Определение и разработка стратегии данных
Определение стратегии данных
Большинству организаций требуется специальная функция для предоставления услуг или продуктов, связанных с данными, в первую очередь внутренним и, в конечном счете, внешним потребителям данных. Эта функция требует стратегии, как мы видели в разделе 3.5. По сути, это и есть Ваша стратегия работы с данными.
Стратегия данных - это стратегия для функции данных, аналитики и искусственного интеллекта. В ней описывается, как эта функция служит более широкой бизнес-стратегии организации, предоставляя продукты и услуги, связанные с данными.
Стратегия данных разъясняет, что означает победа для функции данных, кто Ваши внутренние клиенты данных, какие услуги или продукты предоставляет функция данных, как она побеждает своих клиентов данных, и какие возможности и системы необходимы для победы.
Обратите внимание, что стратегия данных не определяет, как данные, аналитика и ИИ создают конкурентное преимущество для организации. Это задача Вашей бизнес-стратегии! В разделе 5 я покажу, что стратегический выбор, связанный с данными, является естественной частью бизнес-стратегии. Бизнес-стратегия, в свою очередь, определяет стратегические потребности в данных, требования к Вашей функции данных, для которой Вы разрабатываете свою стратегию данных.
Подобно тому, как HR - или IT-стратегии разработаны для эффективного обслуживания бизнеса, стратегия данных - это функциональная стратегия для удовлетворения потребностей в данных, а не отдельное определение того, как данные создают ценность.
Неспособность определить четкую стратегию данных приводит к отсутствию фокуса, когда функция данных либо пытается удовлетворить все требования («подневольная стратегия»), либо реализует разрозненные инициативы в области данных («имперская стратегия»). Оба подхода подрывают способность функции выиграть в конкурентной гонке.
В зависимости от характера и направленности услуг и продуктов, предоставляемых в рамках этой функции, Вы можете называть ее стратегией данных, аналитической стратегией, BI-стратегией или стратегией искусственного интеллекта.
Стратегия такой функции помогает командам, занимающимся данными, аналитикой и искусственным интеллектом, сфокусироваться и, на мой взгляд, является единственной структурой, которую следует называть стратегией данных.
Каскад выбора стратегии данных
При использовании концепции Playing to Win для разработки стратегии данных необходимо скорректировать некоторые термины. Необходимые нам корректировки:
- Предложение → Предложение данных: Сюда входят продукты или услуги, связанные с данными, аналитикой или искусственным интеллектом.
- Клиенты → Клиенты данных: Люди, которые обслуживаются с помощью предложения данных. Скорее всего, это внутренние заинтересованные стороны или группы внутри компании, но иногда могут быть и внешние заинтересованные стороны.
- Компания → Поставщик услуг данных: Люди, которые создают предложение данных. Сотрудники функции данных.
- Конкуренция: Альтернативы, которые могут выбрать клиенты данных, помимо поставщика услуг данных. Это может варьироваться от того, что клиенты данных вообще не обслуживаются, обслуживаются самостоятельно или пользуются внешними услугами.
- География → Области внимания: Бизнес-подразделения, отделы, команды, области или географические регионы, на которых будет сосредоточена ваша стратегия работы с данными.
- Каналы → Каналы доставки данных: Как потребители данных получают доступ к предложению данных.
- Этапы производства → Управление жизненным циклом данных: Какие этапы жизненного цикла данных выполняются собственными силами или передаются на аутсорсинг.
После перевода основных элементов каскад выбора стратегии данных может быть определен следующим образом:
- Стремление к победе: Определение того, как выглядит победа для Вашей функции.
- Где играть: игровое поле, на котором Вы будете и не будете конкурировать. Обычно это включает пять измерений: i) области внимания, ii) клиенты данных, iii) каналы доставки данных, iv) предложения данных, v) управление жизненным циклом данных.
- Как победить: стратегическое преимущество, которое создаст Ваша стратегия работы с данными. Как Вы будете стабильно побеждать клиентов данных.
- Обязательные возможности: Какие критические действия и ресурсы необходимы для реализации стратегии «Как победить».
- Вспомогательные системы управления: Инфраструктура (системы, процессы, управление, метрики и культура), которая необходима для поддержки и сохранения стратегии данных.
