Digital Acceleration

Related Expertise: Digital, Technology, and Data, Digital Transformation, Data and Digital Platform

Цифровое ускорение может остаться лишь мечтой, если нет нового подхода к технологиям

By Karalee CloseAntoine GourévitchMarc SchuuringMarc StermanLucas Quarta, and Aziz Sawadogo

Eще до того, как пандемия COVID-19 изменила расстановку сил в бизнесе, около 50% компаний, участвовавших в опросах BCG, заявляли, что считают цифровые трансформации своим приоритетом. Однако теперь, когда требования самоизоляции и социального дистанцирования внезапно вынудили всех больше работать и торговать онлайн, уже более 80% компаний считают ускорение цифровых преобразований стратегической необходимостью.

К сожалению, нагромождение старых технологий в существующих системах и устаревшие приемы управления данными остаются серьезными препятствиями, сдерживающими темп и ограничивающими успешность проектов цифровой трансформации. Бизнесом многих крупных компаний управляют сотни — если не тысячи — систем, данные заперты в разрозненных хранилищах, а подготовленных кадров ощутимо не хватает. Традиционные подходы служб ИТ к решению этих проблем никак не помогают. Системные интеграторы любят масштабные программы, переводы на новые платформы и комплексные замены всего, но такие проекты реализуются годами, стоят больше, чем большинство компаний могут себе позволить, связаны с рисками, и крайне маловероятно, что обещанное в конце концов удастся получить. Для ускорения цифровой трансформации требуются новые подходы к ИТ.

Работая с компаниями в самых разных отраслях — от розницы и финансовых услуг до потребительских товаров, здравоохранения, энергетики и автомобилестроения, — мы разработали подход к ускорению цифровой и ИТ-трансформации в компаниях, принципиально отличающийся от стандартных советов, которые технические эксперты привыкли давать руководителям компаний. Главное здесь — сосредоточиться на результатах бизнеса и «отвязать» цифровую трансформацию от замены основных систем; так создавать ценность можно будет намного быстрее. Наш подход позволяет генерировать ценность с ранних этапов процесса, однако он требует новых компетенций и новых методов работы.

Высвобождение данных и ускорение формирования критических компетенций в бизнесе

Вместо того чтобы затевать многолетнюю трансформацию основных систем, компании могут создавать вдвое больше ценности, чем позволила трансформация системного «ядра», тратя на это вдвое меньше времени и ресурсов; для этого им нужно придерживаться подхода, в котором приоритетными являются скорость работы с данными, гибкость и ускоренное обучение как факторы конкурентного преимущества. Этот подход, который мы назвали даннные и цифровые платформы (data and digital plaforms, DDP), отделяет цифровую трансформацию бизнеса от трансформации основных ИТ-систем. В рамках этого подхода создается дополнительный уровень данных, который позволяет высвободить данные из основных систем, разбросанных по всей организации. Благодаря DDP-подходу технологические комплексы получают простые интерфейсы, данные движутся быстрее и становятся новым источником конкурентного преимущества, а организованные на принципах agile команды могут работать по-новому, в большей степени используя преимущества коллективного метода.

Фундаментом этой схемы является «эталонная архитектура» DDP. Именно в этой архитектуре данные отделяются от основных транзакционных систем, таких как ERP и CRM, создаются более модульные интерфейсы между системами (интерфейсы прикладного программирования (API)) и становится возможным использование облачной инфраструктуры, повышающей скорость и гибкость. Она также создает цифровой фронт взаимодействия с потребителями, в большей степени способный к адаптации и эволюции по мере возникновения у потребителей, поставщиков и работников новых потребностей. Благодаря ИИ, программному обеспечению с открытым исходным кодом и облачным сервисам DDP могут по-новому комбинировать внутренние и внешние данные, предоставлять такие данные как сервис на омниканальный уровень «умного» бизнеса, делая возможным создание новых цифровых сервисов каждые несколько недель вместо прежних 12–18 месяцев.

Используя DDP-подход, компании могут работать практически в каждом аспекте своего бизнеса лучше и быстрее. Например, они могут улучшать клиентский опыт и отношения с клиентами, используя модели продаж следующего поколения, основанные на более совершенной сегментации клиентской базы и оптимизации цен через использование данных. Они могут повышать эффективность предприятий, используя ИИ для оптимизации технического обслуживания и планирования производства. Они также могут усовершенствовать ряд вспомогательных функций, используя роботов и ИИ для цифровизации работы различных служб, например процессов управления заказами от размещения до оплаты, работы ИТ-систем и адаптации новых работников.

