7 привычек CDO – как они помогут Вам принести реальную пользу Вашему бизнесу
Существует ряд инструментов, в том числе Porters 5 Forces (внешний ресурс) и Value Chain Analysis (внутренний ресурс), которые помогают компаниям понять, являются ли они конкурентоспособными в своей отрасли. В моем собственном обзоре фирм, а точнее того, как они изучают свою конкурентоспособность, я сфокусировался на одном общепринятом методе – Ресурсной Теории (Resource Based Theory,RBT).
- Пионером RBT был профессор Джей Барни, который говорил о том, что для того чтобы ресурсы обеспечивали устойчивое конкурентное преимущество, они должны быть ценными, редкими, не подлежать имитации и невоспроизводимыми;
- Г-н Барни разработал VRIO-анализ, который состоит из четырех вопросов, позволяющих определить, является ли ресурс: Ценным? Редким? Дорогостоящий для имитации? И организована ли фирма так, чтобы увидеть всю ценность ресурсов? Ресурс или способность, отвечающие всем четырем требованиям, могут принести компании устойчивое конкурентное преимущество.
К возможностям, которые относятся к ресурсной теории, относятся:
- Материальные ресурсы: физические активы, такие как финансовые ресурсы, включая сырье, машины, оборудование, запасы, бренды, имущество, патенты и торговые марки, а также денежные средства;
- Нематериальные ресурсы могут быть встроены в организационные процедуры или практику, например, репутация организации, культура, знания или ноу-хау, накопленный опыт, отношения с клиентами, поставщиками или другими ключевыми заинтересованными сторонами;
- Человеческие ресурсы включают в себя опыт, интеллект, подготовку, суждения, отношения и инсайты от сотрудников, например, менеджеров и рабочих компании.
В случае с данными, аналитикой и искусственным интеллектом мы зациклены на инструментах и технологиях!
- Технологии все чаще становятся одним из самых крупных материальных активов на балансе многих компаний. Технология может иметь уникальную ценность, и компании могут организовать свою деятельность так, чтобы извлечь из нее максимальную выгоду (хотя многим это не удается);
- Организациям, которые думают о том, чтобы потратить деньги на новейшие платформы по работе с данными, необходимо признать тот факт, что сами по себе эти инструменты могут быть необходимы, но они ни в коем случае не являются конкурентным преимуществом.
На первый взгляд, технологии, данные и аналитика могут с трудом пройти "тест на нюх" от VRIO.
- Многие сторонники Больших Данных говорят об объемах, разнообразии и скорости - очевидно, что по этим показателям сами данные не являются ценностью. Многие рассуждают о монетизации данных, исходя из того, что они могут продать свои данные - большинство признали, что нет, не могут. Однако для создания продуктов и услуг, способствующих улучшению финансов, маркетинга, операционной деятельности и т.д., данные могут стать ценными;
- Аналогичным образом, если говорить о "Больших данных", то как данные могут быть редкими? Однако именно уникальная и специфическая природа огромного объема, разнообразия и скорости передачи Больших Данных может сделать их редкими, дорогостоящими для имитации и труднозаменимыми;
- Организованы ли компании для извлечения выгоды из имеющихся данных. Если в них нет руководителя высшего звена, выполняющего роль главного специалиста по данным (и аналитике), и если учесть, что роль CDO является новой и в большинстве организаций остается неопределенной, то я смею утверждать, что большинство из них попросту не организованы для извлечения пользы из данных.
Я выделил "Семь привычек высокоэффективного CDO", чтобы продемонстрировать, что работа с данными, аналитикой и искусственным интеллектом может обеспечить устойчивое и стабильное конкурентное преимущество, связанное с целью стать интеллектуальным бизнесом (бизнесом, который использует прогнозирование и адаптацию в ответ на ожидаемые потребности своих клиентов и одновременно предвидит и реагирует на изменения и события во внешней среде).
