Данные и аналитика - ИТ-стратегии: публикации, обучение, консалтинг

Краткое описание элемента «Данные и аналитика»

Данные и аналитика — это один из элементов ИТ, который становится всё более важным при планировании развития компании на год и более.

Если информационные системы помогают выполнять бизнес-процессы, то данные и аналитика помогают понять, что фактически происходит в бизнесе, где есть проблемы, какие решения дают результат и какие изменения стоит планировать дальше.

В рамках ИТ-стратегии данные и аналитика могут рассматриваться как отдельный раздел, потому что для полезной аналитики недостаточно просто иметь несколько отчетов или BI-систему. Важно понимать, откуда берутся данные, насколько они качественные, кто отвечает за их смысл, где они хранятся, как используются и какие решения помогают принимать.

Для разработки раздела «Данные и аналитика» на 1–3 года вперед целесообразно рассмотреть:

основные источники данных;
качество, полноту и актуальность данных;
хранилища данных, витрины данных и BI-инструменты;
управленческую отчетность и аналитические сервисы;
владельцев данных и правила работы с ними;
проекты по развитию данных и аналитики;
связь данных с цифровой трансформацией и искусственным интеллектом.

Описание раздела

Раздел «Данные и аналитика» описывает, какие данные нужны компании, где они возникают, как собираются, как обрабатываются, насколько им можно доверять и как они используются для управления бизнесом.

Во многих компаниях данные уже формально есть. Они хранятся в ERP, CRM, бухгалтерских системах, производственных системах, складских системах, Excel-файлах, внешних сервисах и отчетах подразделений. Но наличие данных само по себе ещё не означает, что компания умеет ими пользоваться.

Типичная проблема состоит в том, что разные подразделения используют разные версии одних и тех же показателей. Продажи, финансы, производство, логистика и ИТ могут по-разному считать клиентов, заказы, остатки, выручку, себестоимость, сроки и другие важные показатели. В результате у руководства появляется много отчетов, но не всегда появляется единая картина бизнеса.

Раздел «Данные и аналитика» нужен для того, чтобы перейти от разрозненных данных и отдельных отчетов к более управляемой системе работы с информацией. В такой системе понятны основные источники данных, правила их обработки, ответственность за качество, приоритетные аналитические задачи и проекты, которые надо выполнить в ближайшие 1–3 года.

В ИТ-стратегии этот раздел не должен быть только перечнем отчетов или списком программных продуктов. Его задача шире: определить, какие данные действительно важны для управления компанией, какие проблемы мешают их использовать и какие изменения в ИТ, процессах и управлении нужны для повышения качества аналитики.

При разработке раздела обычно полезно определить:

какие данные являются ключевыми для управления компанией;
какие информационные системы являются основными источниками данных;
какие данные сейчас дублируются или противоречат друг другу;
какие показатели должны быть едиными для всей компании;
какие отчеты и аналитические сервисы действительно нужны руководству;
какие данные нужны для планирования, прогнозирования и контроля;
какие проблемы качества данных наиболее критичны;
кто должен отвечать за данные и их корректность;
какие проекты по данным и аналитике имеют наибольший приоритет.

Если этот раздел сделать слишком узким, он быстро превратится в описание BI-системы или набора отчетов. Для ИТ-стратегии полезнее рассматривать данные и аналитику как управленческий элемент ИТ, который связывает информационные системы, бизнес-процессы, отчетность, качество управления и будущие цифровые инициативы.

Планирование развития данных и аналитики

Развитие данных и аналитики редко начинается с покупки новой системы. Гораздо чаще сначала нужно понять, какие управленческие задачи компания хочет решать лучше, какие данные для этого нужны и почему текущие отчеты не дают нужного результата.

Для одной компании главной задачей может быть единая управленческая отчетность. Для другой — повышение качества данных в основных системах. Для третьей — построение хранилища данных и BI-платформы. Для четвертой — подготовка данных для прогнозных моделей, клиентской аналитики или искусственного интеллекта.

Поэтому планирование развития данных и аналитики должно начинаться не с выбора инструмента, а с определения бизнес-потребностей и текущих ограничений. Нужно понять, какие решения руководство хочет принимать на основе данных, какие показатели нужны для этих решений, где эти данные находятся и насколько они пригодны для использования.

