BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » BI Consult - хранилища данных (DWH), системы бизнес-аналитики (BI) и интегрированного планирования (IBP). Учебный центр, консалтинг, техническая поддержка. » Разработка BI и data стратегии » Ошибочные представления о стратегии данных

Ошибочные представления о стратегии данных

Будучи специалистом по данным и успеха. Она начинается с достижения общего языка, и именно здесь начинаются проблемы со стратегией данных: единого мнения о том, что на самом деле из себя представляет стратегия данных, не существует. Специалисты по данным, равно как и бизнес-эксперты, используют его в разных контекстах, имея в виду совершенно разные вещи.

В настоящее время нет единого мнения о том, что же на самом деле представляет собой «стратегия данных».

Более того, наиболее часто используемые определения стратегии данных несовместимы с устоявшимися определениями стратегии. На мой взгляд, это создает серьезную проблему, поскольку препятствует целенаправленным обсуждениям специалистов по данным с руководителями и заинтересованными сторонами бизнеса, а значит, мешает организациям решать свои проблемы с данными, не позволяя им стать управляемыми данными.

Отсутствие единого понимания стратегии данных препятствует целенаправленным обсуждениям между бизнесом и специалистами по данным и, следовательно, является препятствием для организаций в использовании данных в качестве актива.

Отсутствие консенсуса приводит к широко распространенным заблуждениям относительно стратегии работы с данными.

Хотя во многих публикациях, посвященных стратегии работы с данными, сознательно или непреднамеренно избегают четкого определения этого термина, полагая, что читатель и так знает, что он должен означать, они часто являются ошибочными или неточными. Давайте рассмотрим три, на мой взгляд, наиболее распространенных заблуждения.

 

Заблуждение #1: План по созданию потенциала в области данных и искусственного интеллекта

Планы сосредоточены на выполнении и сроках, а стратегии - на принятии обдуманных решений в условиях неопределенности. Смешение этих двух понятий приводит к путанице и неэффективности.

Принцип Playing to Win довольно четко определяет различие между планом и стратегией что мы подробно рассмотрим ниже, в разделе 3.3. Однако когда я набираю в Google термин «стратегия данных», то на первой странице он определяется как план или дорожная карта. Вот несколько примеров:

  1. «Стратегия данных - это долгосрочный план, определяющий технологии, процессы, людей и правила, необходимые для управления информационными активами организации».
  2. «Стратегия данных - это четко сформулированный план, направленный на повышение эффективности управления данными в масштабах компании».

 

По сути, определения стратегии данных, относящиеся к этой категории, представляют собой планы по созданию возможностей для работы с данными, аналитикой и/или искусственным интеллектом. Эти организационные возможности включают в себя такие элементы, как архитектура данных, управление данными, управление данными, BI, наука о данных и культура данных, а также другие.

 

Определение стратегии в области данных как плана по созданию возможностей работы с данными отражает распространенное непонимание того, что на самом деле подразумевает стратегия. Стратегия должна в первую очередь определять, какие возможности, связанные с данными, действительно нужны вашей организации.

План по созданию возможностей для работы с данными, аналитикой и искусственным интеллектом - это не стратегия, а результат Вашей стратегической работы.

Создание таких планов само по себе может быть сложным делом, но их разработка абсолютно необходима для использования данных в качестве актива компании. Так что это требует больших затрат времени и серьезных компетенций в широком спектре междисциплинарных областей. Все, что я хочу сказать, - просто не называйте это стратегией данных, поскольку это именно то, чем оно является: план.

 

Заблуждение #2: Руководство по управлению данными

Согласно другому распространенному определению, стратегия данных - это своего рода руководство по передовой практике, разъясняющее, как получать, хранить, управлять и использовать данные.

Подходы к управлению данными - это важные операционные инструменты, которые поддерживают стратегию, но отличаются от нее. Говоря о них как о «стратегии», Вы рискуете отодвинуть на второй план важность осознанного стратегического выбора.

Способы получения, хранения и управления данными - важные темы, и они имеют решающее значение для создания масштабируемой основы управления данными в любой организации. Однако подходы и рекомендации не следует называть стратегией. Это просто разные вещи.

