8 стратегий для главных специалистов по данным для создания и демонстрации ценности

Командная работа

Введение

Роль главного специалиста по данным (CDO) была учреждена только в 2002 году, но с тех пор она получила огромное развитие. В одном из недавних опросов крупных компаний 83% сообщили, что у них есть CDO. Это неудивительно: данные и подходы к их пониманию (аналитика и ИИ) невероятно важны для современных организаций. Но что вызывает удивление, так это то, что должность CDO очень плохо определена. Шестьдесят два процента руководителей CDO, опрошенных в ходе исследования сообщили, что роль CDO плохо понятна, а люди, занимающие эту должность, часто сталкиваются с неопределенными ожиданиями. Существует явная необходимость в том, чтобы CDO сосредоточились на добавлении видимой ценности для своих организаций.

Отчасти проблема заключается в том, что традиционные подходы к управлению данными сами по себе вряд ли обеспечат видимую ценность. Многие нетехнические руководители не очень понимают работу CDO и с трудом распознают, когда она выполняется хорошо. CDO часто просят сосредоточиться на предотвращении проблем с данными (инициативы, ориентированные на защиту) и таких проектах по управлению данными, как улучшение архитектуры данных, управление данными и качество данных. Но данные никогда не будут идеальными, а значит, руководители всегда будут в некоторой степени разочарованы ситуацией с данными в своей организации. Хотя улучшения в управлении данными может быть трудно распознать или измерить, основные проблемы, такие как взломы, утечки, потерянные или недоступные данные или низкое качество, распознать гораздо легче, чем улучшить.

Как же CDO могут продемонстрировать, что они создают ценность? Основные способы повышения ценности данных для компаний заключаются в том, что они позволяют им понимать и прогнозировать эффективность бизнеса и поведение клиентов, а также внедрять их в продукты и услуги. Таким образом, CDO должны уметь помочь компаниям достичь ценности за счет более эффективного использования и потребления данных.

традиционные подходы к управлению данными сами по себе вряд ли обеспечат видимую ценность

Именно этому был посвящен недавний исследовательский проект, спонсируемый Amazon Web Services. В рамках проекта был проведен масштабный опрос 250 руководителей CDO, участвующих в симпозиуме MIT Chief Data Officer/Information Quality Symposium, а также углубленные интервью с 25 известными специалистами, занимающими эту должность. Из опрошенных CDO 41% заявили, что определяют успех достижением бизнес-целей – это значительно больше, чем тех, кто оценивает успех с точки зрения управления изменениями или изменения культуры (19%), технических достижений (5%), предотвращения серьезных проблем с данными (2%) или равного сочетания этих факторов (32%).

Основываясь на результатах этого исследования, ниже мы опишем несколько шагов по созданию ценности. Мы начнем с некоторых подходов, которые подходят для любого типа организаций, а затем опишем некоторые, которые зависят от уровня аналитической зрелости и зрелости управления данными в компании, нанимающей CDO.

Возьмите на себя ответственность за аналитику и ИИ

Как CDO могут создать ценность

Возьмите на себя ответственность за аналитику и ИИ. Эти инициативы рассматриваются как приносящие наибольшую пользу: 35% опрошенных CDO считают, что для достижения наибольшей ценности необходимо сосредоточиться на небольшом наборе ключевых проектов в области аналитики или ИИ. Большинство CDO (64%) также тратят свое время на поддержку новых бизнес-инициатив, основанных на данных, аналитике или ИИ. Это делает их – официально или неофициально – главными специалистами по данным и аналитике, что является быстрорастущим вариантом титула CDO. Несколько CDO отметили в интервью, что сочетание управления как предложением данных, так и спросом на них эффективно для обеспечения ценности.

Как CDO могут создать ценность

На более низких уровнях зрелости сосредоточьтесь на нескольких ключевых проектах, представляющих ценность для заинтересованных сторон. Если ваша организация находится в самом начале пути к данным и аналитике, выберите несколько примеров использования аналитики и ИИ для разработки на основе консультаций с ключевыми заинтересованными сторонами. Убедитесь, что эти несколько проектов будут успешно развернуты. Модернизируйте среду данных только по мере разработки конкретных аналитических приложений или сценариев использования ИИ. Тогда бизнес-лидеры смогут увидеть связь между модернизацией данных и бизнес-ценностью, которую она обеспечивает.

Фокус на продуктах данных. Продукты данных – это комбинации данных и аналитики/ИИ для достижения определенного результата для клиента или сотрудника. В качестве примера можно привести новую имитационную модель для определения того, переживут ли клиенты, занимающиеся управлением благосостоянием, свои сбережения, или модель оттока кадров для прогнозирования увольнения сотрудников. Хорошим способом обеспечения создания стоимости является принятие ориентации на продукт данных на основе аналитики, которая охватывает все виды деятельности от разработки идеи до внедрения и текущего обслуживания. Ориентация на продукт гарантирует, что специалисты по анализу данных, инженеры по анализу данных и другие члены команды разработчиков продуктов данных не просто создают алгоритмы, а сотрудничают в развертывании целых критически важных для бизнеса приложений. Тридцать девять процентов сообщили, что они “принимают ориентацию на управление продуктами данных вместе с менеджерами по продуктам”. Это относительно новая концепция, поэтому то, что многие из них уже приняли ориентацию на продукт данных, вызывает удивление.

