О концепции управления на основе данных в условиях цифровой трансформации

Цифровая трансформация экономики и отраслей [1–4] направлена на достижение цифровой зрелости и цифровых компетенций и формирует комплекс новых изменений, включая и появление новых подходов к менеджменту предприятий, в частности управление на основе данных (DDM – Data Driven Management) [5]. Основное значение стратегии цифровой трансформации заключается в повышении технологической независимости и экономической конкурентоспособности предприятий РФ. Цифровая зрелость предприятий свидетельствует о возможности и способности использовать современные цифровые технологии, соответствующие новому технологическому укладу, глубокой реструктуризации бизнес-процессов, обработке больших данных для принятия управленческих решений на основе предиктивной аналитики, и переход от традиционных к новым бизнес-моделям (платформенным решениям).

Таким образом, цифровая трансформация предъявляет высокие требования к проведению организационных и структурных изменений. Цифровая трансформация тесно связана с цифровыми инновациями, так как при реализации цифровых трансформаций необходимы технологические инновации, новые операционные процедуры, приводящие к появлению новых продуктов и услуг, и требуется интеграция методических и технологических подходов исследования информационных систем, способствующих стратегическим изменениям, таким как управление на основе данных.

Основным признаком организаций, ориентированных на управление на основе данных, является сквозная интеграция информационных потоков с непрерывно-прогнозной и предиктивной аналитикой, приводящая к созданию аналитических цепочек, в которых собранные данные превращаются в информацию для принятия управленческих решений. Сбор данных в условиях цифровой трансформации происходит автоматически на серверах из разных источников, таких как интернет, корпоративные базы данных, системы видеонаблюдения и др., а также данные о состоянии внешней среды, рынков, бизнес-процессов на предприятии, о потребностях и удовлетворен- ности клиентов, доступности поставщиков, о конкурентах.

На основе программного обеспечения, цифровых платформ и алгоритмов данные превращаются в информацию, используемую затем для принятия решений, при этом информация о состоянии внутренней среды представляется руководству в режиме онлайн. Кроме этого, анализ данных, выполненный с помощью специальных алгоритмов, способен предоставлять какие-то предписывающие действия для руководства и даже альтернативы решений в зависимости от анализируемой ситуации.

Благодаря практической деятельности организации в области управления на основе данных, выработаны принципы управления данными [6], основные из них акцентируют внимание на знании информационных активов и задач, которые могут быть решены с их помощью, а также необходимость сбалансированного внимания к стратегическим целям и технологическим и операционным бизнес-процессам.

Кроме этого, управление на основе данных подразумевает управление качеством данных, т. е. данные должны быть использованы и соответствовать требованиям качества. Управление сбором, хранением аналитической обработкой данных требует специальных компетенций и навыков менеджеров. Например, кросс-функционального процесса, учета разнообразных перспектив функционирования организации, системного и целостного взгляда на ее развитие и др.

Помимо перечисленного, необходимы знания жизненного цикла данных, рисков, связанных с данными (утрата, хищение, злоупотребление, несанкционированный доступ), и меры их предотвращения. Принципы управления на основе данных тесно увязаны с информационной инфраструктурой и технологиями, их развитием, обновлением. При этом требования к качеству, безопасности данных, согласованные с бизнес-моделью организации и ее стратегией цифровой трансформации, должны быть основой выбора информационных технологий и методов их использования, а не наоборот.

Большие объемы данных, доступные в результате цифровой трансформации, не- обходимо анализировать достаточно новыми методами и затем использовать для принятия управленческих решений. Данные в этом случае представляют новый тип стратегических ресурсов [7], поступающих от различных источников, так называемые потоковые данные, вместе с цифровыми технологиями они являются новым источником конкурентных преимуществ, а после обработки, проходя через этапы преобразования «данные – информация – знания», становятся нематериальными активами и увеличивают стоимость компании.