 

Заблуждение #3: Дополнение к стратегии  развития бизнеса

Должен признаться, что в начале своей карьеры я тоже поддался заблуждению, что стратегия данных может существовать как дополнение к бизнес-стратегии. Однако стратегия данных никогда не должна стоять особняком, определяя, как данные создают ценность для бизнеса. Это неотъемлемая роль самой бизнес-стратегии, о чем мы расскажем в разделе 5.

 

Мне нравится представлять это с помощью блоков Lego: бизнес-стратегия - это интегрированный набор взаимосвязанных деталей Lego, в то время как неправильно понятая стратегия данных выглядит как отдельная структура, насильно приклеенная сверху печально известным «лордом бизнеса» с помощью его ужасного клея «Крагл» [11], подавляющего креативность и препятствующего инновационному дизайну.

Что я имею в виду, говоря о стратегии данных как дополнении к бизнес-стратегии? Когда стратегию данных определяют как «нечто, определяющее, как организация будет использовать данные для реализации своих стратегических целей», это ошибочное мнение. Хорошо определенная стратегия является единой с одной бизнес-стратегией для каждой неделимой бизнес-структуры. Набор вариантов бизнес-стратегии образует гармоничное общее целое. Попытки навязать что-то сверху, например, отдельный способ побеждать за счет использования данных и искусственного интеллекта, просто не работают. Поэтому:

Наличие дополнительной стратегии в области данных, которая дополняет вашу бизнес-стратегию, указывая, как ваша организация может использовать данные, аналитику и искусственный интеллект для создания ценности бизнеса и получения конкурентных преимуществ, - это не то, к чему ваша организация должна стремиться.

Вместо этого Ваша бизнес-стратегия должна прояснить, использует ли Ваша организация данные, аналитику и ИИ для получения стратегического конкурентного преимущества и как именно. Хорошо сформулированная бизнес-стратегия уже включает в себя то, как данные создают ценность [1c]. Добавление дополнительной стратегии в области данных размывает фокус и подрывает интеграцию.

В разделе 5 рассматривается способ разработки бизнес-стратегии, использующей данные стратегически.

 

Quo Vadis?

Обойти первые два из трех указанных заблуждений относительно стратегии данных довольно просто, поскольку для этого нужно просто договориться об общем языке. Планы - это планы, руководства - это руководства, а стратегия - это стратегия. Это разные понятия, и профессионалы в области данных и бизнеса должны признавать это в своем общении.

Но как быть с третьим заблуждением - тем, что для данных не должно быть дополнительной стратегии?

Не хватает последовательного определения стратегии данных, которое было бы понятно как профессионалам в области данных, так и бизнес-профессионалам.

Чтобы устранить это заблуждение, нам необходимо сделать две вещи:

  1. Последовательное определение стратегии в области данных, которое согласуется с общим определением бизнес-стратегии, и
  2. Процесс интеграции решений, связанных с данными, в структуру бизнес-стратегии.

 

В оставшейся части этой статьи мы рассмотрим и этот вопрос. В целом в ней представлены:

  • Определение стратегии данных, совместимое с определением стратегии в контексте бизнеса
  • Ясность в отношении роли бизнес-стратегии для использования данных в качестве актива
  • Процесс выполнения всей стратегической работы, необходимой для перехода к управлению данными

 

Важным «побочным эффектом» предложенной схемы будет ее положительное влияние на лидерство в области данных, способствующее развитию культуры данных и грамотности руководителей в области данных.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Путаница вокруг стратегии данных
Следующая статья →
Стратегия данных

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • ПАО «Ростелеком» — российский провайдер цифровых услуг и сервисов. Предоставляет услуги широкополосного доступа в Интернет, интерактивного телевидения, сотовой связи, местной и дальней телефонной связи и др. Занимает лидирующие позиции на российском рынке высокоскоростного доступа в интернет, платного ТВ, хранения и обработки данных, а также кибербезопасности

  • Группа компаний «Невский кондитер» основана в 1996 году в Санкт-Петербурге и на сегодняшний день является одним из крупнейших производителей кондитерских изделий в России.

     

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.