Процесс разработки стратегии данных
Как и при разработке любой стратегии, мы можем применить процесс структурирования стратегического выбора в рамках концепции Playing to Win. Я предлагаю пять дополнительных шагов для разработки стратегии данных, чтобы учесть требования бизнес-стратегии и четко отделить ее от последующего плана по созданию возможностей и систем.
Пять дополнительных шагов по разработке стратегии данных описаны в следующих подразделах.
Шаг I: Определение потребностей в данных и ИИ
Из приведенного выше определения должно быть ясно, что стратегия данных не должна отвечать на вопрос, как данные, аналитика и ИИ создают ценность для бизнеса и конкурентное преимущество. Как я уже говорил ранее, это должно быть частью Вашей бизнес-, агрегационной и функциональной стратегий. Они были рассмотрены в разделе 3.5. Стратегические требования к данным для Вашей функции данных вытекают из этих стратегий и дополняются операционными и другими требованиями к данным.
По сути, шаг I заключается в том, чтобы получить четкое представление о текущих требованиях к данным, аналитике и искусственному интеллекту в организации. В общей сложности существует три источника таких требований к данным, что обеспечивает естественную расстановку приоритетов для последующего построения функции данных.
Приоритет 1: Потребности в стратегических данных
При работе над стратегической архитектурой требования к стратегическим данным на всех уровнях стратегии вашей организации должны проясняться по мере работы отдельных групп по разработке стратегии. Сложность заключается в том, что разработка стратегии - это не линейный процесс, а итеративное движение вперед и назад. Это относится как к разработке отдельной стратегии так и к оркестровке различных уровней в рамках архитектуры стратегии.
Как правило, стратегические потребности в данных возникают на разных уровнях вашей организации и могут создать потребность в данных, аналитике и искусственном интеллекте, являющихся укрепляющим стержнем стратегической архитектуры (см. раздел 3.6). Это может даже стать мотивацией для создания центральной функции данных, как мы увидим чуть позже в разделе 6.
Еще один способ проявления стратегических потребностей в данных - это примеры использования данных. Пример такого случая использования, который напрямую способствует конкурентному преимуществу организации, мы рассмотрим далее в разделе 5.1. Этот случай использования может стать причиной возникновения потребности в новых возможностях ИИ. Чаще всего для этого необходимо, чтобы бизнес поддерживался соответствующей функцией по работе с данными и ИИ.
Еще один важный аспект стратегического спроса на данные связан с желанием организации стать по-настоящему вдохновленной данными. То есть постоянно развивать свое мышление, создавая представления о клиентах, технологиях, конкурентах и отрасли, чтобы получить конкурентное преимущество. Здесь можно сделать небольшую рекурсию, поскольку такие возможности будут использоваться и в самом процессе разработки бизнес-стратегии, как мы увидим в разделе 5. Однако если организация полностью признает огромный потенциал данных, который не ограничивается повышением операционной эффективности и выражается в накоплении примеров использования данных на основе лучших практик, то это, безусловно, является требованием для проектирования функции данных. Это приведет к выбору «Где играть» в рамках стратегии данных, чтобы поддержать руководство в разработке бизнес-стратегии, о чем мы подробно расскажем в разделах 5.2 и 5.3.
В идеале, требования к данным должны быть активно заявлены соответствующим владельцем стратегии и переданы через чартер выбора корпоративному лидеру по данным.
Лучший способ для специалиста по данным собрать стратегические требования к данным в качестве исходных данных для стратегии данных - это войти в состав команд по разработке стратегии и активно помогать в разработке и оценке стратегических сценариев использования данных, о чем мы поговорим в разделах 5.2 и 5.3. Если это невозможно, следует проанализировать текущую архитектуру стратегии вашей организации. При правильном проектировании отдельные стратегические блоки должны напрямую обеспечивать потребности в стратегических данных.
К сожалению, во многих компаниях разработка стратегии представляется искусством и для того, чтобы выяснить текущую архитектуру стратегии организации, необходимо провести настоящую детективную работу.
Набор выявленных стратегических сценариев использования на всех уровнях стратегии обеспечивает наиболее важные требования к данным, аналитике и ИИ, поскольку соответствующие сценарии использования являются критическими для поддержки стратегии организации и, следовательно, конкурентного преимущества.
