельствует то, что решения в организации принимаются на основе данных, а не субъективного мнения, причем как на уровне высшего руководства, так и на уровне линейных сотрудников. Еще один важный признак: качество данных измеряется и контролируется — применяются метрики полноты, точности, своевременности. Следующий признак — прозрачность ответственности: понятно, кто отвечает за тот или иной набор данных. Характерным признаком зрелости является и интеграция данных: наличие единой платформы или согласованных источников, минимизация “теневых” Excel-отчетов и всеобщий переход с Excel на BI-платформу. О зрелости свидетельствует и регулярное использование аналитики: KPI бизнеса связаны с данными, при этом BI и аналитика используется в большинстве подразделений. Информационная грамотность сотрудников — то, как менеджеры и специалисты умеют правильно интерпретировать данные, — также повышает оценку зрелости. И последний из списка, но не последний по важности признак — применение развитых средств для самостоятельной работы сотрудников с данными и аналитикой. По мере перехода к зрелым практикам работы с данными доля таких специалистов, согласно нашему опыту, достигает 20%».

Андрей Евтихов: «Целесообразно отслеживать динамику аудиторных метрик инструментов сбора, обработки и анализа данных»

Андрей Евтихов, управляющий директор GigaData в ПАО «Сбербанк», в качестве базовых показателей советует использовать аудиторные метрики инструментов сбора, обработки и анализа данных, причем анализировать их следует в динамике. Отдельно в рамках аудиторных показателей важно отслеживать категорию руководителей, принимающих бизнес-решения. «Эти показатели дают объективную базовую картину уровня реального применения данных, — продолжает Евтихов. — Как важные дополнительные показатели следует рассматривать и количественные показатели автоматизированного использования данных для персонализации пользовательского опыта (например количество рекомендаций на пользователя), а также персонализации информационных и маркетинговых коммуникаций (например количество рекомендаций по перекрестным продажам и т.п.)».

Андрей Андриченко: «Один из ключевых признаков зрелости — использование системы MDM, эталонные записи которой синхронизированы с аналогичными позициями в базах данных приложений»

Андрей Андриченко, директор по развитию компании «ЭсДиАй Солюшен», среди признаков приводит использование на предприятии системы класса MDM, эталонные записи которой синхронизированы с аналогичными позициями в базах данных прикладных информационных систем, а также наличие соответствующих бизнес-процессов, единых методологических подходов и регламентирующих документов, обеспечивающих синхронизацию и высокое качество данных, используемых в различных контурах организации.

Владимир Андреев: «Внимание к процессам управления данными быстро растет»

Владимир Андреев, президент компании «ДоксВижн», разработчика платформы Docsvision, к числу основных признаков зрелости относит проработанные и формализованные процессы, связанные с различными аспектами управления данными, а также продуманную систему контроля качества их соблюдения. «Замечу, что в целом зрелость процессов управления данными в отечественных компаниях находится на достаточно низком уровне, но внимание к этим процессам быстро растет», — добавляет Андреев.

Дарья Капланская: «Если наименования в справочнике строятся на основе единой структуры — значит, компания выстроила системный подход»

Согласно наблюдениям Дарьи Капланской, руководителя Центра компетенций НСИ (часть ИТ-платформы B2B-РТС), понять, насколько зрелой является культура работы с данными в компании, можно и без сложных исследований: «Один из самых наглядных индикаторов — справочник. Если наименования в нем строятся на основе единой структуры (название, определитель и параметрическое описание) — значит, компания уже выстроила системный подход. Если доступа к справочнику нет, помогают косвенные метрики. Одна из них — скорость формирования отчетности: если квартальный отчет по закупкам готовится дольше 30 минут, а годовой — больше часа, значит, оптимизация и организация данных слабые. Еще одна метрика — горизонты планирования закупок: есть ли план на год, два, пять лет? Можно ли быстро ответить, что закупаем, в каком объеме и и в какие сроки? Если нет, значит, данных либо нет, либо им нельзя доверять. О многом расскажет и SLA закупок: для сложной продукции несколько часов на обработку запроса — это нормально, более долгое ожидание — признак неэффективности. Учет складов также свидетельствует о многом: компания, не знающая точно, что, в каком объеме и на какую сумму у нее лежит на складах, теряет деньги. Культуру работы с данными можно считать зрелой, когда все эти вопросы имеют быстрый, однозначный и проверяемый ответ. И цена ошибки здесь всегда выше, чем затраты на наведение порядка в НСИ».

Таким образом, оценку уровня зрелости культуры работы с данными следует рассматривать, с одной стороны, как многопараметрическую задачу, достаточно сложную, с точки зрения получения объективных метрик, и, с другой, как интегральный показатель принятия организацией стиля управления, основанного на данных и аналитике.