Наступающий 2021-ый год значительно изменит работу финансовых организаций. Это касается и банков, и страховых компаний и других организаций в этом секторе. В новом году эти компании столкнуться как с новыми проблемами, так и с новыми возможностями для развития. С какими именно? Я составил список прогнозов, которые мне кажутся правдоподобными.

• Многие компании финансового сектора должны будут защитить себя от потерь, связанных с кредитами и внебалансовыми рисками. Исследовательская компания Forrester предсказывает: «В 2021 году банкам придётся сменить благотворительность на риск-менеджмент: увеличить число взысканий, меньше кредитовать малый бизнес, меньше выдавать ипотечные займы с высоким соотношением стоимости активов к сумме кредита, а в некоторых странах банкам придётся ввести отрицательные процентные ставки на депозиты».
• Вырастет число мошеннических транзакций и страховых кейсов. Мошеннических транзакций уже сейчас становится всё больше из-за того, что больше платежей происходит онлайн. Преступные схемы в страховом секторе также развиваются. Под удар попадут компании, которые занимаются страхованием здоровья, автострахованием, страхованием недвижимости.
• Финансовым организациям нужно будет стремиться обеспечивать более высокий уровень клиентского опыта во всех своих цифровых каналах. Клиентский опыт – новое поле боя для конкурирующих финансовых организаций. Именно на этом поле можно найти новые способы выделиться на фоне конкурентов с помощью цены или нового продукта. Во время пандемии эта тенденция значительно усилилась.
• Важны фокусом для финансовых организаций станет стремление повысить доход от существующих клиентов, заставить их тратить больше на свои сервисы и продукты. По мере восстановления рынка после пандемии банки, страховые и другие компании будут концентрироваться именно на этом, а не на привлечении новых клиентов. Отделы маркетинга и продаж будут стремиться придумать новые нестандартные подходы, чтобы их компания могла получить запланированную прибыль.
• Мы станем свидетелями крупных слияний и покупок на финансовом рынке. В 2020 этот процесс уже был запущен (например, слияние TD Ameritrade и Charles Schwab). Проценты по вкладам сейчас беспрецедентно низкие, капитал дешёвый, а небольшие финансовые организации сильно пострадали от пандемии. Поэтому эксперты предсказывают беспрецедентное число слияний и поглощений.
• В 2021 роль требований регуляторов снова возрастёт. Новые законы и предписания вступят в силу во многих странах, старые будут значительно дополнены. Особенно это касается требований к защите данных.

Рекомендации для эффективного управления данными. Для того, чтобы лучше к этим изменениям приспособиться, вам придётся пересмотреть некоторые аспекты управления данными. Вот что я рекомендую. Автоматизируйте Data Governance и демократизируйте данные. В первую очередь оптимизируйте процессы Data Governance. Они должны стать более автоматизированными и гибкими. Сделать это можно с помощью специализированный ИТ-решений с искусственным интеллектом, децентрализованной системы курирования данных и внедрения самообслуживания при работе с данными. Эти меры, с одной стороны, позволят сократить затраты на управление данными, с другой стороны – эффективнее удовлетворять потребности бизнеса. Кроме того, стоит стремиться к дальнейшей демократизации данных и децентрализации управления ими – внедрять решения, которые позволяет бизнес-пользователям самостоятельно работать с корпоративной информацией без обращения в ИТ. Также важно обеспечить прозрачность корпоративных данных, выстроить как можно больше карт данных (дата-линеджей). Многим финансовым организациям сейчас не хватает инсайтов о том, в каких именно ИТ-системах данные создаются, обрабатываются и потребляются. Эти инсайты будут полезны не только инженерам по данным и аналитикам, но и экспертам по информационной безопасности. Последним очень важно понимать, из какого источника пришли данные, на основе которых составлена регуляторная отчётность или оценены риски. Плохое качество данных может ухудшить клиентский опыт, увеличить риск утечек информации и снизить маржинальность ваших продуктов. Управлять качеством данных необходимо проактивно, постоянно оценивать и мониторить качество данных. Все процессы должны быть прозрачными, хорошо измеримыми и предсказуемыми. Важно, чтобы у всех, кто работает с корпоративными данными (инженеры по данным, аналитики, дата-стюарды и прочие) была возможность видеть, какого качества те или иные сведения. Создайте центр компетенций по интеграции данных. Центр компетенций по интеграции данных особенно важен для компаний, которые тратят более 20% годового ИТ-бюджета на активности, связанные с управлением данными. Для управления таким центром будет нужна отдельная платформа, которая обеспечит масштабирование и дублирование успешных проектов по интеграции данных. Такой подход позволит значительно снизить операционные затраты, быстрее и дешевле расширять те проекты, которые доказали свою эффективность. Важно инвестировать в клиентский опыт. Для того, чтобы улучшить клиентский опыт в своей организации, обратите пристальное внимание на управление мастер-данными и создание справочника клиентских данных. Такой справочник позволит искать глубокие инсайты для более успешных продаж, обслуживания клиентов, маркетинговых кампаний. Он будет полезен в случае слияния или поглощения, а также для кросс-продаж и дополнительных продаж. Кроме того, благодаря такому справочнику появится возможность полнее оценить качество, полноту клиентских данных и пользу от них. Сейчас перемены могут пугать. Но, если правильно к ним подготовиться, они только пойдут вашей организации на пользу. Надеюсь, мои прогнозы будут довольно точными, а рекомендации полезными для вашей компании.

Обычно чат-бот разработан так, чтобы как можно точнее понять, чего хочет пользователь, которые вступает с ним во взаимодействие. Но как чат-бот может предоставить информацию, которую ждёт от него собеседник? Для того, чтобы с этой задачей справиться, виртуальному помощнику необходимо сделать запрос в базу знаний – корпоративное хранилище бизнес-информации (например, информации о товарах, услугах, тарифах, маркетинговых акциях компании). Думаю, и так понятно, что чат-бот не может сам придумать ответ на вопрос. Он может только доставить её из базы знаний. Если интегрировать чат-бот с правильной базой знаний, он сможет извлекать из неё нужные сведения легко и быстро. А общение с виртуальным помощником для пользователя будет не хуже, чем общение с реальным человеком. При этом новую информацию в базу знаний для чат-бота будет легко добавить, редактировать или удалить.

Пользователи ждут, что опыт взаимодействия с чат-ботом будет максимально приближен к общению с живым человеком. Безусловно, чат-боты сейчас уже неплохо научились симулировать стиль общения людей. Но работать самостоятельно они пока что могут не всегда. Нужен целый штат сотрудников, которые будут помогать чат-боту учиться. Если пока что он научился распознавать в речи только «здравствуйте», он может не понять слово «приветствую» и не сможет на него ответить. Чтоб чат-бот смог качественно консультировать ваших клиентов, важно обучать его на правильных данных. У виртуального помощника должна быть возможность постоянно анализировать базу знаний и искать там верные ответы на вопросы, которые ему поступают. Такую базу может быть непросто создать: наполнить её хорошо проработанной и точной информацией. Безусловно, на это потребуется много времени и усилий. Но, будьте уверены, база знаний окупится: повысит эффективность работы чат-бота и значительно расширит возможности его масштабирования. При создании базы знаний не забудьте о следующих этапах:

• Определите, какая именно информация будет нужна;
• Постарайтесь выстроить систему по сбору нужной информации;
• Соберите, обработайте и организуйте хранение нужной информации;
• Настройте процессы получения информации из базы знаний и обмена этой информацией.

