Несмотря на, казалось бы, востребованность BI со стороны бизнеса, проект по бизнес-аналитике может как способствовать взлету карьеры руководителя ИТ-службы или проектного менеджера, так и похоронить её.
В данной статье я хотел бы рассмотреть несколько основных аспектов, которые могут повлиять как на проект, так и на судьбу её участников.
Конфликт приоритетов ИТ и бизнеса
В самом деле, бизнесу край как нужна бизнес-аналитика, и ИТ могли бы стать отличным помощником в данном проекте: так уж получается, что бизнес-заказчику в нашей волатильной среде всегда необходимы самые разные данные, чтобы попытаться их сопоставить, сделать выводы и построить прогнозы.
Но данные обычно лежат под замком у ИТ, и они совершенно не готовы ими делиться или что-то отдавать. В конце концов, у ИТ своих задач хватает, и формирование отчетов не является их основной функцией. Никто не уволит ИТ-шника за несвоевременное предоставление отчета, а вот за проникновение вируса или, того хуже, шифровальщика – уволят, и такие прецеденты были и будут. Так что ИТ-служба традиционно фокусируется на простых вещах типа обслуживании техники, поддержки основных учетных систем и кибер-безопасности. А бизнес просит огромные отчеты со множеством полей из разных сущностей учетных систем, и, получив их на уровне руководителя, распространяет по отделу в виде нарезок Excel или даже подпольной Базы Данных, плодя «теневое ИТ».
Бесконечная перестройка хранилища данных
При этом не редки случаи, что часть ИТ, которые отвечает за данные и отчетность, именно в данный момент ведут проект по постройке Хранилища Данных, его перестройке или перевод на новую модную технологию. Лично видел хранилище, которое было изначально построено по Инмону, потом достроено по Кимбалу, и новый Архитектор сказал «что за прошлый век? В однобортном уже никто не воюеет!» и стал строить новое хранилище по якорной модели – DataValut. Если запрос к данным включал в себя несколько лет, то он превращался в монстра, который обращался с разными запросами к 3м разным частям хранилища, построенных по разной модели, а потом пытался их «склеить». Бизнес, тем временем, сидел на временных выгрузках в собственный подпольный SQL-сервер, куда никого из ИТ не пускал.
Как так происходит и что можно с этим сделать? Почему бизнес кидается то в роботизацию, то в ИИ с надеждой, что новая технология их спасёт?
Они просто надеются «пробить» стенку в ИТ и получить данные для принятия решений, цепляясь за любую соломинку, как её не назови. А уж если технология обещает сама делать выводы и принимать решения – это становится еще более интересным для бизнеса.
****
Неготовность бизнеса к участию в проектах внедрения
Однако, надо понимать насколько сам бизнес готов к подобному потоку данных. В шутливом вопросе «Кто будет сидеть за утечку персональных данных?» согласно ФЗ 152 есть только часть шутки.
В конце десятых в мире стала активно распространятся модель «Компании, управляемой на основе данных» (Data-Driven Company). Действительно, на динамичном рынке в конкурентной среде бизнес был вынужден принимать решения быстрее, и «стандартная» бизнес-модель «вы нам заявочку в ITSM, а мы вам отчетик через 4 месяца» работать перестала: большинство бизнес-решений стало необходимо принимать в течении одного дня. А некоторые решения, связанные с потребительским поведением – за доли секунды. В итоге это привело к смене парадигмы управления компанией: внутри отделов стали внедряться бизнес-инструменты, которые стали доступны не нескольким аналитикам, хотя в крупных компаниях их число могло достигать нескольких десятков на отдел, а всем бизнес-пользователям. А в крупной компании это тысячи и тысячи сотрудников.
Оказалось, что внедрить подобные решения силами ИТ попросту невозможно: как уже и говорилось, у них несколько другие приоритеты, и, зачастую, они не понимают потребностей бизнеса и умеют говорить с бизнес-заказчиком на их языке. Пришлось самому бизнесу брать на себя роль «внедренца» данных технологий: в ИТ ставилась задача предоставить ответственным сотрудникам полный доступ к данным, а они уже собирали и подготавливали данные для использования как в рамках неких «Центров Компетенций» одного или нескольких отделов или выделялись в отдельную структуру по управлению данными.
Требовалось не просто дать каждому сотруднику по новому инструменту, но и научить с ним работать: понимать данные и графики, делать выводы, принимать решения. Ни одному ИТ, даже с привлечением специализированных консалтинговых компаний, не удалось бы сделать подобный проект в разумный срок и за разумные деньги, так как требования к системе менялись на лету. Данные проекты предусматривают переобучение обычных пользователей в «гражданских аналитиков» и «гражданских разработчиков», которые могут самостоятельно поправить отчет или нарисовать новый, без привлечения ИТ.