Приоритет 2: потребность в операционных данных
Требования к данным возникают не только в результате стратегического выбора в рамках стратегии, но и в результате операционного выбора.
Стратегический выбор возможностей и систем в рамках Вашей стратегии обычно ограничен. В задачу стратегии не входит составление исчерпывающего списка организационных возможностей и систем, а только те, которые способствуют победе.
Таким образом, Ваш стратегический выбор обычно дополняется другими вариантами, называемыми оперативными императивами [1w]. Это те оперативные решения, которые не выделяют Вашу организацию на фоне конкурентов, а скорее являются стандартными или лучшими практиками, позитивными вещами, которые делают все остальные.
Примером оперативного выбора с учетом актуальности данных могут быть возможности отчетности и BI. Лучшей практикой является наличие в организации BI-решений для отчетности, но они могут и не способствовать Вашей победе, ведь это самый настоящий оперативный императив.
Как и в случае со стратегическими требованиями к данным, еще одним способом проявления требований к оперативным данным являются сценарии использования данных. Эти примеры использования оперативных данных обеспечивают точечную оптимизацию, например повышение эффективности существующих процессов.
Обычно я выявляю потребности в оперативных данных с помощью серии интервью, которые я провожу с заинтересованными сторонами бизнеса и данных моих клиентов.
Приоритет 3: Будущие потребности в данных
Чтобы построить стратегию работы с данными, ориентированную на будущее, организации следует рассмотреть третью категорию требований к данным.
Часто различные подразделения организации уже имеют идеи или даже планы по использованию данных и искусственного интеллекта в своей области в будущем. Поэтому важно определить эти будущие требования к данным, поскольку они могут повлиять на стратегию функции данных или ИИ.
Такие будущие потребности в данных можно собрать либо пассивным способом, проводя интервью с заинтересованными сторонами бизнеса, либо более активным, проводя семинары по инновационным вариантам использования данных.
Когда все потребности в данных выяснены, необходимо получить четкое представление о текущих болевых точках, прежде чем погружаться в процесс разработки стратегии данных, поскольку они могут определять формулировку проблемы.
Шаг II: Трудности, связанные со сбором информации
После уточнения требований к функции данных Вам необходимо определить потенциальные проблемы, связанные с использованием данных в Вашей организации. Эти проблемы станут основой для выбора определения проблемы на этапе 1 процесса структурирования стратегического выбора.
Задача состоит в том, чтобы выявить наиболее острые недостатки в создании ценности данных в организации. Обычно я включаю этот вопрос в интервью с заинтересованными сторонами бизнеса при определении потребностей в данных на Шаге I. На самом деле я обычно спрашиваю о работе, боли и выгоде, связанных с бизнесом и данными. Для целей документирования мне нравится использовать правую половину знаменитой схемы ценностного предложения.
Результатом этого шага является глубокое понимание наиболее актуальных проблем, связанных с данными, которые вместе с требованиями к данным представляют собой своего рода анализ соответствия, являющийся основой для Шага 1 процесса структурирования стратегического выбора.
Поскольку этап III процесса разработки стратегии данных представляет собой стандартный процесс структурирования стратегического выбора, который мы уже обсуждали в разделе 3.4, я не буду повторяться и перейду непосредственно к этапу IV.
Шаг IV: Операционный потенциал и системы
После того как этап III будет завершен, стратегия работы с данными готова, ее необходимо привести в действие. Это делается путем разработки и создания тех возможностей и систем, которые необходимы для победы функции. Поэтому для создания эффективной функции данных необходимо иметь четкое представление о стратегических и оперативных возможностях и системах.
Стратегические возможности и системы - это, как правило, небольшое подмножество возможностей и систем, необходимых функции данных. Они определены в Вашей стратегии работы с данными. Операционные возможности - это те основополагающие виды деятельности, которые обеспечивают эффективное и надежное выполнение стратегических решений, но не вносят вклада в победу над клиентами, работающими с данными.
Различие между стратегическими и операционными возможностями и системами позволяет естественным образом определить приоритеты, в которые следует вкладывать больше всего времени и ресурсов при создании этих элементов.
