Популярность** концепции **Data-driven decision making (DDDM), при котором решения принимают, опираясь на данные, а не только на интуицию явно набирает популярность.
Однако пока практика показывает, что на современном уровне развития ИТ-систем,человеческий фактор становится по-настоящему узким горлышком.
Представьте ситуацию. Аналитические выкладки показывают, что продукт пользоваться спросом не будет и заявленные целевые значения (которые, к тому же получены обратным счетом от точки безубыточности) даже близко достигнуты не будут. Но продуктовая идея выглядит красиво и вдохновляет команду продукта. Спустя два года проект признан неуспешным и его решено закрыть.
Или такую. менеджеры, за редким исключением, рассказывают о прошедшем месяце общими словами, в моменте никакими словами цифрами не оперируют. На все вопросы следует дежурная фраза: вернемся после анализа, но большинство данных было уже доступно в онлайн недели две назад. Принятые решения зафиксированы на уровне: тут надо еще разбираться.
Знакомые ситуации?
Что же общего в этих примерах? Данные были, они даже были рассмотрены перед принятием решений. Однако критическая проблема не в недостатках систем.
Оказалось, что несмотря на достаточное время, люди продолжали придерживаться поведения доцифрового периода, даже несмотря на возможные санкции руководства.
Исследуя практическое внедрение DDDM-подхода в компании почти не уделяется внимание культурному аспекту и тому как подход реально применяется. Думаю, что обусловлено тем, что не так много компаний на общем фоне перешли к такой концепции - мало историй для успеха для какой-то систематизации опыта.
Фреймворк «Свод знаний по управлению данными» - DAMA - DMBOK (вынесу его в комментарий) дает представление о том, как выстраивается система управления данными и упоминает о важности культуры данных. Однако рекомендаций по развитию культуры явно не достаточно.
Но, если вы хотите заняться управлением данными, прочтите документ, а чтобы не думать, будто в аналитике есть только два правила типа «используйте дрилл-даун» и «не собирайте данные, которые не будете анализировать.
И ни в одном из источников мне не удалось найти описание культурного и поведенческого аспекта DDDM-подхода. Многие консультанты и менторы, описывая системы аналитики забывают, что без пользователей она ничто.
Я уже писал о DDDM. Сейчас, когда в проекте появился первый результат, можно утверждать, что и никакие инструменты и дашборды не смогут починить ничего, если культура и люди не готовы к цифрам.
Обращаю внимание, если вдруг кто-то так думает, что наличие системы KPI не является признаком того, что в компании решения принимаются на основе данных. Как минимум потому, что KPII создаются только для того, чтобы их взламывать. Также, как ведение финансовой отчетности - не управление на данных.
Мне кажется, что DDDM можно считать как устоявшуюся в компании практику, только тогда, когда на любом уровне управления решения принимаются ВСЕГДА в отношении конкретной метрики, и НЕ принимаются только в отношении тех метрик, которые находятся в плановом значении.
Такой постулат нереально запихнуть в регламент. Оценить же применимость подхода можно только проведя опрос применения его в регулярной деятельности.
Начинаю задумываться о том, что DDDM заслуживает того, чтобы быть вынесенной куда-то наверх, на уровень корпоративных ценностей. А это значит, что управление на данных должно стать фильтром как на входе в компанию, так и позицию как признак лояльности к компании.