ФОТО: архив пресс-службы

Канат Абиров

Основная экспертиза DIS Group KZ лежит в сфере цифровой трансформации и управления данными на базе ведущих мировых технологий. В чём суть цифровой трансформации, какие существуют пути для монетизации данных и без каких процессов её невозможно осуществить, рассказывает Канат Абиров, генеральный директор DIS Group KZ.

Цифровая трансформация и три пути монетизации данных

Цифровая трансформация сейчас – едва ли не основная повестка для бизнеса, а её основная цель – монетизация данных и превращение их в ключевой актив. Но что такое монетизация актива данных? Она совершенно не подразумевает превращение в ИТ-компанию в «классическом» понимании этого слова. Для банков, промышленных предприятий, топливно-энергетических и любых других компаний цифровая трансформация открывает новые возможности для развития их основного бизнеса с опорой на накопленные компаниями массивы данных и основные пути монетизации их как актива.

B2G-монетизация

Первый путь условно можно назвать B2G-монетизацией, в основе которой лежит комплаенс. К примеру, для банков и финансовых организаций это означает соответствие требованиям Национального банка, а для промышленных и логистических компаний приоритетными являются критерии ESG и допустимые объёмы выброса углекислого газа. Нарушение регуляторных требований влечёт за собой большие штрафы и разнообразные санкции. Особенно жёсткие экологические требования предъявляются к товарам и услугам на Западе, и страны СНГ тоже движутся по этому пути. Используя данные о вредных выбросах, углеродном следе и т.д., можно оптимизировать производственные процессы и логистику, избежать этих штрафов и тем самым снизить издержки компании. В Западной Европе и США такой вид монетизации является одним из основных, и есть все основания полагать, что в перспективе 3-5 лет по этому же пути пойдут Казахстан и другие страны СНГ.

Data-продукты для внешней монетизации

Внешняя монетизация строится на создании data-продукта (то есть продукта, основанного на данных) и выстраивании экосистемы вокруг него. Хорошим примером служат телекоммуникационные компании, располагающие огромным массивом данных о подключениях телефонов к различным сотовым вышкам и, следовательно, о перемещениях абонентов. На основании этой информации компания может создать аналитическую модель ежедневной миграции населения и предложить её, к примеру, акимату одного из крупных городов республики. Эта обезличенная, не раскрывающая персональные данные абонентов модель будет, тем не менее, иметь большую ценность, ведь она покажет реальную загрузку транспортных магистралей и ляжет в основу развития городской системы дорог.

Внутренняя монетизация и «конвейер гипотез»

Третий и основной путь – это внутренняя монетизация, на которую сейчас приходится порядка 70-80% всей прибыли, получаемой на основе данных. Речь идёт о повышении эффективности процессов самой компании: коммуникаций с клиентом, логистики, закупочных процедур и т.д. Суть внутренней монетизации заключается в том, чтобы, выдвинув бизнес-гипотезу, собрать имеющиеся в компании данные, построить на их основании отчётность и проверить гипотезу с помощью умной предиктивной аналитики.

Наилучшим образом здесь работает гейтовый подход, позволяющий отказаться от продолжения проекта, если это кажется нецелесообразным, на каждом из его этапов: после поиска данных и объединения их в едином озере данных, по итогам построения прототипа и проверки гипотезы, по результатам полевых испытаний и оценки их результатов с точки зрения бизнес-эффекта и технических возможностей по реализации. Вариантов может быть множество: казавшаяся интересной гипотеза может не сработать на стадии прототипирования либо решение окажется интересным, но слишком дорогим по внедрению. Таким образом, создаётся постоянный конвейер по генерированию и отработке гипотез на основе данных.

Know Your Data – ключ ко всему?

Самый длительный и ресурсозатратный этап этого конвейера – безусловно, поиск и анализ данных. Если запускать его с нуля для каждой новой гипотезы, большинство таких проектов рискуют остаться нереализованными. Причин может найтись множество: не удалось найти данные, или найденные данные оказались плохого качества, или нужные данные всё это время были у соседнего подразделения, но об этом никому не было известно, поэтому переиспользовать их не удалось.

Процесс Know Your Data подразумевает постоянный, непрекращающийся поиск новых данных, оценку их качества, включение их в единую интеграционную модель, определение владельцев, построение каталогов данных, связей между данными и бизнес-глоссариев. Его можно сравнить с постоянно обновляемым каталогом в библиотеке, без которого посетители просто не смогут найти среди моря книг нужную. Процесс Know Your Data позволяет кардинально ускорить наш «конвейер гипотез» и свести к минимуму связанные с этим издержки и трудозатраты.

Процесс заказа данных

Найдя в библиотечном каталоге нужные книги, читатель не должен сам идти в хранилище и рыться на полках. Ему достаточно заполнить формуляр, и он получит всю литературу в читальный зал в удобное время. Заказ данных в цифровой компании организован аналогичным образом. Искомые данные можно запросить в нужном формате: в виде сегмента озера данных, витрины, готового отчёта и т.д., причём для этого не нужно предварительно готовить техническое задание. Таким образом, процесс заказа данных позволяет сократить до минимума сроки их получения, но чтобы этот механизм работал, необходимо обеспечить высокий уровень качества данных.

Управление качеством данных

Конвейер Know Your Data поставляет новые данные бесперебойно, вне зависимости от того, находится ли в данный момент в работе какая-либо гипотеза. Но чтобы эти данные можно было эффективно использовать в любой момент, такой же бесперебойной должна быть и оценка их качества. Объём имеющихся у бизнеса данных постоянно растёт, и нужно не только понимать, откуда они появились и кто их заказчик, но также что различные подразделения компании понимают под каждый атрибутом и какой целевой уровень качества данных для каждого конкретного процесса. Таким образом создаётся централизованный ресурс, к которому можно обращаться при возникновении бизнес-гипотезы, будучи уверенными, что нужные данные будут найдены, а если подобный кейс уже решался, этот опыт можно будет переиспользовать, не плодя сущности без необходимости. Внедрение управления качеством и процесса Data Governance становится первым шагом к Know Your Data.

Эти 3 процесса – Know Your Data и лежащие в его основе процессы заказа данных и управления их качеством – и становятся основой цифровой трансформации компании, превращая данные в её ключевой актив и основной драйвер развития бизнеса.