Следующий этап для CDO - COO
После обсуждения 7 привычек успешного CDO/CDAO мне хотелось бы обсудить будущее этой профессии, где ее место и кому должен подчиняться этот топ-менеджер.
Реальность 2023 года такова, что большинство CDO/главных специалистов по данным и анализу данных не подчиняются CEO, скорее кому-то другому из руководителей высшего звена, например, COO, CFO, CCO и т.д. Некоторые подчиняются непосредственно CEO, но в качестве "штабной/стратегической" единицы, при этом большинство фактических ресурсов Data & Analytics распределены по всему бизнесу, и, наконец, только небольшой процент является полноправными членами исполнительного комитета и прямым подчиненным генерального директора.
История CDO
До сих люди спорят о том, где впервые был назначен первый CDO, но есть неоспоримое подтверждение того, что в 2003 году Capital One назначил одного из своих сотрудников CDO, затем тоже самое сделали в Yahoo!, к 2010 году их примеру последовали банки и другие крупные организации.
- Изначально разгадка кроется в названии - Chief Data Officer - и обязанностях, связанных с данными: управление, качество, менеджмент и соблюдение соответствующих нормативных требований. Таким образом, многие из этих сотрудников являлись «ответвлениями» от ИТ-службы и часто работали для поддержки отдельных групп бизнес-анализа/получения данных и бизнес-аналитики;
- Параллельно с этим многие консалтинговые компании, включая Capgemini (где я был руководителем по Великобритании и всему миру) и Accenture, также создали значительные практики в области данных и аналитики и, соответственно, работали с ИТ-директорами, директорами по контролю качества, а также с командами бизнес-аналитики и анализа данных.
Клайв Хамби (из компании DunnHumby) впервые ввел в практику выражение "данные - это новая нефть" в 2006 году, но по-настоящему ситуация начала меняться в 2011/12 году, с приходом революции больших данных и аналитики больших данных, а также с появлением первых специалистов по анализу данных.
- Ученые по данным, а также профессионалы в сфере BI констатировали тот факт, что они о сих пор тратят около 80% своего времени на так называемое ‘data wrangling’ (по сути, основное занятие CDO);
- Логично, что руководители подразделений по работе с данными стали отвечать за новых специалистов по аналитике и науке о данных с упором на то, как "монетизировать данные" для бизнеса;
- Для меня это всегда было "очевидно", поскольку данные и аналитика - это как инь и янь: Вам нужны хорошие (не идеальные) данные, чтобы создавать эффективную аналитику (своевременно), а аналитика создает ценные инсайты, которые направляют инвестиции в качественное управление данными, управление и качество инь.
Хотя CDO или CDAO постепенно появлялись во все большем количестве коммерческих организаций, они по-прежнему рассматривались как более "технические" специалисты, которые вряд ли будут подчиняться генеральному директору, но в то же самое время как более стратегические, которые вполне могут подчиняться главному специалисту по аналитике данных, который может быть главным операционным директором, финансовым директором или директором по маркетингу/продажам и, следовательно, быть в большей степени равным ИТ-директору.
CDAO сегодня
Chief Data & Analytics Officer занимают по истине уникальное положение:
- Данные - это топливо для бизнеса – и CDO – это те люди, которые очищают это топливо и поставляют организации и ее системам;
- Данные – это источник ключевых решений –CDAO осуществляют аналитику, генерирующую инсайты и/или модели машинного обучения, дающие прогностические и предписывающие инсайты, позволяющие бизнесу постоянно совершенствоваться;
- Данные – это источник дохода – все больше и больше организаций видят потенциал в создании продуктов и/или услуг, основанных на данных, которые могут быть напрямую проданы конечному потребителю (как правило, B2B) для извлечения прибыли;
Основываясь на своем опыте работы в индустрии, я выделил 7 привычек CDAO:
1. Клиенты - короли (или королевы): данные играют центральную роль в понимании клиентов - что их мотивирует, каковы их потребности, что они склонны покупать (и за какую сумму);
2. Владение внешней средой : появление "больших данных" обусловлено началом сбора и использования данных, поступающих извне, включая видео-, аудио-, социальные сети и т.д. Эти данные могут быть использованы для расширения понимания Ваших клиентов, внешней среды, конкурентов и поставщиков;
