Руководители по данным и аналитике должны разрабатывать и реализовывать адаптивную и устойчивую бизнес-стратегию, основанную на данных, и соответствующую дорожную карту путем улучшения всего квинтета возможностей высокопроизводительных ИТ — приложений, данных, процессов, людей и инфраструктуры — которые являются ключевыми для измерения и улучшения состояния предприятия, пишет на портале ComputerWeekly аналитик Зейд Хатер, один из авторов отчета Forrester «Evolve data and analytics roles and skills for the adaptive enterprise».

Эта стратегия, основанная на данных, должна основываться на более широкой технологической стратегии, которая позволяет компании быстро перенастраивать бизнес-структуры и возможности для удовлетворения будущих потребностей клиентов и сотрудников благодаря адаптивности, креативности и устойчивости. В эпоху, когда постоянные изменения являются новой нормой, устаревшие подходы к предоставлению действенных инсайтов лицам, принимающим решения, больше не будут работать.

Умножение данных

Первое, что следует учитывать, — это то, что цифровая трансформация генерирует все больше данных, и эти данные повсюду. Новая нормальность стимулирует бóльшую цифровую активность, которая производит больше данных, как структурированных, так и неструктурированных — внутренние данные, генерируемые корпоративными приложениями и взаимодействием с клиентами, а также внешние данные, поступающие от партнеров, маркетплейсов данных и социальных сетей.

Красивое, но идеалистическое видение того, что все корпоративные данные в конечном итоге окажутся в едином — физическом или виртуальном — аналитическом корпоративном репозитории, пришло и ушло. Хотя это все еще рекомендуемые амбициозное видение и стратегия, реальность отрезвляет — отдельные исследования показывают, что не более 20% всех корпоративных данных, которые могут быть использованы для получения действенных инсайтов, используются для этой цели. А с искусственным интеллектом эта проблема будет только расти, поскольку новые модели порождают больше данных.

Кроме того, новые архитектуры и платформы изменят обязанности. Хотя обещание единого корпоративного аналитического репозитория данных всегда заманчиво, текущий уровень возможности находить, получать доступ и анализировать данные, где бы они ни находились, привел к разработке новых технологий, таких как каталоги данных, фабрика данных, платформы корпоративного семантического уровня и графы знаний.

В свою очередь, эти технологии ставят новые вопросы перед руководителями в области данных и аналитики. Кто отвечает за управление этими новыми платформами — бизнес, ИТ-отдел или организации, подчиняющиеся директорам по данным (CDO) или директорам по аналитике (CAO)? Должны ли специалисты по данным или специалисты по аналитике управлять платформами, находящимися в серой зоне между данными и аналитикой в ​​типичном корпоративном аналитическом технологическом стеке?

Учитывая текущее состояние раздробленности данных между локальными устаревшими базами данных, облаками, озерами-хранилищами и т. п., крупным предприятиям придется принимать сложные решения при определении ролей и обязанностей.

Лучшие практики для расширения возможностей адаптивных организаций, управляемых данными

  • Внедрите новые персоны, которые будут выступать в качестве агентов изменений для бизнеса.
  • Улучшите циркуляцию данных с помощью навыков грамотности, визуализации и повествования.
  • Убедитесь, что руководители не пропускают ключевое обучение по данным.
  • Наймите и обучите больше инженеров по данным.
  • Развивайте роли и обязанности по операциям с данными и аналитикой.
  • Расширьте обязанности в области управления данными на получение инсайтов и управление за пределами этой области.
  • Проведите перекрестное обучение навыкам работы с данными и аналитикой для обеспечения устойчивости бизнеса.
  • Выделите роли для поддержки пользователей, чтобы дать возможность бизнес-пользователям стать более самостоятельными.

Источник: Forrester

Технологические платформы

Еще одна область, которую должны оценить ИТ-руководители, заключается в том, что современные платформы и решения для получения инсайтов являются многозадачными и пересекаются. Решить, какая технологическая платформа должна поддерживать трансформацию вашего бизнеса на основе данных, становится все сложнее.

Новые и появляющиеся технологии не только приводят к изменению обязанностей, но и усложняют ответы на вопросы «кто что и где делает?» из-за их сильно пересекающихся возможностей. Например, большинство ведущих корпоративных платформ бизнес-аналитики (BI), предиктивной аналитики и машинного обучения (PAML) и цифровых решений теперь включают функциональность подготовки данных. Кроме того, платформы BI открывают свой семантический уровень для платформ BI конкурентов, выступая в качестве каталогов данных, а границы между автоматизированным машинным обучением (AutoML) и расширенными платформами BI размываются.