Центры компетенции становятся разработчиками внутренних курсов, обучающими центрами сотрудников новым инструментам, а также берут на себя функции контроля за реестром отчетов, за проверку, валидацию и сертификацию отчетов, построенных самими пользователями и контролю доступа к данным. И я видел много карьерных взлетов сотрудников, которые вели или курировали данные проекты. Зачастую, подобные проекты ведут не только к сокращению затрат, но и увеличению выручки компании.
Но это мы говорим про компании, для которых скорость принятия решений важна для выживания. Однако, зачастую корпоративный бизнес не таков, и работает отнюдь не в конкурентной среде. Просто у него есть большие средства производства, которые не могут позволить себе «внешние» игроки, долгосрочные контракты, лицензии на добычу полезных ископаемых, сельские угодья, устоявшаяся сеть сбыта или эксклюзивный доступ к производителю или поставщику. На данные компании не сильно влияет волатильность на рынке: их больше заботит государственное регулирование, которому они должны соответствовать, или ставка Центрального Банка, от которой зависит доступность кредитов на расширение или переоснащение производства.
В подобной компании проект по бизнес-аналитики более рискованный, так как он влияет не на доходную часть, а на сокращение затрат. И далеко не все в этом могут быть заинтересованы: всегда значимее руководить отделом из 400 специалистов, нежели из 40.
****
Не все хорошее для бизнеса выгодно отдельным людям.
Давайте честно, любая крупная компания – это несколько кланов со своими интересами.
Не все заинтересованы в открытости. Не все заинтересованы в сокращении затрат и численности персонала. Не все готовы делегировать принятие решений линейному персоналу. Более того, многие используют Excel + Power Point для «корректировки» результатов деятельности и получения бонусов. Да, финансовый отдел более-менее заинтересован в эффективности и открытости. Но и там могут найтись те, кому подобная открытость не по душе. А уж отдел безопасности… он может попросту не понять, зачем в одном отделе нужна информация из другого отдела – а именно за счет этого повышается открытость компании и растет качество управленческих решений. «Если я не отвечаю за расходную часть, а просто возьму себе в отдел больше человек» – это очень распространенная ошибка. Если HR не имеет доступа к объективным показателям достижения KPI сотрудников, он может ориентироваться только на оценку руководителя, а она не всегда бывает объективной.
Да, финансовый отдел имеет доступ ко всей финансовой информации, но он зачастую не понимает физической и логистической сущности создания и движения материальных ценностей, от которого доход является производной. В итоге, им приходится верить тем же коммерсантам на слово, а потом бежать в банк за кредитом для покрытия кассового разрыва.
****
Вы точно понимаете, чем для вас обернется внедрение BI?
Да, выполнение проекта по оснащению бизнес-пользователей прогрессивным инструментом, который помогает им в работе – очень важный проект: вы начнете понимать бизнес и его боли, научитесь говорить с бизнесом на одном языке, вас станут уважать за то, что вы действительно начнете приносить пользу тем, кто относился к ИТ-службе как к второстепенной функции поддержки, которой вечно не хватает денег. И завоюете их признание. Но риски очень велики. Проще бесконечно строить хранилище.
А еще имейте в виду, что система бизнес-аналитики – очень малая часть как работы с данными, так и системы принятия решений. Вам придется заниматься не только качеством данных, интеграцией систем, управлением нормативно-справочной информацией и хранилищем данных, необходимо будет внедрять бизнес-глоссарии, чтобы разные отделы говорили на одном языке и под одним показателем понимали одно и то же – а то приходишь на совещание, а там все пришли со своими цифрами, и какая из них ближе к истине – большой вопрос. Необходимо внедрять образовательные курсы, базы знаний, системы поддержки принятия решений и системы управления поручениями. И, возможно, внедрять системы сбора обратной связи: сбор предложений, экспертные советы, проекты по улучшению, поощрение рационализаторов.
Так готова ли ваша компания к такому проекту и сопутствующим затратам? Готова ли она менять стиль управления, делегировать принятие решений и приучать персонал к ответственности за принятые решения? И готов ли сам персонал к такому повороту? Не секрет, многие просто не готовы брать на себя ответственность, а грядущая смена поколений заставляет двигаться больше в сторону геймификации, нежели к зрелости и ответственности за принятые решения.
Комментарии (0)