Аннет Франц, основательница и генеральный директор компании CX Journey Inc. отмечает: «чтобы клиентам было приятно общаться с вашим чат-ботом, нужна будет база знаний, которая поможет его обучить и, в результате этого, позволит повысить уровень клиентского опыта».

• Определите задачи, которые должен будет выполнять чат-бот (отвечать на вопросы клиентов, назначать встречи и прочее).
• Выберете несколько узких сценариев использования для тестирования.
• Определите конечных пользователей своего чат-бота. Это могут быть клиенты, сотрудники, партнёры и прочее. Проанализируйте этих пользователей (их возраст, привычки, должности и прочее), чтобы сделать чат-бота релевантным для них.
• Подумайте, насколько пользователям подойдёт классический чат-бот, не стоит ли его заменить или дополнить голосовым помощником.
• Решите для себя, будете ли вы внедрять чат-бота в существующий ИТ-ландшафт, будете ли использовать корпоративную платформу или отдадите предпочтение отдельному приложению?
• Определитесь, будете ли вы сами внедрять чат-бота и базу знаний для него или привлечёте подрядчиков.
• Не забудьте о требованиях регулятора, которые действуют для вашей индустрии, и тщательно продумайте аспекты информационной безопасности.

Аналитическое агентство Gartner предсказывает, что 99% инициатив по внедрению искусственного интеллекта потерпят неудачу именно из-за некачественного управления знаниями. Виртуальные помощники просто не могут быть эффективными без доступа к актуальным и точным корпоративным знаниям. Помните, в вашей компании могут храниться огромные объёмы превосходных данных, но без надлежащего управления знаниями чат-бот никогда не сможет их обнаружить и воспользоваться ими для выполнения своих функций.

К сожалению, во многих медицинских организациях нет хорошего понимания корпоративных данных, а большая часть сведений плохо задокументирована. Это приводит к тому, что отчётности и аналитике не всегда можно доверять и принимать на их основе управленческие решения. Вместо того, чтобы стать ценным активом, данные используются скорее, чтобы по факту подкрепить уже принятые решения. Многие медицинские организации в той или иной мере уже пытались внедрить у себя Data Governance. Обычно такие попытки начинаются сверху, инициируются руководством. Предполагается, что эти попытки должны охватить сразу всю компанию и все её данные и раз и навсегда решить проблему с качеством корпоративной информации. Чаще всего такой подход приводит к провалу и ещё больше снижает ожидания от эффективности Data Governance как методологии. А ведь начинаться может всё с очень большой помпой. Создаются комитеты со сложной иерархичной структурой, в которые входят даже руководители компании. Проводятся регулярные встречи, на которых обсуждается текущее положение дел и проблемы, а также разрабатываются планы дальнейших действий. Но со временем ключевые члены таких комитетов начинают пропускать всё больше и больше встреч, потому что они на самом деле никогда не верили в то, что Data Governance сможет принести пользу именно им. На самом деле эти члены участвовали в комитете, потому что чувствовали, что должны это делать, а не потому, что это было их ключевым приоритетом. Оказывается, что никто не несёт конечной ответственности за программу Data Governance, результатов никаких добиться не удаётся, и комитет исчезает сам по себе через 9-18 месяцев.

В чём же причина таких неудач? Большинство инициаторов проектов Data Governance искренне верит, что оптимален централизованный подход «сверху вниз». Такой подход подразумевает, что сотрудникам в компании будет сказано, какое значение имеют данные и как их стоит использовать. Ещё одна причина провала в том, что компании стремятся сразу внедрить Data Governance для всех доменов данных, при этом стараясь одновременно описать все термины в организации. Затруднения могут возникать и при желание подвести под каждый термин одно единственное описание. Но если такой подход не верен, то чем его заменить? Прежде всего, нужно помнить, что для проектов Data Governance важна совместная работа. Практически все сотрудники вашей компании (а также сотрудники компаний-партнёров, клиенты и прочее) создают, используют, изменяют и потребляют данные. У них может быть чёткое понимание того, какую пользу приносит им та или иная информация, как она помогает осуществлять процессы и принимать те или иные решения. Также сотрудники, которые напрямую работают с данными, хорошо представляют недостатки тех сведений, которые есть у них в наличии, и уже потратили множество рабочих часов на улучшение качества информации. Именно этим вашим коллегам приходится постоянно сталкиваться с тем, что данные не совпадают в разных отчётах. Именно они хорошо знакомы с требованиями регуляторов, процессами фильтрации и агрегирования информации для формирования отчётности. Поэтому люди, которые работают с данными в вашей компании, должны стать героями проекта по Data Governance. Им не нужно пытаться объяснять, зачем им нужно более эффективное управление данными. Вместо этого постарайтесь вовлечь этих сотрудников в своей проект: попросите их поделиться своим опытом работы с информацией и задокументировать его. Консолидируйте этот опыт, чтобы выделить приоритетные бизнес-процессы и решения, для которых особенно важны данные. Data Governance в компании должно быть «ровно столько, сколько нужно». Другими словами, применяйте DG только к тем данным, которые кто-то использует, и только в том объёме, в котором это необходимо сейчас. Не нужно начинать новый проект Data Governance или внедрять эту методику в масштабах всей компании до тех пор, пока ваши результаты в первом проекте не позволили вам добиться реальных результатов, поддержки руководства и заинтересованных сотрудников компании. С каких данных можно начать? Например, с тех, которые используются для финансовой моделей прогнозирования прибыли компании или прогнозирования риска повторной госпитализации. Такой подход имеет множество преимуществ. Он позволит вам быстро выделить данные и термины, управление которыми имеет ключевое значение для вашей организации. Вы также поймёте, до какой степени нужно управление в каждом конкретном случае. Так, если те или иные сведения пойдут в отчёт с детализацией до года или месяца, то не стоит уделять большого внимания тому, какие именно показатели наблюдались в отдельный час или отдельную минуту. (Поверьте мне, будут кто-то из коллег обязательно будет просить спорить и просить детализацию до секунд, даже если это на самом деле не нужно). Старые подходы к Data Governance подразумевали разделение всех корпоративных данных на домены (биллинговые данные, клинические данные, данные пациентов и прочее). После такого разделения предлагалось разработать план на несколько лет для внедрения Data Governance для каждого отдельного домена. Такой подход с самого начала был обречён на провал: фокус был на данных, а не на том, как и почему они используются. Большая часть аналитики и отчётности в медицинских организациях нельзя подготовить, используя данные только одного домена. Можете ли вы припомнить случай, когда кто-то использовал административную информацию о пациентах без клинических данных об их состоянии? При этом в каждом домене есть большой объём информации, который практически никогда не используется. Так зачем тратить ресурсы на то, что практически никому не нужно и никогда не принесёт понятной выгоды вашей компании? Также стоит помнить, что не всегда для каждого термина можно подобрать одно единственное определение. Цель Data Governance – собрать основные варианты определений, стандартизировать их, унифицировать, где это нужно. Иногда для каких-то терминов придётся оставить несколько унифицированных определений. Так, для разных видов отчётности (регуляторной, отчётности по качеству лечения и прочее) скорее всего придётся оставить несколько определений термина «продолжительность госпитализации». Главное – не забудьте аккуратно описать разные сценарии использования, которые соответствуют разным определениям термина. Должно быть понятно, что значат те или иные данные в том или ином контексте.

