Организациям в России, которые решаются на импортозамещение информационных и цифровых технологий, необходимо активно развивать корпоративную культуру принятия решений на основе данных. После ухода западных поставщиков российские компании вынуждены не только заменять импортные технологии на внутреннем рынке, но и изменять свои корпоративные ценности и принципы.
Важно не только адаптироваться к отечественным продуктам и решениям, но и развивать собственное мышление, не принимая иностранных аналитиков за единственный источник истины и стремиться к новым высотам в бизнесе с помощью разумного использования цифровых инноваций.
Эти вопросы будут подробно обсуждаться на предстоящем форуме Data&AI 2024. Концепция управления бизнесом на основе данных, предложенная западной индустрией информационных технологий (data-driven), основана на идее, что управляющие с использованием качественной информации могут принимать более обоснованные решения, что благоприятно сказывается на ключевых бизнес-показателях и результативности.
На практике реализация этой концепции встречает ряд вызовов, включая местные традиции и особенности.
Константин Шабалин, владелец продукта в департаменте аналитических решений ГК «Корус Консалтинг», выделяет существенные различия между подходами к работе с данными и информацией в западных и российских компаниях.
В отличие от западных компаний, российские предприятия в первую очередь сосредотачиваются на конкретных результатов — увеличении доходов или снижении издержек. Они меньше склонны к абстрактным моделям и теоретическим концепциям, предпочитая практический подход, который приносит конкретные результаты.
Замена западного программного обеспечения на отечественные аналоги — это лишь начало процесса. Важно изменить корпоративную культуру и психологию сотрудников, чтобы они были готовы к принятию данных как основы для принятия решений. Это требует время, усилий и инвестиций, но только таким образом российские компании смогут добиться успеха в области цифровых технологий и эффективно использовать их для достижения своих целей.
Важно помнить, что даже переход от импортных к отечественным технологиям требует изменения не только инструментов, но и мышления. Российским компаниям предстоит серьезная работа по адаптации к новым реалиям рынка и формированию культуры, ориентированной на инновации и результаты.
При этом важно сохранить баланс между традициями и новыми подходами, чтобы гармонично развивать и модернизировать свой бизнес для успешной конкуренции в глобальном рынке.
Существует несколько ключевых различий в подходах западных и российских компаний к работе с данными. Первое отличие заключается в том, что для западной культуры важен процесс и адаптация к технологической платформе, в то время как российские компании склонны сосредотачиваться на результатах.
Второе различие связано с целями использования данных: в западных компаниях бизнес ориентирован на поиск новых источников дохода, тогда как российские компании стремятся в первую очередь к конкретным результатам, таким как увеличение доходов или снижение издержек.
Третье существенное отличие заключается в предпочтении визуализации: западные менеджеры предпочитают работать с иллюстрациями и картинками, в то время как российские управленцы предпочитают таблицы.
Елена Александрова, директор по продуктам GoodsForecast, указывает на то, что корни данных различий могут быть обусловлены исторически сложившимися методами управления и особенностями организационной культуры. Например, в российских компаниях часто решения принимаются централизованно, информация ограничена и не делится сотрудниками, что может быть связано с безопасностью данных.
Есть также проблемы с качеством данных, что приводит к недоверию бизнеса к ним и повышенному риску ошибок при использовании механизмов искусственного интеллекта.
Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group, отмечает, что в мире существует определенный «золотой стандарт» подходов к бизнесу, управлению и цифровой трансформации, включая работу с данными. По его мнению, нецелесообразно делить корпоративную культуру на «западную» и «не западную», так как существует установленные стандарты эффективного управления в современном мире.
Важно осознавать различия в подходах к работе с данными и стремиться к совершенствованию процессов независимо от культурных особенностей.
Этот стандарт был разработан благодаря усилиям компаний из разных стран и континентов. Российские специалисты и предприниматели также внесли свой вклад в его формирование.
В разных странах доля компаний, следующих этому стандарту, различна и зависит от множества факторов. Согласно Гиацинтову, российский бизнес в целом является явлением более молодым по сравнению с бизнесом в Европе и США. Для перехода к культуре data-driven требуется определенное время, поскольку в России руководители и собственники часто принимают решения на интуитивном уровне. Многие менеджеры не до конца осознают ценность данных и не умеют правильно ими пользоваться.
Однако, по мнению Ольги Ведерниковой, генерального директора Epsilon Metrics, международные исследования показывают, что корпоративная культура в разных странах отличается. В одной компании могут существовать различия в культуре среди руководителей разных подразделений или функциональных областей, поэтому важно учитывать внутреннюю культуру организации при внедрении изменений.