Далее следует вопрос демократизации данных, которая не устранила языковой разрыв между бизнесом и ИТ. Бизнес-профессионалы говорят о данных, метриках и ключевых показателях эффективности, в то время как специалисты по ИТ, данным и аналитике — о моделях, схемах, измерениях и атрибутах данных

Бизнес-профессионалы хотят получать инсайты о клиентах и ​​часто не обязаны понимать, что собой представляет архитектура данных. Эта языковая разобщенность блокирует то, что наиболее важно для создания ценности: работу по всей организационной структуре для превращения данных и инсайтов в действия, которые улучшают бизнес-результаты. Хотя есть решительное желание преодолеть этот пробел в грамотности путем применения запросов на естественном языке (NLQ) и возможностей low-code/no-code, разрыв все еще очевиден, поскольку лица, принимающие решения в области данных и аналитики, считают, что около половины их организаций имеют в лучшем случае средний уровень грамотности в области данных.

Ускорение извлечения и применения инсайтов

Forrester предупреждает, что нетерпение по поводу неиспользуемых и не принимаемых к действию сигналов данных будет расти. Визуализация данных не является панацеей для решения проблемы недостаточного использования данных. Даже кажущаяся очевидной визуализация данных не вызовет понимания или действий без надлежащего контекста, эффективного повествования данных и передовых методов визуализации.

Диаграмма, четко показывающая закономерность, например тенденцию, не указывает, является ли тенденция хорошей или плохой. Стала ли тенденция ожидаемой или неожиданной? Превышает ли она цели и ожидания или не дотягивает до них? Является ли красная линия тренда предупреждением или цвет просто выделяет точку данных? Бизнес- и технологические руководители в области данных и аналитики будут все чаще сталкиваться с необходимостью отвечать на такие вопросы, чтобы обеспечить возможность лучше использовать сигналы данных убедительным и эффективным образом.

Вопрос о том, относятся ли данные, аналитика и инсайты к сфере бизнеса или ИТ, больше не стоит. Это слишком упрощенный взгляд. В высшем руководстве происходят множественные сдвиги, например, бизнес-подразделения берут на себя больше обязанностей, связанных с данными и ИИ, централизованные корпоративные функции перемещаются в сторону ролей управления и надзора, а продвинутые организации, работающие на основе данных, все больше отделяют функции данных и аналитики от ИТ и выводят эти команды за рамки подчинения CIO.

Согласно исследованию Forrester «2024 State of data, analytics, measurement and insights», CDO имеют 51% организаций, находящихся на продвинутом уровне зрелости управления на основе данных, с по крайней мере одной определенной старшей ролью в области данных и аналитики, по сравнению с 40% начинающих организаций. В 44% продвинутых организаций CDO подчиняется непосредственно генеральному директору, по сравнению с 35% начинающих организаций. На уровнях ниже высшего руководства роли и обязанности по предоставлению инсайтов также смешаны между ИТ, бизнесом и организациями, отвечающими за данные и аналитику.

Бизнес, управляемый данными

В нынешнюю эпоху, основанную на данных, Forrester рекомендует компаниям развивать традиционные роли, чтобы использовать новые возможности. Эта динамическая трансформация требует не только изменения того, как мы рассматриваем и используем данные, но и глубокой переоценки персон, которые руководят и реализуют это видение в бизнес-командах.

Данные принадлежат бизнес-подразделениям, где специалисты по работе с клиентами, маркетингу, финансам и кадрам генерируют данные и действуют в соответствии с сигналами, которые те производят, в то время как команды по работе с данными гарантируют, что полученная информация пригодна для использования и усвояема различными пользователями. Бизнес-руководители, работающие со своими коллегами по данным и аналитике, должны изучать ключевые новые персоны и улучшенные навыки, которые имеют решающее значение для процветания в этой среде, где данные направляют стратегические решения и действия.

Независимо от того, сколько навыков смогут приобрести бизнес-команды, расширенные бизнес-возможности, основанные на данных и аналитике, будут по-прежнему в значительной степени зависеть от специалистов по данным и аналитике, ориентированных на технологии. Руководители уже внедряют адаптивные бизнес-процессы, такие как BI-управление, адаптивные архитектуры данных, такие как сетка данных, и адаптивные технологии, такие как AutoML и расширенная BI. Лидеры в области данных и аналитики, которые в большей степени связаны с технологическими организациями, должны решать проблемы, связанные с развитием и адаптацией навыков сотрудников, ориентированных на технологии.

Успех инициатив, основанных на данных, требует сложной координации множества движущихся частей. Не очаровывайтесь новыми технологиями, претендующими на роль панацеи. Обещанные преимущества не будут реализованы, если в вашей организации на правильные роли не будут назначены правильные люди и таланты с правильные обязанностями и навыками.