С чего начинается культура работы с данными?
Культура работы с данными в компании начинается с осознания, что данные — это не побочный продукт ИТ, а стратегический актив, которому нужна управляемость. Это невозможно до тех пор, пока один и тот же показатель трактуется по-разному в каждом департаменте. В организации должна быть одна «точка правды», единый словарь терминов, и чётко определённые источники. Только тогда можно говорить о доверии. Без этого любая аналитика превращается в перегрузку Excel-файлов и субъективные трактовки.
Какие роли при работе с данными в организации разумно выделить?
Минимальный, но жизненно важный состав: владелец, куратор и потребитель данных. Владелец (Data Owner) — это тот, кто отвечает за бизнес-смысл и результат, который на этих данных строится. Куратор (Data Steward) — обеспечивает техническое качество: полноту, непротиворечивость, актуальность. А потребители — это те, кто принимает решения на основе данных: от аналитиков до C-level. Эти роли не могут быть символическими, они должны быть встроены в процессы. Без этого данные не находят применения, не эволюционируют и не влияют на бизнес.
Как оптимально распределить эти роли между сотрудниками?
Роль владельца должна закрепляться за бизнесом. Только тот, кто отвечает за продукт, маркетинговую кампанию или бизнес-процесс, может полноценно владеть метрикой и гарантировать её корректность. Кураторы назначаются чаще всего из ИТ, CDO-офиса или центра компетенций. Но технический контроль в данном случае второстепенен. Приоритет у бизнеса, у которого есть мотивация, ответственность и последствия за ошибочные данные. Если эта логика нарушается, появляются дублирование, искажения, а иногда и прямая манипуляция данными для «подгонки» под желаемый результат.
Какие проблемы и барьеры Вы считаете наиболее серьезными при формировании культуры работы с данными и как их можно преодолеть?
Частый и главный барьер — иллюзия управления. Когда аналитика вроде и обновляется вовремя, но по факту никто не может объяснить, почему показатель упал или вырос. В этом случае реальный эффект для бизнеса крайне низок. Второй барьер — привычка всё «дочищать вручную», и причина в этом понята. Многие сотрудники не доверяют информации хранящейся в КХД и создают персональные песочницы и копии данных для self-service аналитики. Пока в организации допускается ручное вмешательство на финальных этапах отчётности, культура работать не будет. Третий барьер — отсутствие ответственности: когда никто ни за что не отвечает. Решение возможно через системный подход: назначение ролей, внедрение регламентов качества данных создания прозрачного каталога данных и бизнес-глоссария.
По каким признакам или метрикам можно определить, сформирована ли уже в организации достаточно зрелая культура работы с данными?
Во-первых, данные перестают быть предметом спора, то есть одни и те же цифры признаются корректными в разных подразделениях. Во-вторых, исчезает ручная обработка: отчёты формируются автоматически и не требуют доработки «на стороне». В-третьих, у каждой бизнес-метрики есть владелец, определение и прозрачная логика расчёта. В-четвёртых, в компании появляется привычка объяснять аномалии на данных, а не на догадках. Ну и наконец, архитектура становится осмысленной: данные передаются по понятному маршруту, доступны по SLA, фиксируются изменения и обеспечивается прослеживаемость. Вот тогда и начинается настоящая зрелость.
Автор статьи:
Игорь Моисеев
Директор по развитию бизнеса DataCatalog (входит в Группу Arenadata)