Современный подход к Data Governance учитывает ошибки прошлого и позволяет компаниям сравнительно быстро извлекать выгоду. Скорее всего, вы уже слышали про принцип: «думай масштабно, но начинай с малого». Именно так вам и стоит действовать относительно Data Governance. Начните с малого и сконцентрируйтесь на достижении пусть не больших, но реальных результатов. Сфокусируйте ресурсы и своё внимание на краткосрочной и видимой пользе для бизнеса. Выберете для себя какой-то клинический или бизнес-кейс, для которого важны данные. Примените методики DG к этому кейсу и постарайтесь точно измерить результаты от такого применения. Первые успехи позволят создать правильную динамику. При этом не забывайте планировать по-крупному. Помните, что именно Data Governance позволяет обеспечить надёжность данных, что так важно для цифровой трансформации медицинской компании. Надёжность всех корпоративных данных для таких организаций – ключевая задача.

Понятие «цифровая трансформация» превратилось сейчас в мейнстрим, стало очень общим, сбивающим с толку. Практически в каждой компании есть своё понимание того, что такое цифровая трансформация. Давайте попробуем обобщить разные точки зрения. По сути, цифровая трансформация – это радикальное переосмысление того, как в организации используются технологии, процессы и сотрудники. Цель такого переосмысления обычно – повышение эффективности ведения бизнеса в целом. Обычно главным инициатором и лидером цифровой трансформации в организации становится генеральный директор. Это неслучайно: переход к цифре требует значительных перемен, которые должны принять все сотрудники всех отделов компании. Кроме того, цифровизация потребуют совместной работы нескольких подразделений и изменения текущей философии компании. При этом важно иметь в организации отдельную полицию руководителя цифровой трансформации. Это может быть Chief Transformation Officer (директор по трансформации, он же – CDTO), директор по инновациям, ИТ-директор и прочее. Довольно часто отвечает за проведение трансформации CDO (директор по данным). Фактически, именно сотрудник на этой позиции будет отвечать непосредственно за реализацию проекта перехода к цифре. Безусловно, в обязанностях СDO и CDTO отличия могут быть очень значимыми. Но ряд рекомендаций будет полезен и CDO, и CDTO, и всем сотрудникам на аналогичных позициях. Что же именно важно учесть при проведении цифровой трансформации? Ниже я дам пять ключевых рекомендаций.

Цифровая трансформация требует изменений на всех уровнях организации. К своему проекту вам нужно будет привлечь и руководителей различных бизнес-подразделений компании, и коллег из ИТ-служб и отделов. Все они должны активно участвовать и в планировании, и в реализации проекта. Только тогда вы сможете добиться успеха. Оптимально заручиться поддержкой широкого круга сотрудников компании. Для того, чтобы добиться максимальных результатов в цифровой трансформации, скорее всего нужно будет кардинально изменить всю корпоративную культуру организации. При этом важно, чтобы все сотрудники чувствовали себя частью изменений. Для всех нужно найти роли в команде цифровой трансформации. Кроме того, возможно, потребуется изменить обязанности некоторых сотрудников в соответствии с целями проекта цифровой трансформации. Для этого важно чётко прописать, какие именно новые навыки и функции будут нужны.

Когда удалось добиться поддержки проекта внутри компании, можно переходить к технологиям. Составьте список всех ИТ-решений, которыми уже пользуется ваша организация. Отметьте в этом списке, насколько эффективно различные сотрудники могут эти решения применять, а также каких технологий не хватает. В частности, важно составить списки приложений, которые используются для маркетинговых рассылок, управления отношениями с клиентами, совместной работы сотрудников. Это поможет вам лучше разобраться с внутренними процессами в компании и оптимизировать их. Для многих компаний цифровая трансформация начинается с необходимости отойти от платформенного подхода в организации ИТ-систем. Какие-то ИТ-системы могли устареть, какими-то стало неудобно пользоваться, каким-то требуется замена по другим причинам. Не фокусируйтесь только на клиентском опыте (Customer Experience) и на приложениях, которые используются для коммуникации с клиентами. ИТ-решения, которые используются сотрудниками для других целей также имеют большое значение. Проверьте, передаются ли данные между разными командами и подразделениями компании быстро и аккуратно? Легко ли сотруднику найти информацию, которая нужна ему для выполнения рабочих обязанностей? Помните, что неоптимальные условия труда работника не только негативно влияют на корпоративную культуру, но и могут испортить клиентский опыт.

Недостаточно внедрить новые технологии. Важно выработать точное видение того, как эти технологии будут применяться, а также составить детализированный план их использования в организации в целом. Не забудьте включить в свой план следующие этапы:

• Исследование рынка
• Составление стратегии цифровой трансформации
• Расчёт ожидаемого возврата на инвестиции (ROI)
• Выбор показателей успешности проекта
• Определение того, как будет реализован проект
• Составление ИТ-бюджета
• Составление требований к ресурсам и технологиям
• Расчёт операционных затрат
• Определение ожидаемых результатов работы
• Определение того, как проект в целом повлияет на организацию

Также, чтобы эффективно написать план для проекта цифровой трансформации, нужно оценить степень цифровой зрелости вашей компании. Оптимально организовать отдельный комитет из сотрудников для оценки того, насколько ваше видение цифровой трансформации в компании соответствует общей стратегии развития бизнеса. При этом важно учитывать и краткосрочную перспективу (около одного года), и среднесрочную (3-5 лет), и долгосрочную (10-20 лет).

Безусловно, важно заручиться поддержкой руководства компании и других коллег, но останавливаться на этом нельзя. Нужно будет поддерживать коммуникацию со всеми вовлечёнными сотрудниками на протяжении реализации всего проекта. Стоит внимательно подойти к выбору каналов коммуникации, в котором вы будете делиться своим видением цифровой трансформации, целями, процессом оценки достижения этих целей, трудностями, с которыми вам приходится сталкиваться, а также своими достижениями. Для разных компаний разные каналы коммуникации могут оказаться эффективными.

