Практически во всех компаниях работают с определенными наборами данных. В одних компаниях эти наборы небольшие, в других же это огромный набор данных, с которым работают компании. Данных может быть много. Но есть ли смысл собирать эти данные, если после сбора, этими данными никто не пользуется и проведенная работа была зря? Что дальше делать с полученными данными?

Суть data-driven подхода, как раз, заключается в том, чтобы ответить на вопросы: «Что вы будете делать с этими данными? Для чего? Почему? И что делать дальше?». Не важно, откуда и как получены данные, проведена ли аналитика. Необходимо понять, зачем эти данные нужны для организации и как они будут применяться в будущем развитии компании. Анализ данных должен прогнозировать, оптимизировать и моделировать сценарии развития компании в разных условиях.

Data-driven подход применяется на всем пути клиента: от формирования потребности в продукте до момента, когда человек рекомендует вашу компанию знакомым.

Основным признаком дата-ориентированной организации является эффективная цепочка создания стоимости с помощью аналитики. Данная цепочка определяет процесс, в котором аналитически собранные данные и отчеты переходят в идеи и рекомендации, используемые руководителями для принятия эффективных и взвешенных решений.
Она представляет собой циклический процесс:

• Изменения в бизнесе благодаря применению аналитики,
• Оценка результатов изменений,
• Подача полученной информации на вход следующей итерации анализа.

Очень часто возникают препятствия для аналитики, которые заключаются в так называемой «компетенции высокооплачиваемых сотрудников». Часто, сотрудники игнорируют полученные результаты аналитики, ссылаясь на свой экспертный опыт в той или иной области знаний, что не всегда приводит к правильным результатам. Также, в организации обязательно должна быть подотчетность на всех уровнях.

Эффективная аналитическая цепочка, которая и определяет дата-ориентированность, всецело зависит от культуры организации. Необходимо создать культуру данных. Это многогранная задача, затрагивающая такие аспекты, как качество данных и обмен ими, подбор и обучение аналитиков, коммуникации, аналитическая инфраструктура, разработка метрик, A/B-тестирование, процесс принятия решений и многое другое.

Как мы сказали выше, основная составляющая дата-ориентированной организации — это культура организации.

Культура — это доминирующий фактор, определяющий, как данные воспринимаются и используются в пределах всей организации, какие условия созданы, чтобы эффективно использовать данные, в качестве важного стратегического ресурса.

Фундаментом являются сами данные. Необходимо собирать данные правильно. Часто получается, что сбор данных ограничен в ресурсах, но при этом требуется собрать данные оперативно. Поэтому, в процессе сбора данных необходимо определять приоритеты в источниках данных и максимизировать качество данных.

На схеме показаны основные компоненты дата-ориентированной организации.

Для того чтобы компания стала дата-ориентированной не достаточно теоретических сведений и осведомленности в принципах только одного или нескольких сотрудников. В становлении компании должен участвовать каждый сотрудник.

Сотрудники аналитики, как известно, должны генерировать идеи развития. Но не достаточно того, что они будут предоставлять готовые отчеты. Они должны уметь корректно задавать вопросы и отвечать на них, а также стараться убедить руководителей в правильности своих выводов и рекомендаций. Для этого в организации необходимо обучение и поддержка данных навыков. Требуется тесная взаимосвязь с бизнес-подразделениями, а также компания должна сформировать стандарты обучения.

Для всех остальных сотрудников компания, в том числе руководителям, должна предоставить доступ к данным, а также предоставить возможность обучения, чтобы сотрудники применяли полученные данные в своих конкретных узких задачах. Т.е. данные не должны быть закрыты от сотрудников компании. Вся компания должна действовать на результат. И если данные необходимы одному сотруднику, то они должны быть доступны для него в любое время. Возможно именно эти данные помогут принять самое эффективное решение, которое приведет к стремительному росту компании.

Руководители, в свою очередь должны понимать данные, т.е. они должны оценивать качество данных, выдвигать требования к аналитикам. В этом заключается культура данных, что аналитики должны донести понятно информацию до бизнеса, а бизнес должен доносить требования понятным языком до аналитика.

Лидер компании должен убеждать всех, что данные, как ресурс имеют большое стратегическое значение. Также, он принимает все важные конкретные решения.

Для становления дата-ориентированной компании сотрудники должны чаще высказывать свое мнение, быть более заметными и активными.