Часто приходится слышать о некой специфической цифровой культуре, без которой все усилия по цифровизации будут тщетными. Александр Айваз, руководитель функции «Управление корпоративными данными» компании «СИБУР», — из числа тех, кто считает вопросы культуры неотъемлемой составной частью программы управления данными и решает их на уровне всей компании.
О том, что цифровая трансформация во многом зависит от создания в организации соответствующей корпоративной культуры, говорилось много, однако мало кто уделяет достаточно внимания этому аспекту. В «СИБУРе» реализуется полномасштабная программа управления данными, и работа над культурой стала одним из основных ее направлений.
Какие задачи приходится решать организации на пути к data-driven и какая роль при этом отводится работе с людьми, рассказывает Александр Айваз, руководитель функции «Управление корпоративными данными» компании «СИБУР», и претендент на премию CDO Award.
- Как давно компания решила стать data-driven и почему?
К такому пониманию пришли довольно давно, но не сразу догадались, как к этой задаче подойти, какие нужны инструменты и, главное, как повлиять на сотрудников, чтобы они ежедневно использовали данные вместо экспертных мнений и интуиции. Чуть больше года назад в компании была сформирована функция «Управление корпоративными данными», задачей этого нового подразделения стало внедрение программы управления данными.
В компании всегда уделяли внимание повышению операционной эффективности, минимизации рисков и максимальному использованию возможностей оборудования. Было огромное желание сделать все процессы прозрачными, научиться их анализировать и ликвидировать узкие места. Для этого требовалось правильно видеть и уметь читать свои данные, принимать на их основе решения.
- Что представляет собой реализуемая в компании программа управления данными и внедрения подхода data-driven?
Под программой управления данными мы понимаем движение по нескольким направлениям. Во-первых, это понятное, прозрачное описание информации, которой компания располагает. Это ее сбор, каталогизация, составление методик расчета агрегированных показателей, единообразное понимание методологии расчетов, определение систем — источников информации.
Во-вторых, крайне важно создать эффективную, легкомасштабируемую инфраструктуру для сбора данных. Третье — обеспечение качества информации: автоматизация различных проверок корректности данных в нашей инфраструктуре. Четвертое — централизация основных данных (НСИ).
Пятое направление — система визуализации, отвечающая за эффективность и повсеместное использование инструментов анализа и работы с данными. Это не только централизованные дэшборды, но и инструменты самообслуживания, благодаря которым каждый сотрудник может самостоятельно изучать свои данные, проверять гипотезы, строить предположения и принимать решения.
Наконец, шестое направление — работа с данными. Она включает внедрение культуры управления данными, того, что мы называем созидательным подходом. Мы даем понять, что корпоративные данные — такой же актив, как и оборудование и основные средства. Данные мы должны накапливать, беречь, обеспечивать их сохранность, потому что в дальнейшем они будут использоваться для монетизации.
- Как появилась эта программа?
Существуют выработанные международные подходы к управлению данными, и на их основе мы разработали программу полностью своими силами. Это наше видение того, как можно прийти к желаемому будущему, когда сотруднику абсолютно не придется затрачивать время на то, чтобы получить ответы на свои вопросы. Большую часть времени сотрудник будет тратить именно на интеллектуальные решения, а не на рутину, вручную собирая данные и сводя их воедино.
Мы сформировали достаточно сильную команду из разных цифровых компаний. К нам пришли коллеги из банка «Тинькофф», «Ростелекома», Avito, интернет-компаний.
- Какова стратегия компании в области управления данными и работы с ними?
Самое главное, мы меняем отношение к данным, формируем их восприятие как актива. В использовании данных нам нужно уйти от привычной ролевой модели «заказчик-исполнитель», когда любое функциональное подразделение может заказать что-то у ИТ. Заказчик должен прийти к самостоятельности: теперь он сможет сам строить любую аналитику. Время создания решений (тот самый показатель time to market, за которым все гонятся) радикально сокращается, а сами решения максимально соответствуют потребностям заказчика.
Это перекликается с мощным движением к цифровизации, происходящей в «СИБУРе». В компании есть функция цифровой трансформации, и практически все продукты, создаваемые коллегами, так или иначе используют данные. Если мы не предоставим хорошие данные на входе, то сложно будет создать что-то ценное на выходе.
- Часто считается, что наработанные методы работы с данными — это ноу-хау, которым не стоит делиться…
Что касается знаний и опыта, то наша компания максимально открыта, мы всегда рады дополнительному опыту и очень внимательны к мнениям наших партнеров по отрасли. Например, активно общаемся с коллегами из «Газпром нефти», которые, как и мы, хотят трансформироваться в цифрового игрока рынка. Мы обмениваемся подходами, обнаруженными «граблями», найденными решениями проблем, делимся идеями. На самых первых стадиях проектов мы очень любим обсудить их с коллегами. Так нам удастся допустить меньше ошибок и быстрее прийти к результату.
Очень важно сформировать в стране культуру подобного подхода к цифровизации, к работе с данными. Рынок еще недостаточно развит, на нем крайне мало цифровых специалистов. Популяризируя новые инструменты и подходы, создавая к ним интерес и делясь информацией, мы обеспечиваем себя новыми руками и мозгами. Мы активно участвуем в митапах, хакатонах, отраслевых конференциях.
- Как выглядит инфраструктура для работы с данными?
Мы рассмотрели множество вариантов построения инфраструктуры. От полностью коробочных решений известных вендоров и построения системы под ключ до полного стека open source, когда своими руками с нуля создается инфраструктура. Выбрали золотую середину, умеренный вариант. Мы сформулировали для себя перечень функциональных областей, возложили их на определенные модули. По каждому направлению определили, какие коммерческие продукты в нем представлены, их зрелость и дорожную карту, какие существуют открытые решения. Таким образом выбирали подход, наиболее ценный для нас. Не забывали и о том, как в будущем «подружить» эти продукты.
В результате у нас получилась гибкая, легкомасштабируемая гибридная платформа. Она состоит как из коммерческих, так и из открытых продуктов.
- Обычно исходят из стоимости и требований к скорости работы.
Этот подход был вполне логичен и очевиден некоторое время назад. Сейчас гораздо сложнее выбрать, что использовать: быстрые аналитические платформы либо более медленный, но дешевый Hadoop. Развитие Hadoop достигло такого уровня, когда появилось большое количество сервисов, умеющих на нем достаточно быстро работать. Каждый раз мы должны ответить для себя, что в данном случае эффективнее и удобнее. У нас довольно большое «меню», из которого мы выбираем наиболее подходящий инструмент под разные задачи и с учетом разного характера данных.
- Процесс каталогизации данных — что он собой представляет, почему запущен и на что окажет влияние?