Оптимизация рабочих процессов в целом никогда не помешает. Но когда речь заходит о цифровой трансформации, без этого не обойтись. Начните оптимизацию с оценки навыков сотрудников, которые входят в команду по цифровой трансформации, и составления списка их сильных сторон. Это позволит вовремя понять, потребуется ли для вашего проекта привлечение внешних специалистов. После этого составьте чёткий план, в котором укажите, какие методики собираетесь применять, пропишите все рабочие процессы. Это позволит меньше тратить времени на коммуникацию и на исправление ошибок, которые могут возникнуть из-за недопонимания. Чёткий план действий позволит сотрудникам вашей команды эффективнее выполнять свои обязанности, более креативно решать задачи. Меньше времени будет уходить на преодоление лишних препятствий и больше – на инновации. Не забудьте поделиться своими планами со всеми вовлечёнными в проект коллегами, особенно с теми, кто отвечает за соответствие деятельности вашей организации требованиям регуляторов.

Какой бы эффективной не была ваша стратегия цифровой трансформации, её всегда можно улучшить. Кроме того, скорее всего ваша компания и рынок в целом будут развиваться, а значит и проект по цифровой трансформации должен постоянно развиваться. Поэтому так важно постоянно оценивать результаты, которых удалось добиться, и на основе этой оценки планировать дальнейшие действия. Тщательный анализ результатов реализации проекта цифровой трансформации помогут значительно этот проект улучшить. Постарайтесь аккуратно собирать данные об оценке, сделать их прозрачными и доступными для всех вовлечённых в проект сотрудников.

Системы управления знаниями (СУЗ) позволяют добивать впечатляющих результатов.

• СУЗ помогают персонализировать обслуживание клиентов, а это вносит значительный вклад в долгосрочные отношения с ними.
• В СУЗ клиенты сами могут быстро искать нужную им информацию.
• Благодаря СУЗ растёт скорость, с которой сотрудники ищут нужные им сведения.
• Быстрый поиск нужной информации позволяет сотрудникам компании сконцентрироваться на выполнении более сложных задач.

Основная функция СУЗ – упростить хранение существующих корпоративных знаний, обмен ими, а также создание нового контента, который мог бы быть полезным сотрудникам и клиентам компании. Системы управления знаниями полезна и для ускорения адаптации и обучения новых работников, и для улучшения клиентского сервиса, и для централизованного хранения корпоративной информации в целом. Кроме того, СУЗ помогает принимать более эффективные управленческие решения, находить и сохранять экспертизу внутри компании. Однако, чтобы добиться таких результатов, важно внедрять систему управления знаниями правильно. Ниже – важные аспекты, которые важно предусмотреть.

Начать внедрение СУЗ лучше всего с определения границ проекта и его целей. Какие именно показатели вы планируете улучшить с помощью системы? Какие направления бизнеса могут извлечь пользу от более эффективного управления знаниями? Среди целей вашего проекта могут быть: улучшение клиентского сервиса, интеграция чат-ботов и голосовых помощников в обслуживание клиентов. Также целью может быть увеличение доли проблем, которые сотрудники смогли решить при первом обращении потребителей. Составьте подробный список долгосрочных и краткосрочных целей и поделитесь им со всеми вовлечёнными в проект коллегами. Так они будут понимать, к чему стремиться.

Процесс внедрения новых способов сбора корпоративной информации и обмена знаниями должен проходить сверху вниз. Как и при внедрении любых других изменений, вам придётся столкнуться с нежелание коллег пробовать что-то новое и менять привычные способы работы. Руководство компании должно объяснить всем сотрудникам всех вовлечённых отделов, каких целей поможет достичь внедрение системы управления знаниями. При этом важно на протяжении всего проекта внедрения собирать обратную связь от коллег и учитывать её на следующих этапах.

Как сейчас в вашей компании выстроены процессы создания и структурирования корпоративного контента? Как организован обмен знаниями? Стоит ли переиспользовать какой-то из уже имеющихся процессов?  Какие процессы нужно дополнительно создать, чтобы внедрение системы управления знаниями прошло эффективно? Не нужно изобретать колесо. Постарайтесь максимально использовать то, что уже есть.

Выбирать функционал СУЗ нужно в зависимости от задач, которые стоят перед компанией. При этом есть универсальный набор функциональных возможностей системы управления знаниями, который будет полезен в любой организации.

• Вносить новый контент в систему должно быть легко и удобно. Также должно быть легко и удобно обновлять статьи, править их.
• СУЗ должна поддерживать омниканальный подход к коммуникации: во всех каналах коммуникации должны быть одни и те же сведения.
• В СУЗ должны быть механизмы отправки обратной связи. Это поможет постоянно улучшать качество знаний в системе.
• В СУЗ должна быть возможность отслеживать и анализировать ключевые метрики той или иной инициативы.
• СУЗ должна быть интегрирована с чат-ботами и голосовыми помощниками. Сейчас эффективная коммуникация с клиентом просто немыслима без этих инновационных технологий.

Для того, чтобы понять, в правильном ли направлении вы движетесь, нужно постоянно измерять эффективность новой системы и новых процессов. Среди метрик, которые можно применить для оценки эффективности, – количество проблем клиентов, которые были решены после первого обращения, процент пропущенных вызовов в кол-центре, среднее время, за которое удаётся решить проблему клиентов, уровень удовлетворённости клиентов и уровень удовлетворённости сотрудников. Также измерить эффективность системы управления знаниями и ROI (возврат инвестиций) от её внедрения можно с помощью анкетирования сотрудников и клиентов компании. Будет идеально, если одни и те же вопросы вы будете задавать до и после внедрения системы. Например, можно спросить:

• Насколько вы удовлетворены текущим процессом обмена информацией между разными командами в компании?
• По вашим оценкам, сколько времени вы тратите в день на поиски необходимой информации?
• Сколько раз в день/в неделю вам приходится отвечать на одни и те же вопросы?
• Как часто вы не можете найти корпоративную информацию, которая вам нужна для выполнения своих обязанностей?

Важно, чтобы анкеты, которые вы составили, были короткими и точными, чтобы оценка была верной. Не забывайте, что управление знаниями – постоянный процесс, по ходу которого важно сверяться с выбранным маршрутом, чтобы идти в правильном направлении. Видите возможности этот маршрут оптимизировать? Значит, так и нужно поступить: настроить новые функции в системе управления знаниями, дополнить или изменить контент.

Вы, наверное, замечали, как непросто сохранять нужную информацию даже в обычной жизни. Мы стараемся записать что-то важное и составляем списки дел, делаем пометки в книгах и сохраняем вкладки в браузерах. Но когда та или иная информация нужна, оказывается, что её сложно найти или к ней нет доступа. Когда речь заходит о корпоративном управлении знаниями, ситуация осложняется многократно. Сейчас многие компании стремятся внедрять у себя специализированные решения – системы управления знаниями. Она может использоваться и сотрудниками компании для поиска нужной информации и консультирования клиентов, так и самостоятельно самими клиентами. К выбору такой системы нужно подходить ответственно. Неэффективное решение только навредит вашему бизнесу: запутает клиентов и сотрудников или заставит их потратить неоправданно много времени на поиск нужной информации. Однако, даже если вы внедрили эффективную систему управления знаниями, наполнить её контентом, который на самом деле нужен клиентам – задача не из лёгких. Своими секретами по созданию, курированию и размещению статей базы знаний делятся эксперты KMS Lighthouse.

