Главные ловушки перехода на Data Driven ⚙️

Всем добрый день! Разрыв между технологической готовностью и управленческой культурой — одна из главных проблем цифровой трансформации. Многие компании, даже зрелые и успешные, оказываются в ситуации, где инструменты есть, но ценность от них минимальна. Почему так происходит❓ Наджим Мохаммад, директор по дата-стратегии Arenadata, подготовил информацию по ключевым подводным камням, которые мешают компаниям стать по-настоящему Data Driven: 1️⃣ Подмена стратегии платформой Самая частая ошибка — воспринимать внедрение технологий как самоцель. Купить Data Lake или BI-систему — это только первый шаг. Платформа сама по себе не меняет бизнес-процессы и не подсказывает, какие решения принимать. 💡 Важно не перепутать инструмент со стратегией. Data Driven — это не покупка очередного ПО, а изменение управленческой логики. Вопрос, какие решения должны основываться на данных, должен предшествовать закупке технологий. Иначе компания рискует вложить миллионы, но остаться в старой парадигме управления. 2️⃣ Архитектура доверия как фундамент Одним из самых недооценённых аспектов в переходе к Data Driven является доверие к данным. Можно построить идеальное Data Lake, автоматизировать сбор показателей, внедрить сотни дашбордов. Но если бизнес не верит этим цифрам, пользоваться ими никто не будет. 💡 Архитектура доверия требует прозрачного lineage (откуда пришли данные и как они трансформировались), единого глоссария и распределения ответственности. Только тогда бизнес готов принять цифры как истину. 3️⃣ Сопротивление владельцев процессов Если раньше руководитель департамента мог трактовать результаты в свою пользу, то единый дашборд лишает его этой возможности. Поэтому естественной реакцией становится сопротивление: от саботажа внедрения до откровенного блокирования проектов. 💡 Ключевой фактор успеха — грамотное управление изменениями. Важно вовлечь владельцев процессов, объяснить им пользу прозрачности, показать, что Data Driven не отнимает власть, а помогает эффективнее управлять. 4️⃣ Иллюзия идеального качества Многие проекты застревают на старте из-за перфекционизма команды. Звучит привычная фраза: «Сначала вычистим данные, потом запустим аналитику». В результате компания годами занимается чисткой и нормализацией, но бизнес так и не получает ценности. 💡 Лучший подход — итеративный: использовать данные здесь и сейчас, выявлять ошибки в процессе и постепенно улучшать качество. Такой метод работает быстрее и дешевле. Более того, именно использование данных в реальных сценариях позволяет понять, какие ошибки действительно критичны, а какие можно исправить позже. 5️⃣ Ошибочная ставка на ИИ Недавнее исследование MIT (Массачусетского технологического института) показало, что 95% пилотных внедрений ИИ не приводят к результату. ИИ без прозрачных данных — это эффектный пилот, но не продукт. Поэтому ставка на машинное обучение должна идти только после того, как выстроены базовые процессы управления данными. Одна из самых серьёзных проблем заключается в том, что подразделения компании говорят на разных языках данных. BI-инструменты не спасут, если каждое подразделение считает метрики по-своему. 💡 Решение только одно: формировать единый глоссарий, сертифицировать метрики, обеспечивать прозрачность расчётов. Это кропотливая работа, требующая вовлечения многих подразделений. Но без неё Data Driven останется лозунгом, а не практикой. 📝 Главный вывод: Data Driven — это не проект, а образ жизни компании. Это смена парадигмы, где ключевой вопрос звучит так: «Кто принимает решения, на основании каких данных, с какой скоростью и горизонтом?». Технологии здесь играют важную роль, но они лишь инструмент. Настоящая трансформация начинается там, где бизнес принимает решение доверять цифрам, а не ощущениям, и готов менять процессы ради этого. Только тогда Data Driven перестаёт быть модным лозунгом и становится основой корпоративной культуры, помогающей компании двигаться вперёд. $DATA #технологии