06.07.2020 10:18

Новости

Администратор

Автор:

Администратор

Почему инициативы по анализу данных до сих пор терпят неудачу


Сильная аналитика данных – императив цифрового бизнеса. Все начинается с управления данными, правильной стратегии и акцента на осознанной культуре данных. 


 


Автор: Мэри К. Пратт, внештатный автор CIO 

 

Данные и аналитика остаются главными приоритетами для организаций в цифровую эпоху. Согласно исследованию State of the CIO 2020 года от CIO.com 37 процентов ИТ-лидеров говорят, что аналитика данных обеспечит большую часть их инвестиций в ИТ в этом году, опередив безопасность и управление рисками.

 

И при таком уровне расходов, идущих на аналитику, давление оказывается на достижение результатов. Тем не менее эксперты в этой области говорят, что ИТ-директора и их коллеги-руководители отстают. «Есть проблемы с тем, чтобы довести эти инициативы до конца», - говорит Брэд Фишер, партнер и руководитель направления данных и аналитики в компании KPMG.

 

Рассмотрим четыре основные причины, которые препятствуют успеху аналитики.

 

Плохие базы данных

 

Статистика исследовательской и консалтинговой компании Gartner подтверждает, что большинство организаций считают данные критически важными, и почти 80 процентов руководителей в опросе 2019 года заявили, что их компании потеряют конкурентные преимущества, если они не будут эффективно использовать данные. Однако Gartner также обнаружила, что более половины организаций не имеют формальной системы управления данными и специального бюджета.

 

Отсутствие таких основополагающих элементов может помешать амбициям организации. «Вы должны быть очень целеустремленными. И если это не так, вы можете не увидеть ценности» - говорит Рой Сингх, партнер фирмы Bain & Co., а также консультант в области информационных и корпоративных технологий.  

 

Без полностью реализованной программы управления данными организации не могут рассчитывать на наличие надежных методов чистоты данных. Они не могут получить доступ к имеющимся у них данным или интегрировать их, поскольку они остаются заблокированы в отдельных департаментах. Они могут даже не знать, какие данные им нужны, чтобы быть эффективными.

 

«У одних есть только островки информации, и у них есть части компаний, которые делают одни и те же вещи. Другие пропустили отметку, потому что у них недостоверные данные или они неправильно собирают данные или неправильно подают их на свои панели мониторинга», - говорит Эдвард Мэтьюз, преподаватель Boston University’s Metropolitan College и руководитель по ИТ-безопасности компании Partners HealthCare. «Эти компании думают, что у них есть достойные программы, пока они не посмотрят на структуру и не поймут, что это не так».

 

Кроме того, многие организации не имеют правильных фундаментальных технологий для достижения своих целей, поскольку они гоняются за инструментами, которые обещают большие дивиденды, но не подходят для их собственных нужд, говорит Мэтьюз. Или, наоборот, они используют инструменты, которые не способствуют росту, потому что они не разработали прочную стратегию с самого начала.

Создав стратегию для своих информационных программ или, что еще лучше, центр передового опыта, ИТ-лидеры могут обратиться к основополагающим элементам, необходимым для успеха, включая управление данными, подотчетность, владение различными компонентами информационных программ, необходимую инфраструктуру, требования к обучению, стратегические цели и лидерство.

 

Мэтьюз указывает на подход, принятый благотворительной организацией, в которой он когда-то работал, в качестве хорошего примера. Организация взяла на себя обязательство надлежащим образом финансировать свою аналитическую программу, создала аналитическую группу и назначила старшего вице-президента, чтобы возглавить ее.

 

«Они были на шаг впереди, постоянно исследуя, какие возможности там были. Команда росла и адаптировалась, они не привязывались к определенным наборам данных и игнорировали другие данные, но постоянно думали о новых способах проверки своих данных. И они всегда рассматривали новые технологии», - говорит Мэтьюз. «В этом случае ИТ-директор поступил крайне дальновидно, создав команду и взяв на работу правильного человека, чтобы возглавить эту команду».

 

Неправильная стратегия

 

С другой стороны, организации не должны рассматривать аналитику как монолитное предприятие. Опытные аналитики говорят, что они видели, как ИТ-директора сразу начинают  создавать озера данных и внедряют дорогостоящую инфраструктуру для быстрого запуска аналитических проектов. Они реализуют свои проекты, но затем обнаруживают, что технология используется недостаточно или игнорируется.

 

В аналитике, как и в любом другом технологически ориентированном предложении, лучше внедрять целевые решения, которые могут продемонстрировать ценность для пользователей. «Убедитесь, что вы решаете бизнес-проблемы», - говорит Динанат Холкар, вице-президент и руководитель отдела обслуживания бизнес-процессов и аналитики компании Tata Consultancy Services.

Холкар начал свою работу с данными, ориентируясь на область, где проект данных будет приносить пользу, а затем перешел к его реализации. Этот подход позволил команде четко определить цели, а также определить данные и инструменты, необходимые для их достижения. Другими словами, этот подход создал управляемые, достижимые цели, способные генерировать измеримую ценность. «Таким образом это может стать примером для остальной части организации», - говорит Холкар.

 

«Подразделения предприятия хотят видеть результаты. У них нет терпения ждать больших трансформационных проектов», - добавляет он. «И они в порядке, не получая 100% результатов. Если они получают от 60 до 70 процентов результатов для начала, их все устраивает, и затем они могут постепенно улучшать показатели. Потому что, когда вы достигаете результатов, становится легче получить следующую волну инвестиций. Это очень важно иметь в виду».