Операционные потребности в данных были определены на этапе I. Операционные возможности и системы часто напрямую вытекают из них. Например, это могут быть такие возможности, как эффективная отчетность или BI. Обратите внимание, что на этапе III.5 процесса разработки стратегии, который представляет собой этап тестирования и трансформации процесса структурирования стратегического выбора, может возникнуть потребность в дополнительных операционных возможностях и системах.
Поэтому на этапе IV необходимо дополнить общую картину, получив представление о том, какие операционные возможности и системы необходимы функции данных для достижения успеха. Для этого может быть полезно использовать карты возможностей. Карты возможностей для данных, аналитики и ИИ являются хорошо известным инструментом для специалистов по данным (см. рис. 2 выше) и часто используются в качестве своеобразного контрольного списка [3] при создании функций данных.
Типичными элементами оперативных систем управления возможностями в контексте стратегии данных являются:
- Платформа данных
- Каталоги данных
- BI-инструменты
- Фреймворки принятия решений
- Системы по разработке методик принятия решений
- Модели зрелости данных
- Фреймворки Data Governance
- Матрицы знаний и умений
- …
После того как Вы получили представление обо всех стратегических и операционных возможностях и системах, необходимых для успешного выполнения функций обработки данных, настало время оценить существующее положение дел и выявить недостатки.
Шаг V: Определение зрелости проекта
После определения стратегических и оперативных возможностей и систем данных необходимо оценить текущее состояние, проведя оценку зрелости данных.
Многие консультанты и специалисты по данным склонны начинать эту работу на ранних этапах разработки стратегии данных. Однако я считаю такой подход ошибочным. Хотя, конечно, очень важно иметь представление о том, какими возможностями обладает организация в настоящее время, подробная оценка в начале процесса разработки стратегии мало что дает. Сначала необходимо определить конкретные необходимые возможности и системы, а также желаемый уровень зрелости каждой из них. Это означает, что необходимо определить набор возможностей и систем, а также их целевое состояние. А это, однако, возможно только после разработки стратегии данных.
Кроме того, я скептически отношусь к оценкам зрелости данных, которые сосредоточены на сравнении с конкурентами или средними показателями по отрасли. Хотя такие сравнения могут показаться познавательными, они не особенно ценны для Вашей организации, поскольку не учитывают уникальные стратегические потребности в данных и контекст вВашего бизнеса. Такие оценки зрелости скорее претендуют на роль стандартизированного, упрощенного решения, которое не соответствует сложной задаче стать управляемыми данными.
Тем не менее, тщательная оценка текущего состояния возможностей и систем необходима как основа для этапа VI, на котором разрабатываются планы по созданию и поддержанию каждой возможности и системы.
Кроме того, некоторые организации успешно используют модели зрелости данных в качестве инструмента для оценки прогресса в реализации программ трансформации бизнеса на основе данных и использования их в качестве средства коммуникации с различными заинтересованными сторонами в организации. В этом случае могут оказаться полезными более сложные метрики.
Шаг VI: Планирование
После проведения анализа соответствия каждой возможности и системы пришло время разработать план по созданию и поддержке возможностей, которые необходимы вашей функции данных для победы. План по созданию возможностей и систем, связанных с данными, - это тема, которой с энтузиазмом интересуется большинство компаний, когда речь заходит о данных, аналитике или искусственном интеллекте. Как мы видели в разделе 2.1, это часто ошибочно принимается за стратегию данных.
Создание каждой возможности и системы - это, как правило, самостоятельный проект, требующий владельца и соответствующей проектной группы. Владелец в конечном итоге отвечает за проектирование и создание элемента.
Отдельные проекты часто являются частью общей дорожной карты преобразований, направленной на создание организации, управляемой данными или вдохновляемой данными.
Реализация соответствующих проектов постепенно создает операционную модель данных, аналитики и ИИ, которая активизирует Вашу стратегию данных.
Прежде чем мы более подробно рассмотрим процесс разработки стратегии данных на практическом примере в разделе 6, давайте рассмотрим, как следует сочетать разработку бизнес-стратегии и разработку сценария использования данных. Это необходимо для определения стратегических потребностей бизнеса в данных, что является частью Шага I, описанного выше. Об этом мы узнаем в следующем разделе.