В рамках планирования обычно полезно рассмотреть:

какие управленческие решения должны лучше поддерживаться данными;
какие показатели являются ключевыми для бизнеса;
какие отчеты используются сейчас и какие проблемы в них есть;
какие данные собираются вручную и почему;
какие данные находятся в разных системах и плохо сопоставляются;
какие справочники и классификаторы нужно привести к единому виду;
какие данные требуют регулярной очистки и контроля качества;
какие роли нужны для управления данными;
какие инструменты аналитики уже используются;
какие проекты надо выполнить в первую очередь;
какие проекты можно отложить до следующего этапа;
какие результаты должны быть получены через 1 год, 2 года и 3 года.

Практически полезно разделять несколько уровней планирования. На первом уровне определяется, какие данные и отчеты нужны бизнесу. На втором — какие изменения нужны в информационных системах, интеграциях и хранилищах данных. На третьем — какие организационные правила, роли и процессы нужны для устойчивой работы с данными.

Если такой логики нет, развитие аналитики может превратиться в набор несвязанных проектов: один отдел внедряет BI, другой собирает отчеты в Excel, третий запускает отдельную аналитику в CRM, а руководство всё равно не получает единой картины.

Данные и аналитика как часть ИТ-стратегии

Данные и аналитика не должны рассматриваться отдельно от остальных разделов ИТ-стратегии. Этот элемент тесно связан с информационными системами, инфраструктурой ИТ, ИТ-процессами, ИТ-сервисами, бюджетом, информационной безопасностью, цифровой трансформацией и искусственным интеллектом.

Информационные системы являются основными источниками данных. Если в них нет нужных данных или они вводятся с ошибками, аналитика будет неточной. Инфраструктура ИТ обеспечивает хранение, обработку и доступность данных. ИТ-процессы влияют на сопровождение отчетности, изменение витрин данных и поддержку пользователей. Информационная безопасность определяет правила доступа к данным и ограничения на их использование.

Особенно важна связь с цифровой трансформацией и искусственным интеллектом. Цифровая трансформация почти всегда требует более качественных данных о клиентах, процессах, операциях и результатах. Искусственный интеллект, в свою очередь, редко может быть полезным без достаточно качественных, доступных и управляемых данных.

Если раздел «Данные и аналитика» не связан с остальной ИТ-стратегией, он может остаться отдельной технической инициативой. Например, компания может внедрить хранилище данных или BI-систему, но не изменить управленческие процессы, не повысить качество исходных данных и не получить заметного эффекта для бизнеса.

В ИТ-стратегии важно показать:

как данные связаны с ключевыми требованиями бизнеса к ИТ;
какие информационные системы являются источниками данных;
какие изменения в системах нужны для повышения качества данных;
какая инфраструктура нужна для хранения и обработки данных;
как будут развиваться отчеты, BI и аналитические сервисы;
какие правила доступа и защиты данных нужны;
какие проекты по данным должны войти в общий план ИТ-проектов;
какие компетенции нужны ИТ-службе и бизнес-подразделениям;
как данные будут использоваться для цифровой трансформации и ИИ.

Такой подход позволяет рассматривать данные и аналитику не как модную тему, а как практический раздел стратегии, который помогает улучшить управляемость компании и повысить отдачу от ИТ.

Глубина проработки

Не каждой компании нужна одинаковая глубина проработки раздела «Данные и аналитика». В небольшой компании с несколькими основными системами и понятной отчетностью этот раздел может быть сравнительно компактным. В крупной компании с большим количеством систем, филиалов, бизнес-направлений и отчетов без глубокой проработки данные быстро становятся одним из главных ограничений развития ИТ и бизнеса.

Условно можно выделить три уровня глубины проработки.

Краткая проработка уместна, если компания небольшая, данные в целом понятны, а основные проблемы связаны с несколькими отчетами или отдельными источниками данных. В этом случае достаточно определить ключевые источники данных, основные проблемы качества, потребности руководства в отчетности и несколько первоочередных проектов.

Средняя проработка нужна, если в компании уже есть несколько значимых информационных систем, регулярная управленческая отчетность, разные подразделения и заметные расхождения в данных. Здесь полезно отдельно рассмотреть источники данных, качество данных, владельцев данных, BI-инструменты, хранилища, интеграции и план развития аналитики.