1. Клиенты - короли (или королевы): чем более клиентоориентированным является бизнес, тем больше вероятность того, что у него есть устойчивое конкурентное преимущество. Данные играют центральную роль в понимании клиентов - что их мотивирует, каковы их потребности, что они склонны покупать (и за какую сумму). Возможность сбора, кодирования и распространения большого объема, разнообразия и своевременности данных в конечном итоге позволяет монетизировать данные. Известная цитата Стива Джобса гласит: "Мои клиенты узнают, чего они хотят, когда я дам им это..." Возможно, это было достаточно самонадеянно для Стива, но если мы сможем использовать данные и аналитику для прогнозирования потребностей наших клиентов, а затем создавать/поставлять продукты и услуги, удовлетворяющие эти потребности, мы сможем обеспечить значительные устойчивые конкурентные преимущества для нашего бизнеса;
2. Владение внешней средой: появление "больших данных" обусловлено началом сбора и использования данных, поступающих извне организации, включая видео-, аудио-, социальные сети и т.д. Эти данные могут быть использованы для расширения понимания клиентов, внешней среды, конкурентов и поставщиков. Понимание того, что происходит за пределами Вашей организации и ее сферы деятельности, позволит Вам выявить то, что я называю "слабыми сигналами". По аналогии с тем, что "бабочка, хлопающая крыльями в Азии, может привести к урагану во Флориде...", умение анализировать и понимать эти слабые сигналы во внешней среде может помочь Вам быстрее и эффективнее других выявлять изменения в покупательском поведении клиентов, изменения в экономических условиях и т.п., обеспечивая тем самым конкурентное преимущество. Такие решения, как GPT4, показывают, что возможно получить, если обучить ИИ использовать "все доступные" данные. Использование этих данных для повторного прогнозирования того, что может и должно произойти с рынком и клиентами, позволяет бизнесу осуществлять сценарное планирование в режиме реального времени;
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. Многие организации потратили впустую миллионы долларов, евро и фунтов стерлингов на инициативы, дублирующие усилия других организаций. По моему опыту, #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. Эта интеграция рисков и показателей как двух сторон одних и тех же данных является ключевой. Вы можете параллельно управлять так называемыми "наступательными" и "оборонительными" стратегиями, обеспечивая темпы развития бизнеса и одновременно гарантируя, что Вас не застигнет врасплох нарушение нормативных требований. Как правило, регулирующие органы хотят знать, что Вы знаете о своих клиентах и дали ли они Вам разрешение на продажу им продуктов и услуг. Если мы соединим это с целями маркетинга и продаж, то с точки зрения данных мы сможем замкнуть круг и сделать все один раз для достижения обеих целей. Аналогичным образом, выполнение требований ESG накладывает на компании значительные дополнительные требования к отчетности - если они будут выполняться как интегрированная возможность в рамках корпоративной отчетности, предоставляемой командой Data, а не как "прикручивание" ESG к бизнесу, Вы сможете сэкономить значительные средства и получить существенные преимущества;
5. Переход на архитектуру (микросервисы), основанную 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. В конечном итоге по-настоящему гибкий бизнес не может зависеть от стандартизированных технологий, таких как ERP, CRM, SCM-системы от SAP, Salesforce, Oracle и т.д. Для управления бизнесом необходимы данные и алгоритмы искусственного интеллекта, логика которых уникальна с учетом потребностей Вашего бизнеса и клиентов. Эта логика и принятие решений выводятся из этих монолитных платформ в архитектуру предприятия, управляемого данными, и со временем Вы сможете отказаться от этих дорогостоящих платформ. Освободившись от устаревших систем, Вы сможете динамически добавлять и/или удалять новые функции и возможности в свою бизнес- и техническую архитектуру практически в режиме реального времени, что обеспечит Вашему бизнесу уникальный уровень адаптивности. Ваш бизнес действительно может меняться, опережая весь рынок!
6. Servant Leadership - Данные на службе у людей. Все дело в людях!!! Несмотря на то, что искусственный интеллект кардинально изменит компании и отрасли, люди по-прежнему будут играть центральную роль в компаниях, которые смогут выделиться среди других. Данные редко приносят пользу сами по себе, только в сочетании с другими видами деятельности они становятся фактором, способствующим созданию ценности. Если, например, все будут использовать ChatGPT, мы можем значительно повысить возможности и эффективность нашего бизнеса, но мы просто сдвинем уровень "ставок", поскольку в невыгодном положении окажутся только те, кто не использует GPT. Организация, в которой навыки анализа данных и аналитики встроены в корпоративную ДНК и в потенциал всех сотрудников, выгодно отличается от других. Лидер по работе с данными не может централизованно наделять и предоставлять все эти возможности, вместо этого ему необходимо работать с генеральным директором и командой лидеров, чтобы то, что разрабатывается и создается централизованно, усваивалось и использовалось в различных элементах бизнеса, и, в свою очередь, эти элементы бизнеса наращивали навыки и возможности;
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.
Реальность такова, что пришло время разрушать или быть разрушенным. Одно ясно точно - бизнес, в котором данные, аналитика и искусственный интеллект лежат в основе корпоративной ДНК, будет выгодно отличаться от конкурентов.