Многие компании хотят улучшить работу с данными и ставят цели вроде: «повысить культуру работы с данными» или «обеспечить поставку качественных данных». Но можно ли на таких абстрактных целях построить эффективную систему управления данными? 🤔

Разберем их вместе с Алисой Школьниковой, руководителем направления Data Governance департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг».

1️⃣ Сократить сроки реализации цифровых инициатив, где нужны данные
Определите, что такое цифровая инициатива и сколько времени занимает ее реализация. Например, в одной компании под цифровой инициативой подразумевалось создание новых дашбордов. При этом внутри никогда не измеряли, сколько такая разработка занимает времени, кто в ней участвует и что влияет на сроки — время на анализ показателей, согласование методологии, поиск информации или сама разработка. Найдите узкие места, проанализируйте, что влияет на сроки реализации и исправьте эти проблемы.

2️⃣ Повысить культуру работы с данными
Словосочетание «культура работы с данными» может означать что угодно. Определите, что это значит для вашей компании. Например, бизнес стремится повысить культуру работы с данными, но по факту хочет сильнее вовлечь пользователей в работу с BI-системой. При этом BI-система может не помогать компании анализировать данные и принимать решения. Тогда основная цель — обосновать затраты на внедрение системы, а не на получение эффекта от ее использования. Опишите текущий процесс и разработайте план с промежуточными метриками для достижения цели.

3️⃣ Обеспечить поставку качественных данных
Качественные данные — это те, которые подходят для решения конкретного бизнес-кейса. Одинаковые данные можно с успехом применить для одной задачи, но для решения другой они не подойдут. Важно определить, что такое качественные данные именно в вашем контексте. Не делайте проверки ради проверок, обязательно ориентируйтесь на потребителей данных и фиксируйте требования к качеству, которые необходимы именно им. Выберите сотрудника, который будет следить за качеством данных и улучшать процесс.

➡️ О чем важно помнить перед внедрением Data Governance — читайте в полной версии статьи.