Блог DataLiteracyProject

Что если бы Марио строил аналитическую культуру?

Компании, которые инвестируют в работу с данными, на 17% более прибыльны'. Это ли не повод понять, насколько полноценно вы используете корпоративную аналитику и насколько можно улучшить принятие решений на основе данных? Сегодня мы с Gartner и Марио поможем разобраться, на какой ступени аналитической зрелости ваша компания находится сейчас, и что нужно сделать, чтобы использовать данные более эффективно.

'По данным исследования DC и Qlik “Данные как новая вода: важность инвестиций в конвейеры данных и аналитики», июнь 2020)

У Gartner есть отличная модель аналитической зрелости компаний (Maturity Model for Data and Analytics). Она показывает, какие этапы технологически и организационно должна пройти компания, чтобы стать по-настоящему data-driven:

Прости, Gartner, но смотреть на таблицу с буллетами скучно, поэтому давайте представим, что вышла игра «Super Mario: Analytics Edition», где нужно пройти 5 уровней, чтобы заработать миллиарды и господство над миром.

Мир 1-1. Миссия «База»

Марио начинает управлять компанией и понимает, что данные вроде используются, но пользы не приносят. Каждый отдел показывает свою версию аналитики, пытается доказать, что только его данные и расчеты показателей верны, при этом нет единого центра управления данными и аналитикой.

Прохождение уровня осложняется тем, что в отряде Марио пока нет соратников, способных поддержать его в деле построения корпоративной аналитики, и со всеми проблемами ему приходится справляться самостоятельно.

Цели миссии:
  • «Потушить» все горящие задачи при помощи Excel и ad-hoc аналитики
  • Понять, что так не работает
  • Найти соратников из ИТ и бизнеса, которые готовы начинать проект по внедрению BI

Мир 2-1. Миссия «Новые возможности»

Марио, уже с небольшой командой, начинает развивать проект по бизнес-аналитике. Они выделили бюджет на управление качеством данных и покупку современного BI (Qlik, Tableau, Power BI – нужное подчеркнуть). Развитие BI-проекта, конечно, тормозится низкой мотивацией к работе с данными у многих сотрудников, отсутствием дата-грамотных лидеров в департаментах и банальной ленью.

Цели миссии:
  • Сформировать требования к доступности информации (вместе с ИТ)
  • Разработать единый источник данных в компании (на основе BI-платформы)
  • Выбрать правильную мотивацию для сотрудников работать с данными и аналитикой
  • Начать  разрушать организационные барьеры, которые мешают принимать решения на основе данных.

Мир 3-1. Миссия «Системность»

Многие знают о проекте по аналитике, которые ведет Марио, и стараются использовать данные, но впереди – еще большой путь по разработке аналитических приложений и обучению грамотной работе с данными для принятия решений.

Бонус: подходы Agile ускоряют разработку и получение результатов, а также замедляют хейтеров BI-проекта (да, они все еще есть).

Цели миссии:
  • Наладить процесс интеграции новых источников данных
  • Создать рабочую программу повышения дата-грамотности для сотрудников
  • Увеличить команду «амбассадоров» аналитики – все топ-менеджеры должны поддерживать проект и использовать данные для принятия решений

Мир 4-1. Миссия «Новый мир»

Теперь не только Марио, но и топ-менеджеры – «амбассадоры» аналитики продвигают идеи использования данных в работе и рассказывают о лучших практиках, но нужно еще обеспечить принятие data-driven решений на разных уровнях менеджмента. В компании Марио появляется CDO (Chief Data Officer). От уровня использования и полномочий этого героя будет зависеть скорость и эффективность прохождения миссии.

Цели миссии:
  • Встроить аналитику во все ключевые бизнес-процессы: данные должны стать топливом для продуктивной работы и инноваций во всех департаментах
  • Оценить работу программы повышения дата-грамотности сотрудников и улучшить ее
  • Связать инициативы в области данных с бизнес-результатами и ROI

Мир 5-1. Миссия «Полная трансформация»

Это последняя миссия игры, она сконцентрирована на системном применении данных для принятия решений, улучшения бизнес-процессов и генерации инноваций. Данные становятся центральным звеном бизнес-стратегии.

Главным секретом успешного завершения миссии является использование корпоративной аналитики в качестве своего конкурентного преимущества среди других команд.

Цели миссии:
  • Аналитика, управление и видение компании фокусируются на клиенте, а не только на внутренних процессах и эффективности
  • Стратегия и исполнение стратегии полностью согласованы и постоянно оптимизируются
  • CDO входит в совет директоров компании
The End!

Возможно, вы думали, что где-то на втором или третьем уровне Марио начнет использовать Big Data, ну а дальше пустится во все тяжкие – искусственный интеллект, машинное обучение и далее по списку.


В этом и прелесть модели аналитической зрелости от Gartner: она отражает, что новые технологии (такие как ML и AI) интересны и важны, но не стоит забывать об организационной составляющей аналитики в компании. Если вы выстроите только аналитическую инфраструктуру и используете самые продвинутые технологии, не развивая при этом другие важные элементы аналитики (организацию и людей), то BI-проект окажется бесполезным, ведь компания не станет ориентироваться при принятии решений на данные.

Исследования