Высвобожденные данные — двигатель трансформации

Способность DDP высвобождать данные и отделять их от старых ИТ-систем обеспечивает три весомых преимущества (см. рис. 1). Во-первых, цифровая трансформация бизнеса с этого момента идет своим путем, отличным от ИТ-трансформации. Иными словами, компании больше не нужно затевать масштабную замену основных систем, чтобы повысить скорость использования данных. Бизнес может осваивать новые сценарии использования данных независимо от решений ИТ-службы о том, как и какими темпами следует модернизировать основные системы. При таком подходе отпадает необходимость в первоочередной дорогостоящей и рискованной перестройке основных систем и устраняется серьезная преграда, ранее препятствовавшая ускорению цифровой трансформации бизнеса. Благодаря модульному подходу компании могут модернизировать ИТ и осваивать новые компетенции параллельно и гораздо более быстрыми темпами.

Во-вторых, DDP-подход передает данные в руки бизнеса, так что бизнес и технологические подразделения получают возможность объединять внутренние и внешние данные, добиваясь мгновенного преимущества, и уже на этой основе постепенно наращивать базу и осваивать новые виды ее использования. Модульность облегчает оперативное использование сводных данных. API являются связующим звеном, благодаря которому все компоненты DDP-подхода — будь то основные транзакционные системы, продукты, основанные на данных, или интеллектуальные механизмы бизнеса — работают как единое целое (см. рис. 2).

Модульность также снижает издержки благодаря использованию существующих сервисов «ядра» и освоению концепции открытого исходного кода. В то же время она обеспечивает качество и производительность за счет использования вещей, которые уже испытаны, доведены до ума и реально работают. Это позволяет инженерам и аналитикам сосредоточиться на элементах данных, «умных» бизнес-сервисах и путях, имеющих наибольшее значение в рамках новых сценариев использования.

В-третьих, высвобождение данных укорачивает сроки создания ценности. Доступ к данным упрощается, и бизнес может использовать их для формирования новых стратегических выводов. Такая гибкость и оперативность позволяет бизнесу одновременно осуществлять множество инновационных инициатив, проводить спринты, изучать полученную ценность и регулярно передавать в линейные подразделения новые цифровые сервисы. Поскольку сроки создания ценности сокращаются, не возникает и противоречия между процессом трансформации бизнеса и стратегией организации.

Достижение конкретных результатов в бизнесе

В конечном итоге DDP-подход обогащает бизнес рядом новых полезных свойств.

  • Стратегическое и оперативное управление данными. DDP-подход определяет, какие данные являются активами уже сегодня и какие наборы данных критически важно иметь в собственности или приобрести для получения преимущества. Он делает доступной информацию обо всех сферах и типах данных, а также информацию о контроле качества со стороны владельца данных, мерах по защите и управлению их безопасностью.
  • Данные как сервис. DDP-подход делает подготовленные данные доступными в качестве сервиса в составе различных продуктов и является источником данных для различных сценариев использования, позволяя тем самым ускорять реализацию цифровых инициатив и устранять сложности вокруг данных ERP.
  • Инфраструктура данных как сервис. DDP-подход предоставляет функционал аналитической платформы в зависимости от потребностей команд, прорабатывающих различные сценарии использования. Он определяет, обеспечивает работоспособность и автоматизирует подобные платформенные сервисы по мере возможности.

Преимущества эти отнюдь не чисто теоретические. У нас есть опыт помощи компаниям из разных отраслей в подтверждение основных концепций. Например, мы работали с фармацевтической компанией, которая применила DDP-подход для реализации трехлетнего плана перехода на концепцию индустрии 4.0 и цифровизации своих операционных процессов уже в течение первого года (см. рис. 3). DDP-подход позволил компании модернизировать свои фабрики шаг за шагом, вместо того чтобы ждать завершения полного обновления ERP-систем. Продажи выросли, сроки производства сократились, проценты брака и списаний уменьшились, качество прогнозов и общего управления запасами повысилось. В течение одного года проект вышел на самоокупаемость, через два года выгоды от трансформации в 3,5 раза превысили вложения, что позволило компании инвестировать дополнительные средства в цифровую трансформацию и развитие основных компетенций.

В пандемию коронавируса стало очевидно, что компании с более развитыми цифровыми компетенциями могут использовать DDP, чтобы быстро «подтягивать» данные из великого множества источников и объединять их новыми и творческими способами. К примеру, Tencent и Alibaba в Китае понадобилась всего одна неделя, чтобы разработать и выпустить в обращение продукт под названием Health Code — QR-код, позволяющий определить уровень риска заражения отдельного человека на основании его персональных данных, сведений о местоположении и информации о состоянии здоровья. Основанный на онлайн-данных, обновляемых в реальном времени, Health Code позволил радикально повысить эффективность первичного тестирования и заменил собой бумажные пропуска.

В то же время существует множество примеров того, как компании застревают в старых лекалах и оказываются не в состоянии получить доступ к самым базовым данным. Например, у одного ритейлера качество данных о запасах было настолько низким, что компания не знала, сколько масок N-95 есть в наличии в ее розничной сети, не говоря уже о запасах масок в каждом отдельном магазине. Как следствие, компания не смогла продавать маски на Amazon и испытывала затруднения с их поставками в больницы.