Анна Овчинникова, бизнес-консультант CleverData, подчеркивает основные отличия российской практики от западной в доступности данных о клиентах. В ее опыте работы в российском представительстве международной компании не возникло сопротивления при внедрении подхода data-driven, основное различие касалось доступности данных о клиентах. Ввиду действующих регулирований в области защиты данных и внутренних политик сбора данных западные компании сталкиваются с ограничениями, которые не существуют для российских компаний, позволяя им реализовывать персонализацию маркетинга на более широком уровне.
Также отделения западных компаний сталкиваются с проблемой построения полноценных моделей машинного обучения из-за нехватки структурированных данных. Согласно утверждению коллеги Сергея Фокина, владельца продукта в CleverData, эффективная реализация подхода data-driven в маркетинге возможна в России из-за особенностей культуры работы с данными. Важным фактором в формировании этой культуры является доступность различных инструментов.
Для успешной реализации подхода data-driven следует придерживаться нескольких принципов: первое, необходимо осознавать важность инвестиций в хранение, обработку и анализ данных; второе, принимать решения на основе данных; и, наконец, оценивать результативность принятых решений. Эксперты сходятся во мнении: хотя западная культура работы с данными приносит результаты, бездумное копирование этой культуры не гарантирует успеха.
Для того чтобы бизнес смог извлечь выгоду от подхода data-driven, необходимо развивать корпоративную культуру, соответствующую целям компании и совместимую с основными бизнес-процессами. В Европе и США крупные компании обычно имеют много учредителей и структур, что делает подход data-driven неизбежным при принятии решений. В России ситуация отличается: контроль над бизнесом часто сосредоточен в руках одного владельца, что приводит к ситуациям, когда руководители не видят смысла в цифровом анализе ключевых показателей или игнорируют данные, опираясь только на свой опыт.
По словам Гиацинтова, подход data-driven не всегда оправдывает себя в российских реалиях из-за особенностей структуры и владения компаниями. Однако, развитие культуры работы с данными и постепенное внедрение методов анализа данных могут способствовать инновациям и улучшению бизнес-процессов в России.
Каждый подход имеет свои преимущества и недостатки. Однако я считаю, что российскому менеджменту стоит больше доверять данным.
Сергей Литвинов, руководитель центра компетенций по большим данным и искусственному интеллекту в ГК ЛАНИТ, считает, что важно адаптировать хорошие идеи под реалии нашей страны. Он отмечает, что у российских компаний есть своя специфика, и простое копирование западных методик не всегда эффективно.
По мнению экспертов, важно внедрять и адаптировать элементы успешных практик из мировой культуры работы с данными в российские компании. Примерами удачной реализации являются компании «Сбер» и «Газпром нефть», внедряющие методы машинного обучения в различные сферы своего бизнеса.
Евгений Шабалин советует внедрять только те аспекты западной культуры, которые показали свою эффективность, учитывая особенности рынка. К примеру, в случаях неудачи в проектах по искусственному интеллекту важно помнить, что негативный результат тоже важен, а отказываться от команды из-за неуспеха не стоит, так как опыт важен даже в случае неудач.
Компания, отказывающаяся от команды проекта искусственного интеллекта только из-за того, что ее результаты не устроили бизнес, приговорена к тому, чтобы оставаться в отстающих за ценными кадрами.
В России законодательство в области данных делает неприменимым простое копирование западных подходов к работе с данными без их адаптации к нормативным требованиям.
Эксперт «Ведерникова» называет ряд элементов западной культуры работы с данными, которые было бы полезно внедрить в российских организациях. В частности, она рекомендует рассматривать данные как стратегический актив, обеспечивать их доступность, качество и стремиться к демократизации аналитических инструментов, используя те, которые поддерживают самостоятельную работу с данными и встроенную аналитику.
Также важно работать над устранением препятствий для обмена данными между отделами и интеграции информации из различных источников.
Развитие открытой и обменной культуры внутри компании и с внешними сообществами позволяет получать ценные новые данные и обеспечивать доступ к внешним источникам информации.
Создание культуры непрерывного обучения и развития не только среди специалистов по данным, но и среди руководителей, обеспечивает актуальность их знаний и компетенций.
На протяжении последних лет российские организации не только приняли западный опыт и культуру работы с данными, но и разработали свои собственные идеи и методы.
Елена Александрова отмечает, что в России формируется уникальная культура работы с данными и искусственным интеллектом.
Особенно ценными компонентами культуры data-driven являются высокая степень адаптации к постоянно изменяющимся внутренним и внешним условиям, глубокое понимание локального контекста и специфики бизнеса, а также способность быстро находить нестандартные решения в условиях ограниченных ресурсов.