Глубокая проработка нужна, если компания крупная, распределенная, имеет сложную архитектуру информационных систем, большое количество отчетов, много ручной обработки данных, активную цифровую трансформацию или планы по развитию искусственного интеллекта. В таком случае раздел должен включать не только список проектов, но и архитектуру данных, модель управления данными, правила качества, роли, ответственность и этапы развития аналитической платформы.

Глубину проработки полезно выбирать не по желанию «сделать современно», а по реальным управленческим задачам и сложности компании. Если данные уже достаточно качественные, а отчетность работает, избыточная детализация может быть лишней. Но если руководители не доверяют отчетам, подразделения спорят о цифрах, а подготовка управленческой информации занимает слишком много времени, поверхностного описания будет недостаточно.

Когда раздел особенно критичен

Есть компании, где данные и аналитика могут быть проработаны в ИТ-стратегии умеренно. Но есть ситуации, когда этот раздел становится одним из наиболее важных. Обычно это происходит тогда, когда качество управления компанией уже начинает зависеть от качества данных, скорости подготовки аналитики и доверия к показателям.

Раздел «Данные и аналитика» особенно важен, если:

руководители регулярно получают разные версии одних и тех же показателей;
отчеты готовятся вручную и занимают много времени;
значимая часть данных хранится в Excel и не контролируется централизованно;
данные в разных информационных системах плохо сопоставляются;
сотрудники тратят много времени на проверку, исправление и сведение данных;
руководству сложно быстро получить актуальную картину бизнеса;
нет понятных владельцев данных и ответственности за их качество;
BI-системы или отчеты уже есть, но доверие к ним низкое;
компания запускает цифровую трансформацию;
компания хочет использовать искусственный интеллект, но данные к этому не готовы;
растет количество ИТ-проектов, связанных с отчетностью, интеграциями и аналитикой;
данные становятся важным фактором конкурентоспособности.

Если таких признаков немного, раздел можно сделать сравнительно компактным. Если их много, данные и аналитика должны рассматриваться как отдельное и достаточно серьёзное направление ИТ-стратегии.

Полезно помнить, что проблемы с аналитикой часто выглядят как технические, но в действительности связаны не только с ИТ. Они могут быть связаны с бизнес-процессами, ответственностью подразделений, отсутствием единых правил, слабым управлением справочниками и разными трактовками показателей. Поэтому этот раздел должен рассматриваться совместно ИТ и бизнесом.

Типовые проблемы данных и аналитики

В большинстве компаний проблемы с данными и аналитикой накапливаются постепенно. Сначала появляются отдельные отчеты, затем разные подразделения создают собственные таблицы, потом внедряются новые системы, появляются интеграции, витрины данных и BI. Если всё это развивается без общей логики, компания получает много данных, но не всегда получает управляемую аналитику.

К типовым проблемам относятся:

данные разрознены между разными информационными системами;
одни и те же показатели считаются по-разному;
нет единого понимания ключевых справочников и классификаторов;
часть данных вводится вручную и содержит ошибки;
отчеты зависят от отдельных сотрудников;
нет понятных правил изменения отчетов и витрин данных;
пользователи не доверяют части отчетности;
ИТ-служба отвечает за техническую сторону, но не всегда может влиять на смысл данных;
бизнес-подразделения используют данные, но не всегда отвечают за их качество;
аналитические задачи выполняются точечно, без единой дорожной карты.

Для ИТ-стратегии важно не просто перечислить эти проблемы, а определить, какие из них действительно мешают бизнесу и какие проекты помогут снизить их влияние. В одних случаях приоритетом будет качество данных в источниках. В других — хранилище данных. В третьих — BI и управленческая отчетность. В четвертых — управление данными и распределение ответственности.

Возможные результаты развития данных и аналитики

Хорошо проработанный раздел «Данные и аналитика» должен приводить не только к появлению новых отчетов, но и к более понятной системе работы с управленческой информацией.

Возможными результатами развития этого раздела могут быть:

единая и более понятная картина бизнеса;
сокращение времени на подготовку регулярных отчетов;
повышение доверия к ключевым показателям;
уменьшение ручной обработки и сверки данных;
более быстрый доступ руководителей к нужной информации;
повышение качества управленческих решений;
более ясные требования к информационным системам;
понятная дорожная карта развития BI, хранилищ и аналитики;
подготовка данных для цифровой трансформации и ИИ;
снижение зависимости от отдельных сотрудников и неформальных таблиц;
появление ответственных за данные и правила работы с ними.