Руководитель отдела аналитики и данных в банке Regions Bank, следит за тем, чтобы все продукты данных, которые разрабатывает его команда, были успешно внедрены, а их ценность для компании тщательно оценена. Для каждого продукта данных они проводят ежеквартальные заседания руководящего комитета, на которых бизнес-команда – руководители бизнеса или функционального подразделения, спонсировавшего разработку продукта данных, – представляет отчетность.

Продукты данных - это комбинации данных и аналитики

Измеряйте и документируйте результаты. Тщательное измерение результатов и ценности ключевых проектов, иногда в сотрудничестве с финансовой организацией, помогает CDO продемонстрировать и обнародовать ценность. CDO компании Vista, предоставляющей услуги печати и дизайна, также является убежденным сторонником продуктов данных и следит за тем, чтобы все продукты данных компании Vista имели эффект, оценивая их ежеквартально и подписывая любые денежные выгоды со стороны финансовой организации. Всего за пару лет его организация CDO зафиксировала 90 миллионов долларов дополнительной прибыли – впечатляющая цифра для компании с доходом в 1,5 миллиарда долларов в 2021 году. Некоторые CDO также создали онлайновые информационные панели для описания достижений и ценности своей организации в отношении данных и бизнес-результатов, основанных на данных. 

Постройте отношения с коллегами и бизнес-лидерами, которые понимают это. Успешные CDO находят бизнес-лидеров – и части бизнеса, – которые уже в значительной степени ценят данные и могут стать партнерами в обеспечении ценности, основанной на данных. Инициативы в области данных, аналитики и ИИ требуют существенных изменений не только в технических областях, но и в процессах, культуре, навыках и отношениях с клиентами и поставщиками. Они не могут быть успешно реализованы без сильной поддержки высшего руководства. CDO необходимы тесные и доверительные отношения с такими руководителями.

руководители бизнеса или функционального подразделения

Стратегии для передовых компаний

Некоторые другие подходы к обеспечению ценности зависят от уровня развития компании, занимающейся аналитикой, искусственным интеллектом и управлением данными.

Компании с высоким уровнем развития могут сосредоточиться на управлении данными. Управление данными является главным приоритетом деятельности CDO, но это сложный способ достижения ценности. Он предполагает изменение поведения и обращение к пользователям данных с просьбой взять на себя деятельность по управлению данными, которая не входит в круг их обязанностей. Учитывая сложность эффективного управления данными, только те CDO, которые добились ценности другими способами, могут захотеть сделать его приоритетным. Некоторые CDO пытаются создать “управление на основе дизайна”, в котором системы и структуры данных обеспечивают надлежащее использование данных с помощью архитектур данных и многократно используемых активов данных. Однако этот подход еще только зарождается, и он требует высокого уровня сложности управления данными.

Стратегии для передовых компаний

Передовые компании должны работать над созданием культуры управления данными, даже несмотря на то, что трудно быстро продемонстрировать преимущества. Значительная доля (69%) руководителей CDO тратят значительную часть своего времени на инициативы по формированию культуры управления данными, и понятно, почему: 55% считают отсутствие культуры управления данными главной проблемой для достижения бизнес-целей. Культурные инициативы обычно включают программы повышения грамотности в области данных и попытки внедрить в организации решения, основанные на данных. Однако эти культурные мероприятия также связаны с изменением поведения и могут медленно воплощаться в жизнь. Поэтому CDO должны браться за культурные изменения только взвешенно, если они еще не принесли существенной пользы с помощью других средств.

Постройте инфраструктуру аналитики и данных, если ваша организация сложная. Некоторые CDO в относительно продвинутых компаниях, занимающихся аналитикой и ИИ, подчеркнули, что одного завершения ключевых проектов недостаточно. Они считают, что CDO в конечном итоге необходимо создать инфраструктуру для ускорения использования данных, аналитики и ИИ во всей компании.

Руководитель направления данных и ИИ в 84.51°, дочерней компании The Kroger Co. по науке о данных, сказал следующее: “Набора стратегических сценариев использования недостаточно. Это создает набор точечных решений. Вы должны иметь возможность масштабирования за счет набора аналитических возможностей многократного использования… Мы пытаемся создать композитный [построенный из модульных компонентов] набор приложений аналитики и ИИ, доступ к которым осуществляется через API”. Аналогичным образом, руководитель отдела корпоративных данных и машинного обучения одного из ведущих банков уделяет большое внимание масштабированию и развитию инфраструктуры для машинного обучения. В одном из интервью он сказал: “В области ML мы движемся в сторону платформ, которыми смогут воспользоваться все, с помощью стандартизации и автоматизации. Мы хотим искоренить произвольную уникальность и избавиться от временных платформ ML”. Банк также создает хранилище функций: репозиторийпеременных, которые можно использовать для ML-моделей.

Мало кто сомневается в том, что организациям нужны главные специалисты по управлению данными и что эта должность останется до тех пор, пока занимающие ее сотрудники будут приносить пользу. Некоторые из них явно делают это. Возможно, средний срок пребывания на этой должности невелик, но 30% CDO уже занимают свои должности более шести лет. Если руководители CDO примут эти и другие подходы к созданию ощутимой ценности с помощью данных, аналитики и ИИ, они будут играть важную роль в преобразовании своих организаций в более цифровых и управляемых данными конкурентов.

Наверх