«Павел Гиацинтов» высказывает мнение, что нет чисто российского пути в работе с данными, но призывает обратить внимание на отечественный опыт, отмечая, что создаются уникальные решения для управления данными, способные конкурировать на мировом уровне. «Владимир Литвинов» отмечает, что хотя недавно стали встречаться умные люди, успешно реализующие свои идеи в области data-driven, рынок продуктов этого направления в России все еще молод и находится на этапе развития.
«Андрей Фокин» замечает, что в России есть много квалифицированных разработчиков, однако недостаток специалистов по анализу и обработке данных и традиционный подход к хранению и обработке данных замедляют развитие культуры data-driven. Фокин указывает на проблемы в малом бизнесе, а именно на отсутствие принятия подхода data-driven, стремление собирать все данные без ясного представления о целях использования и недостаточное понимание машинного обучения и его применимости в бизнесе.
«Валентина Ведерникова» выделяет ряд факторов, способствующих развитию культуры data-driven, таких как осознанное использование доступных данных, интеграция конвейеров данных и расширение возможностей машинного обучения.
В целом, развитие культуры data-driven в России встречает как положительные, так и негативные аспекты, и требует внимания к улучшению процессов анализа, обработки и использования данных для достижения конкурентных преимуществ на мировой арене.
Среди ключевых факторов успеха российской IT-индустрии выделяется высокий профессионализм специалистов в области технических, математических и компьютерных дисциплин, а также их прагматичный подход к решению задач и стремление к достижению конкретных результатов.
Сильное сообщество разработчиков, активно обменивающихся опытом и знаниями, способствует быстрому развитию новых технологий.
Санкционные ограничения, хотя и создают определенные ограничения на импорт технологий, одновременно стимулируют отечественные компании к созданию оригинальных продуктов, отличающихся от западных аналогов.
Поддержка ИТ-отрасли в целом, включая активное развитие технопарков и акселераторов, способствует росту технологических компаний и стартапов.
Устойчивость к изменениям и способность быстро адаптироваться позволяют российским компаниям находить нестандартные решения при работе с данными и разработке инновационных продуктов.
Важным отличием в подходе к бизнесу является прагматизм российских заказчиков, которые предпочитают тщательно прорабатывать каждое решение, оценивая его потенциальную прибыльность.
Этот подход позволяет избегать ненужных затрат и повышает эффективность внедрения новых технологий.
Аналитики прогнозируют, что в ближайшие годы российский бизнес будет стремиться к достижению мировых стандартов в работе с данными и применению искусственного интеллекта.
Эксперты считают, что в области нейросетей и аналитики данные могут стать ключевым конкурентным преимуществом для компаний.
Применение искусственного интеллекта будет расширяться не только в крупных компаниях, но и в среднем и малом бизнесе.
Ожидается, что специализированные решения на базе ИИ будут активно применяться для решения узких отраслевых задач с усилением внимания к безопасности и конфиденциальности данных.
Таким образом, российский рынок IT продуктов и услуг может пережить быстрый рост и стать одним из лидеров в области разработки и внедрения передовых технологий.
Интерес к инструментам управления данными, особенно к каталогам данных, бизнес-глоссариям и механизмам отслеживания «родословной» данных (data lineage), по словам Шабалина, постоянно растет.
Он отмечает, что хотя ценность таких решений для бизнеса не всегда является очевидной пользователям, она признана ИТ-директорами.
Сергей Фокин подчеркивает, что развитие навыков и компетенций в сочетании с глубоким пониманием методологии играют ключевую роль в успешной культуре работы с данными.
Ведерникова поддерживает своих коллег и выделяет улучшение профессиональных навыков работы с данными среди сотрудников как одно из перспективных направлений.
Для достижения этой цели требуется инвестировать в обучение и повышение квалификации в области анализа данных и машинного обучения.
Одним из ключевых направлений развития также является установление партнерских отношений с ведущими технологическими компаниями, стартапами и университетами с целью совместной разработки инновационных решений, а также использование открытых данных.
Фокин предсказывает появление новых сообществ для обмена опытом использования отечественных продуктов и продвижения культуры data-driven.
Он отмечает, что развитие навыков и компетенций в сочетании с пониманием методологии является основой успешной культуры работы с данными.
По-видимому, российские компании, отличаясь прагматизмом, не ищут сложных путей, а стремятся к созданию таких методов работы с данными и к формированию культуры, ориентированной на данные, которые максимально подходят для решения конкретных задач и достижения бизнес-целей.