3. Построение бизнес-модели, основанной на данных : модель данных должна строиться на основе анализа факторов, определяющих стоимость организации, что позволит создать модель KPI/метрик, обеспечивающую непрерывную связь между ключевыми показателями эффективности/результативности первого уровня (такими как выручка, EBITDA, свободный денежный поток), которые Вы передаете акционерам, и основными операционными показателями бизнеса (стоимость проданных товаров, затраты на персонал и т.д.), а также важнейшими показателями устойчивого развития и ESG. Уникальность данных и аналитики заключается в том, что они позволяют свести воедино потенциально противоречивые цели финансовой деятельности и устойчивого развития или циркулярной экономики. Бизнес-модель, основанная на данных, гарантирует, что Вы всегда будете стремиться к достижению желаемых целей (которые, как можно предположить, будут превосходить цели конкурентов);
4. Governance и регулирование – Ваши друзья, а не враги . Data Governance рассматривается как проблема и враг успешных лидеров в области данных, но на мой взгляд, #риск и #производительность - это две стороны одних и тех же данных. Если у Вас есть единая модель данных, построенная в партнерстве с остальными подразделениями компании, Вы обеспечиваете себе нирвану в управлении #риском, #эффективностью и устойчивостью;
5. Переход на архитектуру (микросервисы), осованную на данных, в облаке: Интеллектуальная операционная модель бизнеса - это модель, в которой данные служат людям и главенствуют над процессами и технологиями. Предприятиям необходимо пересмотреть свою операционную модель, чтобы не быть ограниченными рамками унаследованных "процессных моделей", и перейти к более гибкому подходу. Процессы должны быть динамически реконфигурированы для удовлетворения быстро меняющихся потребностей клиентов и изменения конфигурации услуг, предоставляемых компанией;
6. Servant Leadership – данные на службе у людей. Все дело в людях!!! И три ключевых сообщества, к которым необходимо обращаться в первую очередь. Первое сообщество – Ваши клиенты (подробнее о них говорится в пункте 1, Клиенты – короли или королевы) – Вы должны использовать данные и искусственный интеллект для разработки продуктов и услуг, приносящих реальную пользу конечному потребителю. Второе сообщество - это люди в организации. Концепция интеллектуального бизнеса заключается в том, чтобы данные в Вашем бизнесе служили Вашим людям, помогая им принимать эффективные решения, которые улучшают обслуживание конечного потребителя и позволяют организации получать более высокий доход, снижать затраты и улучшать результаты ESG. Это означает повышение квалификации всего бизнеса и его развитие, а также повышение ответственности за данные среди всех сотрудников. Третья группа - это сами сотрудники отдела данных и аналитики, и задача эффективного руководителя отдела данных заключается в том, чтобы создать, вырастить и воспитать отличную команду и обеспечить ее интересной работой, которая позволит создавать продукты и услуги, способствующие трансформации двух других групп. Данные редко приносят ценность сами по себе, только в сочетании с другими видами деятельности они становятся инструментом и мультипликатором создания ценности;
7. Стратегия данных вращает бизнес - стратегию: Стратегия данных, аналитики и искусственного интеллекта, а также планы ее реализации больше не являются «сиротливой» частью бизнес-стратегии, скорее, они становятся одной из фундаментальных основ для успешной реализации видения бизнеса. Трансформация с использованием данных (и ИИ) станет фундаментальным изменением бизнеса, которое потребуется Вашему предприятию в ближайшие 3-5 лет. То, как Ваш бизнес (или организация) решит дифференцироваться и обеспечить устойчивую конкурентоспособность, данные и аналитические возможности станут ценным, редким, трудноимитируемым качеством, а организация, в которую они входят, будет играть ключевую роль как в обеспечении конкурентоспособности, так и в ее измерении и управлении. Как я уже отмечал, Джефф Безос построил стратегию Amazon на основе маховика "от хорошего к великому" и использовал данные, аналитику и искусственный интеллект, чтобы раскрутить этот маховик быстрее, чем любая другая компания, что позволило им превратиться из онлайн-магазина в "магазин всего-всего" и стать многоотраслевым лидером рынка. Чтобы конкурировать и быть лидером в своей отрасли (а не трупом на обочине), Вам нужна стратегия работы с данными, которая приведет в движение Вашу бизнес-стратегию, а также план преобразований и возможности для его реализации.
Таким образом, эта уникальная позиция, связанная с поддержкой, обеспечением бизнеса и непосредственным получением дохода (и прибыли), теоретически должна входить в состав исполнительного комитета. Однако типичный генеральный директор может работать только с ограниченным количеством прямых подчиненных, так где же в таком случае должен быть CDAO?