Могут ли ваши клиенты найти в вашей системе управления знаниями всю необходимую им информацию? А что если они знают намного меньше, чем вы предполагаете, и им нужно больше сведений? Постарайтесь охватить всех клиентов: с любым уровнем знаний по вашей тематике. Оптимально структурировать статьи базы знаний по принципу «от простого к сложному». Более продвинутые пользователи смогут легко перейти вниз страницы к более сложной и детальной информации. Если одна и та же статья не подойдёт в вашем случае для пользователей разных уровней подготовки, разбейте материал на несколько. Только не забудьте связать новые статьи между собой с помощью ссылок.

Если вы связываете статьи базы знаний между собой с помощью ссылок, избегайте таких выражений, как «перейдите по ссылке» и не вставляйте в текст сам URL. Постарайтесь привязывать ссылку к осмысленному тексту. Особенно это важно для длинных статей: у пользователя должна быть возможность легко перейти к нужной ему информации.

При подготовке статьи не забывайте о том, что значительная часть пользователей будет читать её с мобильного устройства. Постарайтесь адаптировать ваш материал для этого. Также важно разбить весь текст на небольшие части, чаще использовать буллиты, списки, сноски и прочее. Такие элементы позволят пользователю быстрее просмотреть текст по диагонали и найти то, что ему действительно нужно. Будьте кратки. Чаще всего клиентам нужна помощь немедленно. Статья должна легко читаться, в ней не должно быть терминов или жаргонных слов. Чем проще слова и стиль, тем лучше. Ключевые моменты лучше выделить в хорошо заметные выноски внутри текста. Заголовки и подзаголовки также должны быть простыми. Оптимально вычленить самые распространённые проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, и их использовать в качестве названия статьи. Чтобы понять, какие проблемы самые актуальные для ваших клиентов, посмотрите, какие запросы чаще всего приходят в ваши службы поддержки. Также можно посмотреть, что чаще всего по вашей тематике ищут в поисковиках. Не забудьте прикрепить к статьям видео и картинки для наглядности. Они не только сделают текст понятнее, но и помогут лучше его структурировать. Кроме того, медиаконтент поможет поддержать высокую вовлеченность пользователей.

В начале опишите простыми словами проблему, с которой мог столкнуться ваш клиент. После этого приведите примеры, как эту проблему можно было бы решить. Помните, цель статьи – помочь читателю найти решение его проблемы, а не продать ему что-то и не убедить его в чём-то. Старайтесь давать чёткие инструкции, а не стремитесь извлечь коммерческую пользу.

Постарайтесь соблюдать логику повествования. Там, где можно вычленить хронологический порядок, он должен строго соблюдаться. Самые простые и очевидные варианты решения проблем должны идти в тексте первыми, так как именно они чаще всего и оказываются самыми эффективными. Не перегружайте текст дополнительной информацией и альтернативными решениями. Это можно вынести в другие статьи и дать на них ссылки.

Сегодня клиенты от любого бизнеса ждут немедленного ответа и быстрого обслуживания. Добиться этого без эффективной системы управления знаниями невозможно. Именно она позволяет компании в любой ситуации оставаться на связи со своими клиентами 24/7. При этом, чем лучше продуманы и структурированы материалы внутри этой системы, тем больше от неё пользы: уровень вовлеченности сотрудников выше, а клиенты удовлетворены обслуживанием.

Также вам может быть интересна статья Как понять, насколько успешно организовано управление клиентским опытом в вашей компании.

Кол-центры уже давно стали основой эффективного управления клиентским опытом, поэтому важно видеть различия между ним и обслуживанием клиентов. Обслуживание клиентов заключается в том, что сотрудник компании консультирует потребителя по телефону, электронной почте, через чат, сайт или социальные сети. Обычно сотрудник отвечает на вопросы, которые возникают у клиента уже после того, как товар или услуга были приобретены. Среди вопросов, по которым ведётся консультация, – вопросы о том, как лучше всего использовать продукт, вернуть его или решить проблемы, которые с ним возникли. Управление клиентским опытом же должно осуществляться на протяжении всего цикла взаимодействия потребителя и компании: от поиска продукта или товара до коммуникации после покупки. При это важно, как клиент себя чувствует на протяжении всего взаимодействия с вашим бизнесом и вашими товарами и услугами. И управление клиентским опытом, и обслуживание нацелены на то, чтобы выполнить те обещания, которые компания даёт потребителю перед покупкой, и заслужить его лояльность. Различие небольшое, но его важно понимать, в частности, чтобы максимально эффективно выстроить работу в кол-центре.

Пандемия коронавируса вывела операторов кол-центров на передовую, где им пришлось много консультировать клиентов по тому, как изменились товары и услуги компаний. В этой кризисной ситуации стало видно, насколько хорошо функционирующий кол-центр может помочь клиентам почувствовать себя ценными и хорошо информированными. Сейчас, когда бизнес постепенно возвращается к привычной работе, нельзя забывать о тех уроках, которые преподала нам всем пандемия. В частности, важно уделять большое внимание управлению клиентским опытом в кол-центрах. При этом Колин Шоу, генеральный директор и основатель Beyond Philosophy рассказал, что его компания провела исследование, в ходе которого 66% респондентов сообщили, что не считают важным выстраивать стратегию управления клиентским опытом в принципе. Сам Колин с таким подходом не согласен. «Внедрять стратегию управления клиентским опытом нужно обязательно, – замечает он. – прежде всего организация обязательно должна провести исследование в этой области и на его основе внедрить у себя подходящую политику». Что такое качественное управление клиентским опытом в кол-центре? Это когда операторы с готовностью приходят на помощь клиентам и легко решают их проблемы. Стратегия тут может помочь точнее определить каналы коммуникации, которые предпочитают потребители, мотивировать персонал контакт-центра и даже стимулировать клиентов самим искать ответы на свои вопросы на корпоративном сайте компании или открытых базах знаний. При разработке стратегии управления клиентским опытом, учитывайте рекомендации ниже.

