В конце 2023 я защитил проект в компании, в начале 2024 мы начали его делать. А в начале этого года уже участвую с ним в премии для data-driven организаций и директоров по данным Data Award 2026.
Если интересны какие-то технические подробности архитектуры, предпосылки и бизнес-выгоды проекта - добро пожаловать на мою статью в качестве номинанта на премию.
Здесь же я хотел бы отметить преимущества такого решения для компаний, которые в начале проектирования не всегда очевидны.
И, независимо от результатов голосования, компания уже сделала большой шаг к прозрачности и пониманию того, как на самом деле создается ценность.
Первое, это КХД - корпоративное хранилище данных. Конечно, на этапе внедрения системы - это гигиенический минимум для BI, часть базовой инфраструктуры. Однако после внедрения становится инструментом, который достаточно легко способствует обогащению компании данными. Ранее мы сталкивались с тем, что даже имея источник данных о рынке его попросту некуда было «положить».
Второе - культура в отношении качества данных. Это еще не data-driven культура в полном смысле, но уже первый шаг. Появляется документация данных и правил расчета метрик, их единое понимание. Бездушная машина уже не будет пытаться ввести поправочные коэффициенты в финансовый результат, чтобы сошелся баланс. На первых же дашбордах будут видны конкретные проблемы внутри баз, а значит и потенциальные ошибки в принятии решений.
Третье - это, как ни странно, стратегический инструмент, особенно для компаний с высокой оборачиваемостью, который помогает оцифровать бизнес-модель. Несмотря на то, что я неоднократно говорил и даже подчеркнул в Манифесте, что стратегия - это не KPI и для стратега инсайт важнее данных, но как только мы приступаем к реализации, данные становятся не менее важны. Действительно, такой класс продуктов - единственный вариант для того, чтобы операционализировать стратегические цели на уровень конкретных отслеживаемых метрик.
Часто возникает вопрос, а что из данных необходимо собирать? В классическом понимании считается, что это те данные, которые помогают принять решение здесь и сейчас: «нужно собирать только те, данные, которые вы собираетесь использовать, никаких лишних» - говорят вам консультанты. В итоге, меняя стратегию или повышая аналитический уровень, вы приходите к тому, что у вас отсутствуют ретроспективные данные и бенчмарки. Возможно, я буду непопулярен, но все-таки придерживаюсь мнения, что нужно стараться собирать максимально возможные данные, которые имеют отношение к компании, если, конечно, издержки на них не слишком высоки. В конце концов, появляется простор для data scientist находить неочевидные взаимосвязи и питательную среду для обучения моделей.
И, последнее, управлять данными в компании стоит начинать как можно раньше, когда еще нет накопленных ошибок и legacy в виде устаревшей инфраструктуры и решений. Появление первой учетной системы и наличие стратегии - признаки того, что уже можно и нужно начинать управлять. То есть не обязательно быть сырьевым гигантом или крупным монополистом, получать выгоды от данных можно и с менее масштабным бизнесом.
Не забываем и о том, что, как и во многих других трансформационных проектах, главное - это культура, а не инструмент. И первые лица компании должны демонстрировать приверженность этой культуре на деле.