Считается, что информация – ключ для решения управленческих задач. В 2020 году в России стартовало сразу несколько важных проектов, которые открывают компаниям доступ к государственным данным. Сначала власти анонсировали доступ к специфической дорожной информации и данным ГЛОНАСС, затем был представлен проект по доступ к данным Росстата по населению страны. В сети сейчас много версий зачем и кому может понадобиться эта информация и как ее можно будет использовать на пользу бизнеса. На это тему мы поговорили с генеральным директором «Центра Аналитических Систем» Алексеем Мамоновым.
Какие данные наиболее ценны для решения управленческих задач? Какие данные сейчас реально находятся в распоряжении компаний?
Алексей Мамонов
Для решения любых управленческих задач необходимы достоверные и актуальные данные, отражающие реальную картину, то есть такие, на основе которых можно создать «цифрового двойника» клиента, процесса, объекта и так далее. Такие данные должны поступать, по возможности, из первоисточника (в идеале – с приборов учета) и не подвергаться дополнительной ручной обработке, вносящей искажения. В таком случае они всегда остаются машиночитаемыми и наиболее качественными, то есть пригодными для автоматизированной аналитической обработки и подготовки принятия решений на основе данных.
Именно такие данные сегодня представляют наибольшую ценность, так как приносят наибольшую пользу. В реальности лишь немногим компаниям удается наладить получение качественных данных, и лишь единицы научились связывать данные из разных источников, чтобы получать максимальную отдачу от их анализа. Так работают Data-driven компании, где возможность управления на основе данных – это результат нескольких лет большой работы при максимальном участии всех уровней руководства – от топ-менеджмента до линейного персонала.
Для достижения такого уровня управляемости необходимо не только научиться получать качественные данные и создать технические системы управления и анализа данных, но важно дойти до соответствующего уровня зрелости, создать в компании культуру работы с данными. Очевидно, что когда сотрудники работают «на одной волне», по одним правилам, с пониманием своего вклада в общее дело, получается максимальный результат. Если в организации данные становятся общепризнанным «языком» управления бизнесом, то именно тогда можно с уверенностью говорить, что это Data-driven организация. Это достигается постоянным повышением грамотности работы с данными, в том числе с помощью BI-систем, а именно развитием следующих навыков:
– Читать данные – понимать что за показатели отражены, почему они отражены именно в таком виде (график, диаграмма, таблица);
– Работать с данными – понимать какой смысл, например, экономический смысл несет в себе тот или иной показатель и как он связан с другими показателями или может влиять на них;
– Анализировать – исследовать (обычно с помощью BI инструментария), то есть строить зависимости, погружаться от агрегаций до фактов, событий, делать отборы интересующих данных, готовить аналитические отчеты;
– Аргументировать – правильно интерпретировать и использовать полученные в результате анализа выводы для обоснования своей точки зрения.
Насколько удовлетворяет требованиям бизнеса качество доступных сегодня открытых государственных данных?
На сегодняшний день, к сожалению, открытые государственные данные не позволяют назвать их качественными. Для полноценного использования данных они должны быть как минимум, машиночитаемыми, однако, этим могут похвастаться лишь некоторые источники, например, базы ЕГРЮЛ и ЕГРИП, которые предоставляет ФНС по платной подписке. Но в большинстве своем государственные открытые данные – это агрегированные, плохо структурированные и крайне низкого качества, что не позволяет их использовать для создания каких-либо значимых сервисов для бизнеса или граждан.
Это печальный итог многолетнего отсутствия должного внимания к открытости государства. Лишь буквально несколько месяцев тема открытых государственных данных вновь получила толчок как результат поручений Президента и Премьера в ответ на аналитический доклад Счетной Палаты РФ, посвященный открытости государственных информационных систем. Хочется надеяться, что далее ситуация будет развиваться в положительном направлении, и через год-два мы достигнем каких-то ощутимых результатов в качестве государственных открытых данных.
Что должно сделать государство, чтобы стимулировать цифровую трансформацию отечественных предприятий? Какие здесь существуют «подводные камни»?
Правительство РФ сейчас ведет активную деятельность в направлении цифровой трансформации, в первую очередь, органов власти и крупных предприятий. Я имею в виду назначения ответственных за цифровизацию, разработку дорожных карт, инвентаризацию информационных систем и так далее. При таком подходе реформа государственного управления, объявленная с 1 января 2021 года, видится вполне реальной. Считаю, что этого более чем достаточно, если все пойдет по плану. Основной подводный камень, способный все испортить – это умение и желание руководителей красиво отчитываться, даже если изнутри все плохо. Поэтому результаты цифровой трансформации, на мой взгляд, необходимо воспринимать не по отчетам, а по показателям повышения производительности труда.
Насколько сами предприятия готовы к использованию инструментария по работе с данными? Потребуется ли для этого серьезные изменения ИТ-систем?
Как я уже говорил, готовность работать с данными – это следствие цифровой зрелости, в первую очередь руководства. Инструментарий для работы с данными сейчас активно развивается как на мировом рынке, так и в России. Все мы видим, как сейчас, активно инвестируются технологии искусственного интеллекта и системы класса BI. В связи с этим изменения информационных систем неизбежны, как минимум, должное внимание стало уделяться анализу содержимых в ИС данных. Для меня есть один важный критерий жизнеспособности ИС – это качество накапливаемых в ней данных. Если в базе данных системы содержится мусор, то, скорее всего, реальная работа ведется как-то иначе, а такая система существует как дополнительная нагрузка для персонала. Если же в системе актуальные данные, то с высокой вероятностью это «боевая» и востребованная система. Качество данных в любой системе достаточно легко проверить, затем сделать выводы о необходимости затрат на ее существование.
Какие технологии для обработки данных сегодня наиболее актуальны? Как выбрать BI-решения, удовлетворяющие не только потребности сегодняшнего дня, но и рассчитанные на перспективу?
Технологии обработки данных – очень объемный вопрос. Я уклонюсь от технической части, но акцентирую внимание, что среди продуктов и платформ класса BI впереди те, которые максимально ориентированы на самообслуживание (Self-Service), то есть возможность бизнес-пользователя без участия ИТ-специалиста создавать аналитические приложения, подключать любые доступные источники данных. Таким образом, исследование данных становится не делом избранных, а доступна на любом уровне управления, а это, как мы уже говорили, главный критерий для перехода на Data-driven подход.
Какую роль будут играть технологии искусственного интеллекта в управлении на основе данных?
ИИ здесь будет играть ключевую роль и забирать все больше рутинных операций на себя, оставляя за человеком творческие или экспериментаторские задачи. Благодаря ИИ аналитические системы научатся общаться с пользователями на естественном языке, будут с упреждением обрабатывать данные для быстрого формирования ответа, ориентируясь на ход диалога с пользователем. Со временем системы, оснащенные наиболее продвинутым и обученным ИИ, будут полноценными консультантами по различным вопросам бизнеса, государственного управления и жизненных ситуаций.
Хочу еще раз напомнить, что при проектировании новой информационной системы обязательно необходимо понимание, как впоследствии будет извлекаться польза из накапливаемых в ней данных. Только тогда есть смысл ее создавать.