Команда для работы с данными, которую ваша компания использовала на протяжении последних лет, должна переориентироваться и передать аналитические инструменты бизнес-подразделениям, пишет главный евангелист обработки данных компании ThoughtSpot Даг Бордонеро на портале InformationWeek.

Несмотря на большой прогресс технологий обработки данных, доступ к данным остается постоянным источником напряженности для сотрудников ИТ-подразделений, специалистов по знаниям и руководства компаний. Каждый хочет получить доступ к большему объему данных более высокого качества для улучшения работы на своем участке. Но важнейшие знания о бизнесе по-прежнему предоставляются главным образом высшему руководству и тем экспертам по данным, которые его обслуживают.

Дело в том, что аналитические платформы предъявляют очень высокие технические требования. Сложность инструментов и наборов данных делает их недоступными для рядовых пользователей. Это, в свою очередь, ведет к возникновению узких мест при обработке данных.

С распространением искусственного интеллекта (ИИ) положение должно измениться. Согласно новейшему исследованию McKinsey, две трети инициатив в области ИИ связаны с повышением производительности существующей аналитики. Более того, по оценке исследователей, применение ИИ к анализу данных сможет ежегодно генерировать от 3,5 до 5,8 трлн. долл.

Но чтобы этот прогноз реализовался, необходимы принципиальные изменения в структуре работающих с данными подразделений. Бордонеро считает, что 20 лет работы с данными в таких корпорациях, как Disney и AOL, позволяют ему дать некоторые рекомендации.

Сфокусируйтесь на бизнесе, а не на технике

Сегодня большинство работающих с данными подразделений организованы в соответствии с возможностями (и ограничениями) технологии и соответствующим потоком работ. Часто они состоят из:

  1. инженеров по работе с данными, создающих и обслуживающих хранилище данных;
  2. бизнес-аналитиков, которые переводят запросы бизнеса на язык данных;
  3. BI-аналитиков, которые строят запросы и создают модели данных;
  4. администраторов, контролирующих выдачу разрешений и доступ к хранилищу данных.

Но ИИ меняет традиционные потоки работ, предоставляя доступ к данным всем, кто работает со знаниями. Специалисты по данным перестают выполнять роль привратников и должны помогать всем использовать новые технологии работы с данными для осуществления перемен на всех участках деятельности. Например, бизнес-аналитикам следует сосредоточиться на помощи не имеющим технических навыков специалистам по знаниям в применении технологии для получения ответов на их собственные вопросы вместо того, чтобы самим превращать эти вопросы в запросы к хранилищу данных.

Возникнут и новые функции работников. Скажем, в лучших подразделениях имеется хотя бы один евангелист обработки данных. Это некто, кто живет данными и дышит данными. Он может ускорить превращение данных в главную движущую силу компании, отвечая на вопросы и направляя подразделения и отдельных сотрудников в нужную сторону.

Переосмыслите цели и метрики

С изменением традиционных функций работников и появлением новых компаниям необходимо переосмыслить оценку эффективности инициатив специалистов по обработке данных. Унаследованные метрики, такие как среднее время генерирования отчета, количество подготовленных отчетов и задолженность по их созданию, не подходят. Если заглянуть в будущее, то необходимы такие метрики, которые соотносятся с целями и задачами аналитики в эпоху ИИ, в первую очередь с ощутимыми результатами бизнеса.

Первоочередной целью должно быть создание культуры грамотного отношения к данным, т. е. такой среды, в которой каждый сотрудник отдает предпочтение знаниям, полученным на основе эмпирических данных, перед интуицией и чувствами.

Первый шаг для большинства организаций — создать условия, при которых подразделения будут запрашивать данные. Специалистам по данным следует совместно с бизнес-подразделениями обновить метрики внутренних рабочих потоков и процессов. Например, обновить предложение товаров, презентации, постановку целей проектов и даже обзоры эффективности, чтобы сделать их более ориентированными на данные.

Специалисты по данным должны также позаботиться, чтобы данные были доступны из любой точки, и сосредоточиться на передаче каждому сотруднику очищенных, безопасных и своевременных данных. Это приведет к сокращению количества запрашиваемых и подготавливаемых отчетов, сужению области применения традиционных инструментов и т. д.

Найдите подходящего лидера

В последние годы оживилась дискуссия, кто должен отвечать за продвижение цифровой трансформации через аналитику. Многие полагают, что это CIO, поскольку в названии его должности присутствует слово «информация». Но в действительности у CIO уже есть работа, связанная с управлением данными — обеспечением их безопасности, конфиденциальности, масштабируемости и т. д., но не с их использованием.

Необходим директор по данным (CDO) — лидер, который сможет сочетать прежнюю и новую аналитику, руководить использованием данных в организации и создать культуру грамотного отношения к данным. Он должен хорошо понимать унаследованные модели данных и процессы. Ему придется найти баланс между потребностями подразделений ИТ и бизнеса, быть внимательным к деталям, но не терять из виду общей картины. Ему необходимо будет не только обучать сотрудников использованию доступных сегодня инструментов и технологий, но и объяснять, почему они имеют принципиальное значение для бизнеса.

Версия для печати (без изображений)