 

Точно так же эксперты советуют ИТ-директорам применять итеративный подход к своей аналитической программе, а не заниматься проектом технологии Большого взрыва.  

«Это должно быть интерактивное и экспериментальное упражнение, где ИТ, бизнес и данные работают вместе в гибком режиме, где есть высокоскоростное взаимодействие между этими тремя группами, где они могут проводить эксперименты и проверять гипотезы», - говорит Рой Сингх.

 

Брайан Хопкинс, вице-президент и главный аналитик Forrester Research, указывает на ритейлера, который создал трехлетнюю стратегию данных, основанную на добавлении инвестиций каждый год, а не на огромный скачок с одним первоначальным вложением. Это подход, который признает необходимость постоянного добавления и улучшения.

 

«Эта компания обнаружила, что после запуска аналитической программы, вы не должны останавливаться. Вы инвестируете каждый год в продвижение своей стратегии передачи данных», - добавляет Хопкинс.

 

Кроме того, эти многократные инвестиции должны быть обусловлены меняющимися потребностями бизнеса, а не новыми технологическими возможностями, которые появляются на рынке. Организации должны создавать аналитические возможности шаг за шагом, постепенно расширяя свою программу обработки данных, внедряя более продвинутые инструменты и позволяя большему числу пользователей решать все более сложные проблемы.

 

«ИТ-директор должен воспринимать это как итерацию, фактически много итераций. Ему придется постоянно проверять свою программу данных на соответствие рынку и тем целям, которые компания пытается достичь, пробовать новые инструменты и одновременно их тестировать, чтобы иметь возможность перейти к новому инструменту, если он может предоставить новую информацию», - говорит Мэтьюз.

 

Неспособность уравновесить свободу и контроль

 

Несмотря на большие инвестиции в аналитические инициативы, руководители говорят, что им все еще не хватает прибыли. В своих исследованиях Big Data и AI Executive Survey за 2020 год компания NewVantage Partners обнаружила, что 74 процента из 70 опрошенных компаний рассматривают внедрение больших данных в бизнесе как непрерывную борьбу.

 

Неспособность признать и уважать различные потребности пользователей является одним из факторов, определяющих этот высокий показатель, по мнению Сингха, который видит, что некоторые лидеры данных позволяют каждому подразделению в своих организациях проводить свою собственную стратегию без установления общеорганизационных стандартов. Такой подход создает неэффективность и оставляет множество пользователей барахтаться без какой-либо поддержки.

 

Другие организации впадают в противоположную крайность, централизуя все, что мешает опытным бизнес-пользователям быстро развиваться, чтобы организация в целом полностью реализовала потенциал программы, говорит Сингх.

Но ИТ-руководители, которые признают необходимость создания аналитической программы, сбалансированной между этими двумя крайностями, и которая может адаптироваться к различным потребностям пользователей в своей организации, являются наиболее успешными, объясняет Сингх.

 

«Вам нужен гибрид полностью централизованного и полностью децентрализованного. Баланс между ними будет меняться, возможно, сначала станет более централизованный», - добавляет он.

 

Недостаток внимания культурным изменениям

 

Тем не менее, руководители должны разработать нечто большее, чем просто целостную информационную программу, согласованную со стратегическими целями компании. Им также необходимо изменить культуру своих организаций таким образом, чтобы пользователи приняли использование данных в режиме реального времени и фактически рассматривали взаимодействие с данными как норму.

«Это изменение всей бизнес-парадигмы, и организации должны планировать это изменение», - говорит Динанат Холкар из Tata Consultancy.

 

Большинство организаций этого не делают. Согласно отчету NewVantage Partners, только 38 процентов опрошенных компаний создали организацию, ориентированную на данные, и только 27 процентов считают, что они создали культуру данных в своих фирмах. Кроме того, 91 процент респондентов заявили, что проблемы с персоналом и процессами являются их самыми большими препятствиями на пути становления организации, управляемой данными.

 

Нассар Низами, исполнительный вице-президент и директор по информационным технологиям в Thomas Jefferson University и Jefferson Health в Филадельфии, совершенствует программу обработки данных в своем учреждении, отвечая на технологические потребности, такие как стандартизация инструментов обработки данных и аналитики, управление хранилищем данных и согласование приоритетов программы обработки данных с общей стратегией организации.

 

Но он пошел дальше, стимулируя необходимые культурные сдвиги отчасти через создание учебной программы под названием Jefferson Analytics Community (JAC). Его слоган звучит так: «Проблемы с получением данных? Вы не знаете JAC».

«При создании JAC мы стремились сделать объединенную модель аналитики самообслуживания, управляемой операционными пользователями», - говорит Низами. Он добавляет, что цели состояли в том, чтобы увеличить владение пользователями аналитических инструментов, перейти от «богатой данными» организации к организации, управляемой данными, и продвигать данные самообслуживания, направленные на повышение производительности и сокращение времени выполнения работ.

 

Фишер говорит, что другие ИТ-директора и их исполнительные партнеры должны последовать его примеру, переместив свою аналитическую программу из «большого автономного усилия, которое генерирует идеи» в нечто интегрированное в процессы, чтобы пользователи видели ее как обычный бизнес.

«Пользователи не знают и не заботятся о том, каковы источники данных или насколько крута наука о данных», - говорит Фишер. «Они должны войти в свой офис или открыть телефон и получить информацию, необходимую для выполнения своей работы. Это должно выглядеть и ощущаться как обычное приложение. Это то, что ИТ-директор понимает однозначно».

 

Ссылка на источник


0


Нет комментариев. Ваш будет первым!
Загрузка...