• Инвестируйте в решения для удалённой работы сотрудников. Некоторые компании уже давно сумели разработать процедуры для организации удалёнки. Остальным же пришлось экстренно эти процедуры разрабатывать, чтобы не останавливать работу во время пандемии Covid-19. Во многом переход на удалёнку упростили системы, которые позволяют управлять корпоративными знаниями из облака. Однако выбирать ИТ-решения для дистанционного формата работы нужно очень аккуратно. Они должны не только позволять добиваться бизнес-целей в короткой перспективе, но обеспечивать широкие возможности для мониторинга, отчётности, обеспечения информационной безопасности и прочего.
• Придерживайтесь омниканального подхода в коммуникации с клиентом: последний должен получать одну и ту же информацию во всех каналах: в кол-центре, в чате, на сайте, в розничной точке. У сотрудников вашей компании должен быть лёгкий доступ к одной и той же релевантной информации. Кроме того, важно постоянно собирать обратную связь, чтобы понять, чего не хватает именно вам для эффективного управления клиентским опытом.
• Обязательно используйте инновационные технологии в кол-центре: инструменты для анализа данных, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Анализ данных позволит улучшать коммуникацию с клиентами, управлять звонками и операционной деятельностью контакт-центра. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения помогут собрать больше сведений о звонивших, правильно распределить входящие вызовы среди операторов и подскажут сотрудникам, что лучше сделать в той или иной ситуации.
• Старайтесь управлять знаниями в компании как можно эффективнее. Это поможет операторам больше проблем решить при первом обращении, а новичкам в кол-центре быстрее пройти обучение и сразу начать качественно работать.

Если у вас остались вопросы о том, как организовать качественное управление клиентским опытом в своей компании, присылайте их на почту info@dis-group.ru

В последние полгода работа на удалёнке стала особенно популярной. Многим компаниям пришлось перейти к такому формату за короткий промежуток времени. Не удивительно, что такой переход привёл к целому ряду проблем. Оказалось, что довольно сложно адаптировать корпоративную культуру под удалёнку, обеспечить всю необходимую инфраструктуру и помочь сотрудникам найти баланс между личной жизнью и работой. При этом сделать всё это нужно было так, чтобы не нарушить сотрудничество и совместную работу коллег внутри организации. О том, что такое управление знаниями, читайте в статье Павла Лихницкого, генерального директора DIS Group. Управлять распределёнными командами и поддерживать вовлеченность и активность сотрудников во многом помогает эффективное управление знаниями.

Правильно выстроенные процессы сбора и обмена бизнес-информацией позволяют каждому работнику в компании выполнять свои обязанности эффективнее. Потребность в этих процессах особенно явной становится в условиях работы в географически распределённых командах. Если такие процессы не налажены, компания столкнётся со следующими проблемами.

• Возникнут сложности с коммуникацией. Сотрудникам будет непросто оставаться в корпоративном информационном поле.
• Информация будет распространятся неравномерно, до кого-то из сотрудников она может не дойти.
• Будет сложно понять, насколько та или иная информация важна, будет непросто её донести до заинтересованных лиц.
• При необходимости сотрудники не смогут быстро получить доступ к нужной информации.

Не стоит думать, что управление знаниями сводится к простому обмену информацией с членами своей же команды. Сквозное для всей компании управление знаниями позволит распространять действительно полезные сведения среди всех работников всех департаментов. Среди таких сведений:

• ИТ-информация, которая нужна всем сотрудникам и покрывает основные ИТ-процессы.
• HR-информация, в частности, описание основных корпоративных политик и процедур.
• Информация, которая нужна для обслуживания клиентов и их консультирования по различным вопросам.

Большинство компаний уже давно оценили преимущества управления знаниями в стандартном режиме. Сейчас же стали очень явными и преимущества этого направления для дистанционной работы. Удалённый формат работы прежде всего значит, что у сотрудника не будет возможности подойти к коллеге и задать ему свой вопрос и попросить помощи. Поэтому важно не просто разместить информацию на корпоративном портале, но и дать возможность через этот портал обратиться к тому, кто отвечает за эту информацию в компании. Ниже ещё несколько плюсов управления знаниями для работы на удалёнке.

• Благодаря эффективному управлению знаниями сотрудники получат более комфортные условия труда, а это в свою очередь позитивно отразиться на обслуживании клиентов.
• Благодаря эффективному управлению знаниями можно будет снизить усилия по дедупликции данных и устранения устаревших сведений и баз, где они хранятся.
• Эффективное управление знаниями позволит снизить затраты и повысить операционную эффективность.
• Эффективное управление знаниями улучшит работу решений на основе искусственного интеллекта и порталов самообслуживания.

Сама по себе система управления знаниями не повысит эффективность работы ваших сотрудников. Чтобы добиться успеха вам также нужно будет правильно выстроить все процессы, в том числе чёткий план по созданию, хранению, обновлению информации и обеспечения удобного доступа к ней. При выстраивании таких процессов оптимально учитывать следующие рекомендации.

• Прежде всего нужно определить информацию, которую необходимо распространять среди сотрудников.
• Проведите обучение для сотрудников, научите их самостоятельно определять, насколько те или иные сведения точные и полезные.
• Постарайтесь мотивировать сотрудников делиться с коллегами информацией на ежедневной основе.
• Удостоверьтесь, что у сотрудников на удалёнке есть все инструменты для эффективной совместной работы и управления знаниями (Slack, Zoom, Microsoft Teams, Google Docs и прочие).
• Обязательно собирайте обратную связь обо всём, что касается управления знаниями, чтобы быстро понять, что работает, а что нет.

Ещё одна сложная проблема, с которой компаниям приходится столкнуться при переходе к удалённой работе, – сохранение корпоративной культуры. Генеральный директор и основатель компании CX Journey Аннет Франц считает: «По сути, корпоративная культура не должна меняться во время кризиса. Именно корпоративная культура удерживает рабочий коллектив вместе. Важно продолжать работать, придерживаясь тех же корпоративных ценностей, что и раньше, даже если все сотрудники работают из дома». Эффективное управление знаниями позволит объединить, сплотить сотрудников на удалёнке. Для этого важно разработать правильную стратегию распространения корпоративной информации и использовать качественную систему для этого распространения. Благодаря такому подходу можно добиться большей продуктивности и большей удовлетворённости сотрудников своей работой и более высокого уровня клиентского обслуживания.

Вишнават отвечает за решения Enterprise Streaming Data Management в Informatica. О том, что такое потоковая обработка данных IoT и зачем она нужна, читайте в другой статье блога.

Интернет вещей развивается такими быстрыми темпами, что к концу 2020 года на планете будет больше подключённых к нему устройств, чем людей (так подсчитала компания Cisco). При этом интернет вещей по сути своей представляет неоднородную и распределённую среду. Это накладывает значительные ограничения на то, какие методологии подойдут для сбора данных IoT и их потоковой передаче в слои обработки и аналитики. Проблем становится ещё больше, когда речь идёт о промышленном интернете вещей, где информация собирается с тысяч датчиков. В этой статье я постарался подробно рассказать о том, что это за проблемы и как их можно эффективно решить.

