Алексей Благирев - Big data простым языком [litres]

Иными словами, по одной из версий управление данными является подмножеством цикла управления информацией, а сами подходы по управлению информацией уже являются подходами по управлению знаниями (Knowledge Management) в организации.

Но стратегия управления данными сама по себе является самостоятельным звеном в этой сложной цепочке. Поэтому, даже не рассматривая всю цепочку управления знаниями, можно с уверенностью сказать, что стратегия управления данными несет в себе самостоятельную ценность.

Утомил? А представьте, что в этом всем копается множество людей, которые в буквальном смысле спорят о дефинициях, правилах и отношениях.

Итак, при построении стратегии, вслед за определением ключевых точек работы с данными, обычно выбирается традиционный путь создания и разработки любой стратегии:

• Определение стратегической позиции – ответ на несколько ключевых позиций во внутреннем и внешнем окружении компании (с точки зрения регулятора, конкурентов, ресурсов и так далее), в том числе декомпозиция и интеграция миссии и ключевых факторов успешности;

• Определение стратегического выбора [24] Например, по модели Johnson и Scholes. – ответ на несколько ключевых вопросов: как именно организация будет конкурировать? В каком направлении? Как организация достигнет выбранного направления?

• Оценка и выбор стратегии – ответ на выборы по приемлемости предложенной стратегии.

Это основы любого стратегического планирования, которое мы не будем разбирать в этой книге, поэтому про него лучше почитать отдельно. Если собрать все основные подходы, которые в том числе известны мне, то получается следующая картинка:

Ключевые фреймворки при подготовке стратегии данных для организации

1Образована от сокращения шести английских слов: Political (политика), Economic (экономика), Social (общество), Technological (технология), Environmental (развитие) и Legal (законность). Данный анализ направлен на выявление политических, экономических, социальных, технологических и юридических или законодательных аспектов внешней среды, которые могут повлиять на стратегию компании.

2Методика для анализа отраслей и выработки стратегии бизнеса, разработанная Майклом Портером в Гарвардской школе бизнеса в 1979 году. Методикой выделяются пять сил, которые определяют уровень конкуренции и, следовательно, привлекательности ведения бизнеса в конкретной отрасли.

3Методика для анализа бизнеса, фокусирующаяся на доступных ресурсах в конкретной отрасли.

4Матрица Ансоффа представляет собой поле, образованное двумя осями – горизонтальной осью «товары компании» (подразделяются на существующие и новые) и вертикальной осью «рынки компании», которые также подразделяются на существующие и новые.

Одно из ключевых свойств данных, которое необходимо учитывать при проектировании стратегической позиции компании – тот факт, что данные являются не только активом, который необходимо монетизировать, но и обязательством, за которым необходимо крайне внимательно следить во избежание штрафов, издержек или рисков, на которые компания должна аллоцировать соизмеримые резервы.

Перекладывая цикл данных на бизнес-приоритеты (иными словами, декомпозируя бизнес-модель на сильные факторы в текущей конфигурации), получаем следующую матрицу:

Стратегия данных и жизненный цикл данных

Матрица позволяет разобрать на компоненты ключевой путь создания ценности из данных.

Таким образом, всегда есть два типа стратегии, которые будут развиваться:

• Стратегия защиты – сводится к минимизации риска владения данными. Она разворачивается вокруг ключевых активностей, таких как комплаенс, регулирование, выявление мошенничества с данными и других. Защитная стратегия так же ставит ключевой упор на стандартизации, управлении и оперативном выявлении рисков.

• Стратегия нападения – сводится к поддержке роста бизнеса (монетизации, росту конверсии и так далее). Ключевые активности обозначаются как новые знания о клиенте, поддержка решений и маркетинговые кампании.

Конечно, любой организации необходимо следовать обеим стратегиям, но достижение баланса потребует от нее формулирование понимания аппетита к риску – единой позиции организации, так как эти две стратегии будут конкурировать за ресурсы самой организации. Огромное значение в этом будет иметь и размер самой организации, для таких моделей защитная модель всегда выглядит более предпочтительной, а для небольших компаний модель по поддержке роста бизнеса, наоборот, выглядит более преимущественной. Решения по выбору одной или другой всегда создают так называемый trade-off.

В качестве примера можно привести известную трилемму, сформулированную Яном Григгом (Ian Grigg).

Трилемма, сформулированная Ian Grigg в описании концепции Indentity-as-an-Edge. При достижении решения в одной из вершин, остальные вершины теряют ценность. Решение трилеммы подразумевает применение определенных подходов и технологий, например, распределенные реестры (блокчейн).

Трилемма Яна Григга и многомерная стратегия данных

Таким образом, стратегия данных имеет несколько измерений для анализа, каждое из которых необходимо учесть в соответствующей матрице по аналогии с тем, как это сделано для вершин «жизненный цикл», «бизнес ценность», «стратегическая позиция».

Так, по данным HBR [25] . выявлена, в том числе и зависимость от степени регулирования и выбираемой стратегии.

С точки зрения данных как актива, стратегия должна помогать использовать информацию в организации, поэтому основными стейкхолдерами стратегии в первую очередь должны быть зарабатывающие подразделения. С другой стороны, необходимо помнить, что успех во взаимоотношениях с клиентом лежит сегодня в том числе в возможности уметь рассказать о клиенте больше, чем клиент знает о себе сам.

Для данных как обязательства, помимо регулятора, есть еще бизнес-сообщество и клиенты, которым необходимо предоставлять актуальную информацию о соответствии требованиям законодательства. Например, новое европейское законодательство GDPR, вступившее в силу с 31 мая 2018, обязывает организации предоставлять конечным пользователям информацию и инструменты управления их данными.