В результате цифровой трансформации «традиционного предприятия» должна получиться идеальная организация, работающая на основе данных, в т.ч. больших (Big Data). Сегодня мы поговорим, что такое Data—Driven Company, чем она отличается и как ей стать: читайте в нашей статье, какие инструменты Big Data, методы Agile и инженерные подходы системного анализа применяются для «тотальной цифровизации», повышения эффективности труда и использования данных.
Что такое Data-Driven Company (DDC)
Data—Driven Company – это предприятие, гибкое управляемое данными – дата-ориентированная Agile-компания, бизнес-процессы и организационная структура которой построены на основе сквозной интеграции информационных потоков и их непрерывной, в т.ч. прогнозной предиктивной, аналитике. При этом цепочка создания ценности (основного продукта) выглядит следующим образом [1]:
- большие данные о рабочих процессах и продуктах, текущем и прогнозном состояниях внешней среды, настоящих и будущих клиентских потребностях и пр. постоянно собираются на сервера Apache Hadoop из множества источников (интернет, технологическое оборудование, корпоративные системы и хранилища данных);
- программные инструменты Big Data (Spark, Hive, Impala Python и т.д.) автоматически обрабатывают и анализируют собранную информацию, предоставляя аналитикам и руководству краткие и понятные отчеты с вариантами ситуативных решений «что-если»;
- на основе предложенных аналитических и прогнозных моделей машинного обучения (Machine Learning) менеджмент компании принимает управленческие решения, которые позволят увеличить прибыль компании или сократить ее затраты.
Например, в Альфа-Банке на основе анализа поведения индивидуальных предпринимателей строятся стратегии работы с малым бизнесом: разрабатываются финансовые программы специально для этого сегмента потребителей [2], а страховые компании предлагают индивидуальные варианты страховых полисов.
5 главных качеств DDC и средства их достижения
Независимо от отраслевого сектора, основного продукта и специфики работы самой Data-Driven компании, для всех организаций такого типа характерны следующие черты:
- Системность: все прикладные процессы, программные приложения и хранилища корпоративных данных интегрированы между собой в стройную систему обмена информацией в режиме онлайн. Структура бизнес-процессов и информационных систем предприятия выстроена в соответствии с универсальными архитектурными подходами (TOGAF, ARIS, Zachman Framework, OBASHI, SABSA и т.д.) [3]. На предприятии внедрена и постоянно действует система менеджмента качества (СМК) по ISO 9001:2015 (ГОСТ Р ИСО 9001-2015) [4], а зрелость корпоративных процессов управления соответствует 4-5 уровням модели CMMI.
- Гибкость – принципы Agile внедрены во все операционные и управленческие процессы: data-driven компания оперативно реагирует на изменения внешней среды за счет постоянного сбора и автоматического анализа Big Data, быстро адаптирует свои продукты и услуги к потребностям клиентов с помощью непрерывной обратной связи, а также проводит перманентный непрерывный мониторинг своих внутренних процессов и мероприятия по их оптимизации.
- Прозрачность: благодаря технологиям Big Data и концепции Data Lineage нахождение и состояние каждой корпоративной ценности, в т.ч. информации, можно легко отследить в любой момент времени [5]. Data-driven организация непрерывно наблюдает и контролирует свои затраты: информация о реальном расходовании ресурсов (финансовых, трудовых, материальных) открыта, понятна и доступна каждому пользователю предприятия в соответствии с гибкой политикой управления доступа к корпоративным данным.
- Бережливость: единое информационное пространство всех процессов и систем позволяет многократно использовать накопленные Big Data для различных целей, избегая затрат на поиск и дополнительную обработку данных. Data-driven компания ведет непрерывный мониторинг эффективности деятельности и мероприятия по оптимизации бизнес-процессов и организационных единиц (должностей, структурных подразделений) с целью исключения дублирующихся действий и сокращения ненужных расходов. Используются преимущества микросервисной архитектуры и облачных вычислений, например, применение SaaS-/PaaS-/IaaS-решений вместо администрирования тяжеловесных «монолитов» на локальном Hadoop-кластере. В прикладные процессы внедрены принципы бережливого производства (Lean): например, в разработке и эксплуатации приложений используются DevOps- или NoOps-подходы.
- Эффективность: благодаря непрерывному повышению качества продуктов/услуг и росту уровня клиентской удовлетворенности за счет оптимального использования Big Data, data-driven компания увеличивает количество клиентов и общую выручку, сокращая свои временные, трудовые и материальные затраты для достижения быстрого и значимого результата.
Как запустить цифровизацию и сделать свою компанию data—driven, узнайте на нашем практическом курсе «Аналитика больших данных для менеджеров» в учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве.
Источники
- http://datareview.info/article/chto-takoe-data-driven-i-kak-vashej-kompanii-stat-data-orientirovannoj/
- https://blogs.oracle.com/russia/alfabank-data-interview
- http://sewiki.ru/Категория:Архитектурные_подходы
- http://docs.cntd.ru/document/1200124394
- https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/data-management/data-lineage—making-artificial-intelligence-smarter.html
[…] стремятся стать data-driven организациями. […]