На основе анализа данных исследуются внешняя среда, описываются потребители продукции, их предпочтения, проводится реструктуризация бизнес-процессов, разрабатываются планы предприятия, включая сервисные процессы, обслуживание и ремонт оборудования по принципу необходимости, а не по плану, т. е. предприятие переходит на работу по требованию (on-demand) в режиме стриминга (потоковой передачи данных) [8]. В результате предприятие способно быстро перестраивать и адаптировать свои бизнес-процессы, изменять бизнес-модель в связи с изменением спроса и предложения на рынках.

В режиме стриминга, являющегося результатом цифрового (сетевого) взаимодействия участников процесса по требованию on-demand, обеспечивается синхронизация спроса и предложения на рынке, что также является большим преимуществом для потребителей.

В таком режиме уже работают поставщики цифровых услуг, и потребители ожидают таких же действий (функций) от других предприятий, поэтому управление на основе данных есть организационная инновация и ожидаемый результат цифровой трансформации всех отраслей национальной экономики РФ.

Исследованиями в области нового подхода к менеджменту – управление на основе данных – занимаются в основном зарубежные консалтинговые компании BCG, Mk Kinsey, BSI, отдельные авторы в основном по проблемам принятия решений на основе DDM и немногочисленные российские ученые [9]. В многочисленных документах по цифровой трансформации РФ методического характера, в разработанных стратегиях цифровой трансформации [3;4], пока отсутствует описание нового подхода к менеджменту, который должен быть следующим после ситуационного подхода, ни в коем случае не отрицая все достоинства предыдущих подходов к менеджменту, и является результатом освоения цифровых технологий достижения цифровой зрелости и цифровой компетентности.

Переход к концепции управления на основе данных по результатам исследования лучших практик консалтинговыми компаниями [10] способен поднять доход компании до 20%, доходность акций до 33%, существенно повысить производительность труда.

Концепция управления на базе данных (DDM) основывается на цифровой трансформации (цифровых технологиях обработки больших данных), изменении бизнес-моделей, организации процессов принятия решений на основе анализа актуальных данных.

Изменение бизнес-модели предполагает развитие цифровых платформ как нового класса бизнес-моделей и формирование экосистем бизнеса на их базе, что, в сою очередь, нуждается в разработке современных методов менеджмента. Новый класс бизнес-моделей должен обеспечить новые аспекты менеджмента – управление на основе данных, таких как быстрая реакция на изменения спроса, благодаря анализу данных в реальном времени, повышение коммуникации и взаимодействие с клиентами в реальном времени, повышение функциональной эффективности компании за счет быстрой реакции таких подразделений, как маркетинг, управление персоналом, производством (возможность менять планы, введение сервисного облуживания) [11; 12; 13].

Цифровые платформы лежат в основе всех экосистем новой экономики. Цифровая платформа обеспечивает снижение трансакций между ее участниками, проводимых в единой информационной среде, которая использует современные пакеты цифровых технологий (BD, AI, VR, AR и др.).

К базовым критериям определения цифровой платформы можно отнести следующие: наличие четкого алгоритма взаимодействия участников платформы; отношения между участниками платформы выгодны для всех; наличие существенного масштаб охвата пользователей платформы (сообщества, отрасль, государство); единая для всех информационно-технологическая инфраструктура и информационная среда; снижение трансакционных издержек при взаимодействии всех пользователей платформы.

К основным типам цифровых платформ можно отнести: инструментальная (предназначена для разработки прикладного программного обеспечения на основе сквозных технологий использования данных); инфраструктурная (предназначена для разработчиков ИТ-сервисов, используемых при автоматизации бизнес-процессов); прикладная (в ее основе лежит бизнес-модель ведения хозяйственной деятельности в единой информационной среде).

К важным компонентам цифровых платформ относятся: данные; технологии; участники; рынок; система; автоматизация; интегрирование; взаимодействие; цель.