Что ждет CDAO в будущем
Привычка 7, Стратегия данных вращает бизнес - стратегию, говорит о том, что данные все чаще становятся основным источником конкурентных преимуществ (и, что особенно важно, отсутствие таких возможностей приводит к усилению конкурентных недостатков). Остальные 6 привычек касаются того, что CDO должен иметь:
- Всеобъемлющее понимание бизнеса и его текущих Клиентов, а также потенциальных сфер деятельности и Клиентов компании;
- Понимание бизнес - процессов и технологий, а также того, что данные играют ключевую роль в их развитии;
- Первоклассное владение вопросами управления и нормативно-правовыми требованиями;
- Отличные способности управления персоналом с возможностью создания потенциала, обслуживающего весь бизнес; и,наконец,
- Для того чтобы обеспечить все это, требуются компетенции по трансформации бизнеса.
Все это вместе взятое позволяет мне выдвинуть гипотезу о том, что эксплуатация данных (использование аналитики и, как следствие, искусственного интеллекта) является единственной наиболее важной дополнительной возможностью, которую организации должны развивать для достижения устойчивых и стабильных конкурентных преимуществ в течение следующих 15-20 лет.
Я называю это трансформацией организации в интеллектуальный бизнес: организацию, которая использует инсайты для динамической реконфигурации в ответ на ожидаемые потребности своих клиентов и одновременно предвидит и реагирует на изменения и события во внешней среде, т.е. организацию, которая действительно встроила данные и аналитические возможности в свою организационную ДНК.
На пути к становлению интеллектуальными бизнесами:
- Победители станут лидерами своих рынков и/или отраслей;
- Проигравшие попросту исчезнут …
В последние несколько месяцев эта тема стала еще более актуальной в связи с интересными событиями, связанными с искусственным интеллектом. ИИ в основном строится на аналитических моделях, а наиболее распространенный ИИ основан на машинном обучении; алгоритм обучается на основе данных, что логично предполагает, что CDAO - это тот человек, который лучше всего подходит для того, чтобы вести бизнес по пути к ИИ. Влияние таких инструментов, как ChatGPT, в ближайшие несколько лет кардинально изменит целые отрасли.
Таким образом, у бизнеса попросту нет выбора кроме как трансформироваться, чтобы использовать эти возможности и, откровенно говоря, не пострадать от урагана ИИ. Однако не стоит забывать, что трансформации болезненны, поэтому их обычно проводят лишь раз в 10 лет... Тем не менее, если мои исследования и гипотезы верны, то после превращения бизнеса в "интеллектуальный бизнес" ему больше не потребуется какая-либо другая трансформация (за исключением случаев крупного приобретения или отчуждения), поскольку он сможет постоянно развиваться и адаптироваться, опережая потребности рынка и клиентов. Другими словами, трансформация интеллектуального бизнеса должна стать основным крупным преобразованием, которое необходимо провести компании.
На мой взгляд, у CDAO есть «два будущих», в краткосрочной и среднесрочной перспективах:
- В краткосрочной перспективе CDAO должен поддержать генерального директора и стать лидером преобразований на пути к интеллектуальному бизнесу. Если они смогут наглядно продемонстрировать владение 7 привычками эффективного CDAO, то у них будет уникальная возможность возглавить этот путь к изменениям. К сожалению, многие CDAO не обладают всеми необходимыми навыками и опытом и будут слабее в 2, 3 или 4 ключевых привычках - в этом случае генеральному директору следует найти партнера по этим вопросам среди других топ-менеджеров для проведения изменений;
- В среднесрочной перспективе, когда эта трансформация будет завершена, CDAO либо уходит, либо может выбрать другую роль, которая для меня естественным образом является операционным директором (COO), который будет использовать данные и искусственный интеллект для организации непрерывной эволюции бизнеса. Сочетание навыков работы с людьми, данными, технологиями, процессами и изменениями делает их естественными наследниками этой роли, и как финансовый директор поддерживает является одним плечом генерального директора, так CDAO/COO будет являться вторым.
CDAO, возможно, не захочет становиться главным операционным директором; вместо этого он вполне возможно захочет провести еще больше изменений или взять на себя дополнительные руководящие функции. Проведя успешные фундаментальные изменения в бизнесе и продемонстрировав богатый набор операционных и лидерских навыков, CDAO сможет перейти к роли генерального директора.
- Я лично не хотел бы быть генеральным директором. Я очень люблю перемены, а другие гораздо лучше справляются с руководством компанией.
- Однако я уверен, что в ближайшие 5 лет CDAO вполне может стать главным операционным директором и, если он этого захочет, даже самим генеральным директором!