При этом важно не обещать, что один раздел стратегии сразу решит все проблемы с данными. Его задача — определить реалистичное направление развития, приоритеты, проекты и условия, при которых аналитика действительно станет полезнее для бизнеса.

Конфигуратор стратегии

Эта страница помогает понять, зачем в ИТ-стратегии может быть нужен раздел «Данные и аналитика». Но сама по себе она не отвечает на все вопросы о составе стратегии. В разных компаниях этот раздел может быть базовым, дополнительным или очень глубоким — в зависимости от состояния данных, сложности ИТ, потребностей бизнеса и планов по цифровой трансформации.

Поэтому после изучения этой страницы логично перейти к Конфигуратору ИТ-стратегии. Он поможет определить, насколько подробно стоит рассматривать данные и аналитику именно в вашей компании и как связать этот раздел с другими частями стратегии.

В рамках Конфигуратора полезно определить:

нужна ли компании полноценная ИТ-стратегия или развитие отдельных элементов ИТ;
должен ли раздел «Данные и аналитика» быть одним из ключевых;
насколько глубоко нужно прорабатывать источники, качество и управление данными;
какие разделы стратегии должны быть связаны с данными;
нужны ли отдельные проекты по BI, хранилищам, интеграциям и качеству данных;
нужна ли отдельная стратегия цифровой трансформации или стратегия ИИ;
какой формат помощи будет наиболее уместен.

Помощь в разработке ИТ-стратегии и стратегии ЦТ и ИИ

Не каждой компании нужна внешняя помощь именно по разделу «Данные и аналитика». Если проблемы понятны, системы простые, а руководители согласны по основным показателям, компания может самостоятельно описать текущую ситуацию, определить приоритетные отчеты и включить несколько проектов в общий план развития ИТ.

Но в более сложных случаях внешняя помощь может быть полезна. Например, если данные разрознены между большим числом систем, подразделения не согласны по ключевым показателям, BI-проекты уже запускались, но не дали ожидаемого эффекта, или компания хочет подготовить данные для цифровой трансформации и искусственного интеллекта.

Возможные форматы помощи:

консультация по составу раздела «Данные и аналитика»;
аудит текущего состояния данных и аналитики;
стратегическая сессия с ИТ и бизнес-руководителями;
совместная разработка раздела в составе ИТ-стратегии;
помощь в определении дорожной карты проектов по данным;
обучение руководителей и ИТ-специалистов подходам к ИТ-стратегии.

Такой блок должен не заменять методическую часть страницы, а давать понятный следующий шаг тем компаниям, у которых тема данных уже стала важной и требует более системной проработки.

Резюме

Данные и аналитика — это не только отчеты, BI-системы или хранилища данных. В ИТ-стратегии этот раздел помогает понять, какие данные действительно важны для управления компанией, насколько они качественные, где они находятся, кто за них отвечает и какие проекты нужны для повышения их полезности.

Для одних компаний достаточно кратко описать основные источники данных и несколько первоочередных задач. Для других данные и аналитика должны стать одним из центральных разделов стратегии, особенно если компания развивает цифровую трансформацию, искусственный интеллект, управленческую отчетность или работает со сложной архитектурой информационных систем.

Практический смысл раздела состоит в том, чтобы перейти от разрозненных данных и спорных отчетов к более надежной, понятной и управляемой системе аналитики.

Если нужно определить, насколько подробно стоит рассматривать данные и аналитику именно в вашей компании, логично перейти к Конфигуратору ИТ-стратегии или рассмотреть этот элемент вместе с другими разделами стратегии.

Помощь в разработке ИТ-стратегии (а также по стратегиям ЦТ и ИИ)

Конфигуратор (тесты)

Поможет ли стратегия вашей компании?

Нужны ли стратегии: ИТ / ЦТ / ИИ ?

Какие нужны разделы?

Публикации и услуги

Книги и статьи

Обучение по ИТ-стратегии: корпоративное и в группе

Консалтинг , Аудит

Консультация

Консультация по ИТ-стратегии, помощь в выборе вариантов разработки