4. Уверенность в правильности принятого решения, особенно когда приходится делать сложный выбор из «миллиона» вариантов.
5. Свободное время: в среднем от одного до трех дней освобождается на подготовку предложений и материалов для отчетов о результатах работы.
6. Эффективное построение карьеры менеджера, руководителя, радость и удовольствие при подготовке отчетов.
А какие результаты JTDB от владения анализом хотите получить вы?
1.5. Немного о диджитализации
Глава, которую вы, если перед вами не стоит цель внедрения в компанию аналитической культуры, можете не читать.
Когда я стала работать руководителем отдела развития и повышения эффективности в крупной фармкомпании, передо мной часто вставали задачи «управления данными» или внедрения «цифрового подхода». Ни разу эти задачи не оказались легкими или тривиальными. Каждый раз возникали новые сложности.
Поэтому я решила привлечь диагностическую аналитику и разобраться в причинах возникающих сложностей.
Начала, как всегда, с основ. Вообще популярный сегодня подход «назад к основам» (back to basics) меня ни разу не подводил.
Итак, что такое «управление данными» (data-driven) и «цифровой подход» (digital)?
Эти понятия были предложены IT-специалистами, занимающимися созданием IT-программ и написанием программных кодов.
Именно они создали код, который изменялся в зависимости от исходных данных, становясь по своей сути «data-driven», т. е. в буквальном смысле слова «движимым данными».
Поэтому не удивительно, что именно IT-специалисты и стали движущей силой, пытающейся внедрить «data-driven» в компаниях, развивая мощность серверов, создавая специальные платформы и множество программных продуктов. Они же создали и техническую возможность сбора и обработки данных, практически вне зависимости от их структуры и количества8.
Их труд и энергия безусловно заслуживают самой высокой оценки и искреннего восхищения. Более того, они смогли успешно «продать» свои идеи и продукты высшему менеджменту крупных компаний, вселив в последних твердую уверенность: «IT придет и все Вам сделает!»
Увы, на практике все оказывается гораздо сложнее.
Так в чем же основные сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении data-driven и digital трансформации?
Я могу выделить 3 основных трудности:
1. Уже упомянутый миф «IT придет и все Вам сделает».
2. Неготовность бизнеса или наличие «эффекта» ареола, иногда называемого HIPPO (Highest Paid Person Opinion, что буквально переводится как «Мнение самого оплачиваемого сотрудника»). То есть компания полагается не на четкие данные, а на чей-то авторитет, поддерживаемый его опытом и стажем работы в компании.
3. Неготовность самих аналитиков и аналитических подразделений.
Причем при отсутствии минимальной готовности на каждом из этих уровней так необходимая трансформация будет внедряться в компании в лучшем случае долго, в худшем – не внедрится никогда.
Большой разницы между этими двумя сценариями для компании нет, так как по итогам любого из них компания не сможет стать «Аналитическим конкурентом» или даже «Аналитической компанией».
Итак, рассмотрим последовательно каждый из этих камней преткновения или «мифов»:
Миф «IT придет и все Вам сделает»
Как мы уже сказали, роль IT-подразделений в развитии культуры управления данными сложно переоценить. Безусловно, цифровая трансформация («Digital transformation») невозможна без развития IT-технологий. Однако и преувеличение роли IT часто приводит к неуспеху проекта.
Основные причины я вижу в том, что:
Во-первых