Сейчас есть тысячи различных платформ для поддержки устройств интернета вещей, могут быть прошиты простые устройства (например, осветительные приборы) и более сложные (медицинские аппараты, например, аппараты искусственной вентиляции лёгких). Есть возможность самому программировать работу различных устройств на основе решений open-source (например, Arduino). Можно использовать для интернета вещей промышленные облачные решения или компьютеры. Несмотря на это разнообразие большинство компаний не уделяет должного внимания сбору данных IoT. А из-за этого инновационные проекты (в том числе проекты с применением продвинутой аналитики и искусственного интеллекта) часто оказываются провальными. Часто в проекте просто подразумевается, что данные IoT будут ждать аналитиков и data scientists в нужном месте. На практике же оказывается, что нужно приложить много усилий, чтобы собрать информацию для обработки. Существует множество различных способов взаимодействия с миллиардами датчиков, генерирующих информацию. Но из-за различных ограничений (информационная безопасность, требования вендоров и прочее) собирать данные IoT чаще всего приходится как можно ближе к датчику, который их генерирует. «Как можно ближе» значит в той же локальной сети или через физически связанный кабель. Поэтому так важно иметь возможность без проблем устанавливать программных агентов на оптимальные для сбора данных IoT участки. Кроме того, важно следить, чтобы программное обеспечение соответствовало требованиям к информационной безопасности не только на момент установки датчика, но и на протяжении всего периода его использования. Также важно учитывать, что придётся иметь дело со средами, в которые включены сотни и тысячи отдельных устройств.

Дрейф данных IoT – это постепенное изменение их формата и семантики с течение времени. Худший вариант – когда такие изменения происходят незаметно. Но гораздо чаще часть изменений всё-таки фиксируется. Например, команда замечает новый формат данных IoT, но упускает из виду изменения в семантике, неправильно заполненные или никак не запененные поля. В любом случае при сборе данных IoT нужно помнить о дрейфе, чтобы не собирать мусор. Ниже несколько распространённых подходов, которые компании обычно применяют по отношению к дрейфу.

• Самая простая стратегия – полностью игнорировать дрейф. Компании придерживаются такого подхода, когда ничего не могут сделать с этой проблемой или когда даже не подозревают о её существовании. Очень не рекомендую так делать, так как данные IoT в этом случае будут очень низкого качества.
• Также можно при изменении формата или семантики данных IoT сразу останавливать сбор информации и оповещать всех заинтересованных сотрудников об инциденте. Этот подход самый безопасный. Благодаря ему вы избежите сбора некачественных сведений, потому что какое-то время не будете собирать ничего.
• Ещё один подход – постараться передавать только качественные данные IoT в потоковую аналитику, не прекращая сбор информации как таковой. Можно не передавать отдельные поля, в которых находится некачественная информация. При этом важно сделать советующую пометку для коллег и сообщить об инциденте тем, кто сможет устранить его.
• Ещё более сложный подход – обучить систему автоматически устранять дрейф. Например, представьте себе поле «сумма», в которое всегда попадало какое-то значение, выраженной в числах, по умолчанию в какой-либо валюте. Но по каким-то причинам в это поле начали попадать не только цифры, но и название валюты. В этой ситуации система должна автоматически определить дрейф, сообщить об этом ответственным сотрудникам и самостоятельно устранить проблему.

Дрейф – одна из ключевых причин плохого качества данных IoT. Ситуацию осложняет то, что происходит дрейф в системе, которая потом будет служить источником информации для других систем. Если у вас не будет возможности тщательно мониторить ситуацию, будет очень сложно добиться того, чтобы собираемая информация была верной. Рано или поздно сбор потоковых данных IoT будет нарушен, или, что ещё хуже, некачественная информация попадёт в различные системы компании.

Мы привыкли к тому, что интернет сейчас доступен всегда. Однако всякое может произойти. К тому же в некоторых ситуациях использование интернета затруднено в принципе. Прекрасный пример этому – судоходное дело. Корабли, субмарины, трейлеры и яхты большую часть времени не подключены к всемирной паутине, остаются изолированными. А если подключение и есть, оно осуществляет через спутники и обычно очень дорогое. Операции на борту не могут зависеть от подключения к дата-центру на земле. В такой ситуации обычные подходы к мониторингу (сбор больших объёмов информации о параметрах работы и оповещения о сбоях через сервер) не работают. При этом те сведения, которые собираются на суднах, также хотелось бы использовать. Выход может быть следующий: подготовить заранее процесс сбора данных IoT (в том числе и потоковых) к перебоям с интернетом – настроить процессы эффективного сохранения информации и её последующей загрузки в системы-приёмники. Частично собранные сведения можно обработать и использовать на месте, остальные – сохранить и использовать, когда связь появится. При настройке такого сохранения и отложенного использования данных IoT необходимо учитывать целый ряд важных факторов. В частности, что должно произойти при внезапном появлении сети на несколько секунд? Будут ли более приоритетными свежие данные IoT по сравнению с более старыми? Или стоит поочерёдно загружать в системы потоковые и сохранённые сведения. О том, как справиться с другими проблемами потоковой аналитики данных IoT, читайте во второй части статьи.

Также читайте статью Сьюзен о роли CDO во время кризиса.

Сейчас, чтобы реализовать любую инициативу в бизнесе, нужно уметь хорошо работать с данными. Поэтому большинство CDO (директоров по данным) стараются фокусироваться на поиске новых возможностей извлечения прибыли для своих компаний, повышении эффективности, уменьшении затрат и рисков. Кроме того, CDO участвуют в защите данных и выполнении требований регуляторов. Стратегии по управлению данными и Data Governance становятся незаменимой базой для достижения бизнес-результатов. При этом, как никогда раньше, стало очевидным, что даже самая проработанная стратегия не принесёт пользы компании, если эту стратегию не будет поддерживать и продвигать руководство и сотрудники на местах. В последние несколько недель мне удалось поработать со многими CDO со всего мира. Это позволило мне понять, что позволяет преуспевать в управлении данными и где чаще всего находятся слабые места в инициативах Data Governance. Что, на мой взгляд, отличает лидеров в области Data Governance от всех остальных? Прежде всего, они активно стремятся к эффективному использованию данных и развитию организации, в которой работают. У них есть чёткое понимание того, чего они хотят добиться. Кроме того, успешные CDO умеют доступно рассказать об этом видении коллегам. Важно также иметь хорошее понимание всех слабых мест в управлении данными и в бизнесе компании в целом, понимание целей всех вовлечённых сотрудников и тех выгод, которые они могут получить от Data Governance. Также невозможно не отметить, что успешные CDO умеют выстраивать отношения с вовлечёнными в проект Data Governance сотрудниками. Нужно быть готовым к тому, что не все сотрудники поймут и сразу примут стратегию управления данными. Многим, особенно в начале, может показаться, что эта стратегия представляет лично для них какую-то угрозу. Многие окажутся слишком загружены и без Data Governance, для них проект CDO станет очередным проектом, требующим выделения ресурсов. Директор по данным должен быть хорошим дипломатом, чтобы построить хорошие взаимоотношения с такими сотрудниками и добиться их поддержки.

