Данные — валюта цифровой экономики, но на многих предприятиях они зачастую разделены между различными отделами, что затрудняет их понимание как единого целого. Йен Чиджи, вице-президент Sumo Logic в регионе EMEA, рассказывает на портале Information Age о значении централизации процессов обработки данных для принятии более эффективных бизнес-решений.

Многие компании сегодня стремятся стать управляемыми данными. McKinsey выяснила, что более 50% руководителей считают себя лидерами в области аналитики и данных. Но есть разница между традиционным подходом, когда компании собирали данные в обычном темпе и периодически их анализировали, и новым, когда компании внедряют данные в свои повседневные процессы. Объем поступающих данных и то, насколько быстро они могут быть преобразованы из сырых или необработанных в нечто осязаемое, полезное и применимое в бизнесе, являются показателями успеха в новом способе ведения операций.

Однако все еще существует определенное разделение между ИТ и бизнес-подразделениями в отношении использования данных. Непосредственный повод для беспокойства — это разрозненность данных, или так называемые бункеры данных.

Каждый отдел в своей повседневной работе может задействовать как собственные инструменты, так и соответствующие наборы данных. Команда ИБ использует свои инструменты для просмотра данных из приложений и облачных платформ; команда инженеров использует данные журналов, когда ее приложения проходят жизненный цикл разработки, а команда ИТ-операций собирает данные о производственной эксплуатации приложений и сервисов и, как и остальные подразделения, накапливает их из своих облачных платформ. Это может привести к появлению множества наборов данных, которые говорят об одном и том же, но разрознены, и из-за этого эффективность сотрудничества теряется. Хуже того, вы платите за три набора данных, которые по сути и функционально одинаковы.

По данным 451 Research, 40% компаний используют в своей среде более 11 различных инструментов мониторинга, а 29% — от 7 до 11 решений. Все это большое количество инструментов и служб делает одно и то же. Это не только вредит совместной работе команд, но и увеличивает затраты на инициативы в области данных и с течением времени снижает шансы проектов на успешное завершение. Например, по прогнозам Gartner, к 2022 г. только 20% проектов по аналитике достигнут поставленных бизнес-целей.

Во время глобальной пандемии разрозненность усугубилась — наладить сотрудничество между отдельными сотрудниками гораздо проще, чем совместную работу над проектами межфункциональных команд. Но без такой формы сотрудничества сложнее принимать правильные решения. Командам, работающим в изолированных средах, также сложнее продвигаться вперед и преодолевать барьеры на пути к изменениям. Межфункциональное сотрудничество — очень эффективный инструмент, но переход к удаленной работе ограничил его возможности и заставил всех нас еще больше замкнуться в своих собственных операционных бункерах.

Пандемия не только сократила возможности для спонтанного общения, но и, как показывают исследования, вызвала другие эффекты, которые они не всегда носят негативный характер. Например, исследование компании Digiterre показало, что отсутствие возможности проконсультироваться с бизнес-экспертами замедляет разработку ПО. А вот отчет Microsoft и Университета Виктории показал, что пандемия не повлияла на продуктивность труда, в отдельных компаниях она даже повысилась. Тем, кто хочет сконцентрироваться на своих задачах, удаленная работа помогает сосредоточиться. Тем же, кто стремится к сотрудничеству, оставаться продуктивными стало сложнее.

Скорость, с которой компании способны реагировать и адаптироваться к меняющимся условиям, — определяющий фактор их выживания. Данные в этом процессе играют не последнюю роль: для принятия более эффективных бизнес-решений предприятиям нужно разрушить бункеры и связанное с ними разрастание инструментов. На практике это означает использование огромных объемов данных, генерируемых цифровыми операциями, и передачу этой информации каждой команде для использования в рамках своих процессов.

Данные должны стать первичными: командам нужно отказаться от собственных инструментов и наборов данных — этим должна заниматься центральная служба, предоставляя для каждой команды, будь то отдел разработки, безопасности или ИТ-операций, нужные дашборды или результаты аналитики. Что еще более важно, этот процесс должен осуществляться в режиме реального времени и предоставлять конкретные рекомендации, адаптированные к работе каждой команды. Gartner называет этот процесс непрерывным интеллектуальным анализом данных, поскольку он основан на непрерывном потоке данных, поступающих через бизнес-процессы.

Такой подход — централизация обработки и анализа данных, а затем вовлечение большего количества команд в работу с одним набором данных — должен помочь компаниям использовать больше данных с помощью различных команд.

В качестве примера можно привести компанию, которая занимается розничной торговлей и имеет веб-сайт для электронной коммерции. Команда бизнес-операций может получить предупреждение, что клиенты выбирают товары и складируют их в корзину, но затем отказываются от запланированных покупок, что ведет к упущенному доходу. Очевидно, что необходимо выяснить, почему это происходит, и устранить проблему. Команда разработчиков может воспользоваться тем же набором данных, чтобы определить откуда исходит проблема в ИТ-инфраструктуре и что является причиной отказа от покупки: например, медленное время загрузки страницы или ошибка в процессе оформления заказа. Опять же, команда разработчиков может воспользоваться этими данными, чтобы подготовить и применить исправление, а затем отслеживать трафик и опыт. Если проблема связана с безопасностью, то вмешаться и решить проблему может ИБ-команда.

С течением времени использование данных позволяет получить постоянный отчет об изменениях и их влиянии на бизнес предприятия. Например, он позволяет напрямую сравнить показатели дохода с любыми изменениями в развитии, что поможет предприятию оптимизировать и построить более прибыльный бизнес. Аналогичным образом, оно позволяет выявить проблемную область, которая начинает влиять на производительность, и принять упреждающие меры до того, как ситуация станет слишком серьезной.

Главное — начать с разрушения бункеров данных. Это необходимо для того, чтобы все команды работали с одним и тем же источником данных, чтобы свести к минимуму количество противоречивой информации и снизить затраты. Использование единой платформы непрерывного интеллектуального анализа позволит обеспечить получение действенных данных по всему бизнесу. Если все будут работать с одними и теми же данными, это будет стимулировать команды к более тесному сотрудничеству, даже если они разделены физическим расстоянием. Лучших результатов можно добиться при условии повышенного внимания к результатам аналитики руководства компании.