Одной из основных цифровых технологий, лежащих в основе цифровых платформ, является технология больших данных (Big Data – BD), отличия которой от традиционной можно описать как 5V: Velocity (скорость увеличивается за счет распараллеливания вычислений и обработки данных), Volume (объем увеличен на несколько порядков до эксабайт), Variety (многообразие обусловлено слабой структурированностью данных), Veracity (достоверность определяется слабой связанностью данных и требует предварительной «очистки» путем последовательного (семантического) моделирования), Value (ценность можно определить через понятие интеллектуальные данные (intelligent data) или цифровые активы).

Существует большое количество методов и техник, используемых при обработке больших данных. К часто употребляемым можно отнести такие как: статистический и семантический анализы; интеграция; имитационное моделирование; прогнозная и предиктивная аналитики; машинное обучение и нейронные сети; data mining и др.

Существует опасность безудержного накопления данных, которая получила наименование «цифровой хординг» (от англ. hoard – «запас»). Такие предприятия считают целесообразным хранить все подряд, не задумываясь о том, что ущерб, наносимый хранением избыточных данных, может исчисляться очень большими суммами, которые обусловлены не только тратами за электроэнергию, обслуживание и занимаемое пространство, но и сложностью поиска и анализа избыточного объема данных.

В рассматриваемой концепции управление на основе данных (DDM) процесс принятия решений (DDDM – Data Driven Dicision Management) состоит из нескольких этапов: понимание контекста бизнеса; определение KPI; визуализация; план действий; расстановка приоритетов; реализация; анализ результатов; цикл обучения.

Понимание контекста бизнеса – необходимо понять контекст, причинно-следственные связи и приоритеты (принятие решения должно быть частью процесса стратегического планирования), соответствовать общему видению организации, представленному на стратегической карте.

Определение KPI – установка целевых значений для возможности контроля процесса реализации.

Визуализация – необходимо поместить показатели действия и результата на один график.

План действий – представлены решение и конкретные действия, которые ему соответствуют. Обосновывается бюджет и необходимое время.

Расстановка приоритетов – стратегия предполагает расстановку приоритетов, для чего используется система показателей приоритетов, которые, как правило, реализуют идею с более высокими баллами.

Реализация – в качестве контрольных точек реализации решения используют показатели действия и результата, кроме того, фиксируются все неожиданные выводы.

Анализ результатов проводится для каждого решения. При этом необходимо про- анализировать глубинные причины успеха или неудачи и предложить стратегические улучшения.

Цикл обучения как извлечение уроков: какие принципы оказались полезными, какие подходы должны быть усовершенствованы.

В результте развитие менеджмента в современных условиях обусловлено цифровизацией, цифровой трансформацией, появлением цифровых организационных инноваций, например, управление на основе данных (DDM Data-Drive Management).

С развитием цифровых технологий растет значение данных, потоков данных, предиктивной аналитики, позволяющих изменить процесс принятия управленческих решений (принятие оптимальных, а не удовлетворительных по Г. Саймону) и в целом подход к менеджменту как к управлению на основе данных (DDM), а сами данные превращаются в стратегический ресурс предприятия.

Условие достижения цифровой зрелости позволяет предприятию осуществлять работу по требованию (on-demand), обеспечивая высокую адаптивность к меняющимся условиям рынка, что является конкурентным преимуществом.

Цифровая трансформация предполагает разработку и внедрение цифровых платформ в единой информационной среде, использующей современные пакеты цифровых технологий, например, Big Data, наиболее часто использующаяся в DDM.

Обработка больших данных базируется на большом количестве методов и технологий, например: статистический и семантический анализы, интеграция, имитационное моделирование, прогнозная и предиктивная аналитики, машинное обучение и нейронные сети, большие данные, обеспечивающие переход к цифровым моделям предприятия, процессов и продукции.

Изменения в различных сферах экономики, вызываемые цифровой трансформацией, новыми подходами к менеджменту, определяют необходимость овладения менеджерами цифровыми компетенциями, что должно осуществляться параллельно с развитием цифровых технологий.