Однако, чтобы добиться успехов на позиции CDO, быть хорошим стратегом недостаточно. Не менее важно хорошо представлять себе, как эту стратегию реализовать на практике и быть готовым изменить свой подход, если этого потребуют обстоятельства. Так, например, не стоит стремиться каталогизировать все данные в компании сразу или пытаться создать бизнес-глоссарий для всех терминов, или написать все правила для определения качества всей корпоративной информации. Во всех действиях CDO должен преобладать практический подход, в том числе и в коммуникации с вовлечёнными в проект Data Governance коллегами. Кроме того, CDO должен всегда принимать во внимание то, какую ценность принесёт его стратегия организации в целом и сотрудникам, которым из-за неё придётся изменить то, как они привыкли работать. Мне приходилось видеть, как CDO разрабатывают толстые тома стратегий без учёта корпоративной культуры своих компаний. Этот подход неэффективен. Наоборот, важно спросить себя, кто будет вовлечён в проект Data Governance, к чему они стремятся, как они привыкли работать и как можно мотивировать их работать по-другому. В качестве примера такого подхода можно привести американскую страховую компанию New York Life Insurance Company. Вице-президент этой компании Блейк Эндрюс принимал участие в одном из вебинаров Informatica. Он рассказал о том, как стратегия Data Governance в его компании позволила повысить качество данных и с их помощью добиться лучших бизнес-результатов. В самой компании такой успех связывают с хорошо продуманной системой Data Governance, в которой были учтены и доступные ресурсы, и экспертиза, и специфика самих бизнес-результатов, и доступные стимулы для продвижения управления данными. Кроме того, такие CDO, как Блэйк Эндрюс хорошо чувствуют настроение в команде, с которой работают, стараются искать разные подходы к коллегам. А это очень важно. У CDO в запасе должно быть несколько различных подходов и тактик коммуникации и сотрудничества с разными командами, вовлеченными в программу Data Governance. Эти подходы и тактики должны учитывать проблемы, задачи, возможности и ресурсы этих команд. Всё это в свою очередь может принести очень большие плоды. Так Блейк Эндрюс отмечает: «Для нашей команды большое значение играет обратная связь от коллег. Так, несколько месяцев назад один из бизнес-аналитиков сообщил нам, что он вместе с своими коллегами смог проанализировать систему всего за несколько дней. И это при том, что раньше на такой анализ ушло бы от четырёх до шести недель. Такие истории показывают, насколько нам удалось повысить эффективность работы в нашей компании, а значит, добиться того успеха, к которому мы стремимся».

Настойчивость – ключевая черта успешных лидеров. Некоторые CDO склонны прятаться сразу после первых неудач при попытке организовать стратегическую совместную работу со всеми отделами компании. Вместо того, чтобы продолжать такие попытки, эти директора по данным фокусируются на нескольких мелких пилотных проектах и их продвижении внутри организации. При этом тем CDO, которые проявляют настойчивость зачастую удаётся договориться с большинством руководителей компании, разработать с ними общую стратегию и план действий. Успешные CDO постоянно думают о том, как они и их офис могут быть полезны для организации в целом. И таких CDO не так-то просто заставить спрятаться и отказаться от масштабных инициатив. Настойчивость играет такое большое значение для директоров по данным из-за того, что уровень неудач в проектах Data Governance очень высок. При этом нельзя сказать, что успешность этих проектов зависит только от директора по данным и его команды. Чтобы CDO преуспеть, ему обязательно нужна стратегия, план действий и настойчивость, чтобы этот план действий реализовать. Безусловно, сам план будет меняться из-за изменений ситуации на рынке, изменения приоритетов компании и множества других факторов. Однако CDO должен дать своей команде чёткое представление, куда необходимо стремиться, а также показать, что есть план и динамика развития. При изменении обстоятельств важно сообщить команде об этих изменениях и о том, как они повлияют на ранее утверждённый план действий. CDO придётся руководить коллегами, которые не находятся у него в прямом подчинении. Скорее всего потребуется довольно много работы, чтобы определить ожидания от проекта по Data Governance среди всех коллег и настроить эффективную коммуникацию. CDO придётся регулярной основе анализировать пользу, которую вовлечённые в проект сотрудники извлекают из его инициатив по управлению данными. На основе этого придётся вносить изменения и в сами инициативы, и в работу вовлечённых в них кросс-функциональных команд. Кроме того, возможно, придётся периодически привлекать новых сотрудников по мере того, как старые будут переходить на другие позиции или фокусироваться на других проектах. Умение эффективно управлять кросс-функциональными командами играет большое значение для CDO. В качестве примера приведу американскую инвестиционную компанию Invesco. Вот что рассказал на одном из недавних вебинаров Рик Тернок, руководитель корпоративных сервисов на базе данных Invesco: «Мы создали совет по данным, в который привлекли руководителей различных бизнес-функций. Каждый руководитель ответственен за принятие решений по работе с данными в компании, в том числе за расстановку приоритетов, распределение ресурсов и инвестирование. Мы постарались найти баланс между долгосрочными стратегическими инициативами и проектами, которые должны принести пользу сразу (например, решение актуальных проблем с качеством данных и их неэффективного использования). Последние призваны продемонстрировать ценность Data Governance и задать вектор развития. Кроме того, важно разработать качественный план коммуникаций и управления изменениями для того, чтобы эффективно трансформировать то, как сейчас ведётся работа».

CDO должен уметь очень эффективно вовлекать в свои проекты не только сотрудников, которые находятся у него в подчинении, но и работников других отделов и бизнес-функций. Безусловно, необходим будет костяк работников, которые будут активно продвигать Data Governance в своих отделах. Обычно это специалисты, которым больше всего нужно эффективное управление данными для выполнения собственных обязанностей. К созданию офиса CDO нужно подходить так же, как вы подходили бы к управлению магазином. Безусловно, если вы открываете свой магазин, важно завоевать долю на рынке, привлечь покупателей, собрать положительные отзывы, показать, что у вас есть продукты, услуги и сотрудники, которые могут решить проблемы клиентов. При этом чем больше будет положительных отзывов о вашем магазине и чем шире ассортимент на полках, чем чаще к вам будут обращаться потенциальные покупатели. Мне нравится пример компании UNC Health Care, которая применяет у себя модель работы на основе сообществ. На мой взгляд, такая модель позволяет CDO и сотрудникам его офиса стать ближе к тем, кто является клиентом инициатив по работе с данными. Вот как описывает этот подход Соня Джордан, менеджер по корпоративной аналитике и Data Governance в UNC Health Care: «Систему аналитики у себя мы строим по модели отдельных сообществ. Нельзя сказать, что она централизована или децентрализована. Одни сотрудники на местах занимаются операционной аналитикой и клиническими исследованиями. Другие – работают в централизованной команде ИТ и корпоративной аналитики, они выполняют задачи, связанными с данными в рамках всей организации. Мы и дальше будем развивать сообщества. Мы организуем комитет по дальнейшему планированию сообществ, создадим рабочие группы вокруг различных доменов данных и отдельных инструментов, постараемся обеспечить более лёгкий доступ для разработчиков к корпоративному хранилищу и инструментам Data Governance. Мы уже настроили единую систему определения приоритетности задач и инвестиций в них, и выработали модель управления аналитикой».