Как заставить данные работать

Чтобы заставить данные работать и создавать на их основе стратегические активы, компаниям необходимо располагать ключевыми компетенциями двух типов. Во-первых, бизнесу необходимо освоить новые компетенции в работе с данными: данные необходимо определять, обеспечивать оперативное и стратегическое управление ими; их также необходимо собирать, очищать, транспортировать и объединять (т. е. получать на их основе некий творческий продукт). Во-вторых, компаниям необходимо наращивать технологические компетенции, в том числе в сферах инженерного дизайна, выработки инженерных решений, интеграции разработки и эксплуатации (DevOps), а также компетенции в сфере обеспечения безопасности.

Однако по-настоящему раскрыть ценность данных компании смогут, только если освоят новые методы работы. Мультидисциплинарным командам нужно работать слаженно, чтобы ставить правильные вопросы о том, как нужно использовать данные для получения наиболее важных результатов. Применяя методы работы в спринтах, обеспечивающих итеративность рабочего процесса, такие команды могут сочетать новые методы обработки и анализа данных с глубоким пониманием бизнес-процессов и факторов ценности. Чем эффективнее могут сотрудничать бизнес, разработчики и эксплуатанты (BizDevOps), тем быстрее компания может перейти от выявления потребности бизнеса к разработке и внедрению решения.

Такие новые методы работы требуют высоких уровней технологической компетентности не только от технологических команд, но и от бизнеса — эти компетенции компаниям, возможно, потребуется вернуть из офшоров, восстановить или заново сформировать своими силами. Например, инженерам по разработке программных продуктов необходимо быть в тесном контакте с линейными подразделениями, чтобы, день ото дня работая бок о бок с ними, быстро создавать и вводить в строй основные алгоритмы. Перевод инженерных кадров на производства, порой через много часовых поясов, может на самом деле оказаться дороже содержания инженерной службы в самой компании, так как любой подобный «офшоринг» удлиняет сроки создания ценности.

Вооружившись этими знаниями, компания может предпринять следующие ключевые шаги для внедрения DDP-подхода. Во-первых, ей следует провести быструю, непредвзятую оценку текущего уровня цифровой зрелости в сравнении с конкурентами, обеспечив «взгляд со стороны» на проблему. Такие инструменты, как созданные BCG «индекс цифрового ускорения» и «оценка зрелости компетенций по работе с данными» (DACAMA), обеспечивают объективное и основанное на фактах представление об отправной точке, помогая правильно расставить приоритеты.

Параллельно с этим необходимо провести более предметную и детальную оценку, позволяющую оценить ситуацию «взглядом изнутри»; это необходимо, чтобы определиться, на какие именно результаты цифровой трансформации следует ориентироваться с учетом целей деятельности и стратегии бизнеса компании. Мы называем это анализом «удаленности от эталона». Например, розничная компания при выполнении этого анализа рассматривала бы такие «цифровые» темы, как опыт покупателя в магазине (физическом и онлайн), развитие мультиканальной сети и формирование лояльной базы клиентов.

По каждой теме компаниям необходимо ответить на пять базовых вопросов:

  1. Какие примеры результатов цифровой трансформации в различных секторах можно считать эталоном в своем классе?
  2. Как выглядит наша компания на фоне таких эталонных примеров?
  3. Четко ли сформулированы наши устремления в сравнении с эталоном?
  4. Если бы текущие цифровые инициативы нашей компании завершились сегодня, насколько близко мы подошли бы к тому, чтобы стать эталоном в своем классе?
  5. В реальности насколько быстро можно завершить эти цифровые инициативы?

Временной элемент, который будет выявлен в результате такого анализа, является ключевым — если цифровые инициативы затянутся надолго, придется их пересмотреть и, возможно, даже от них отказаться. В конце концов, даже если бы текущие цифровые инициативы сделали компанию эталоном в своем классе сегодня, если на их реализацию потребуется три года, компания уже не будет лучшей в своем классе к моменту их завершения.

Чтобы проиллюстрировать анализ «удаленности от эталона», рассмотрим, как ритейлеру следует подступиться к той или иной «цифровой» теме, например к «формированию лояльной базы покупателей». На рис. 4 внешнее кольцо представляет эталонную позицию для каждого элемента «формирования лояльной базы клиентов», а центр — отсутствие соответствующих компетенций. Следуя этой методике оценки, компания может наглядно представить, насколько хорошо она справляется с вопросами с первого по четвертый.

Такая оценка неизбежно покажет несоответствия между устремлениями и фактическими показателями компании, а также технические компетенции, необходимые компании для достижения поставленных задач. Используя полученные выводы, компания может актуализировать и приоритизировать свой портфель цифровых инициатив, определяя их последовательность таким образом, чтобы получать практические выгоды ежеквартально и быстрее достигать уровня эталона.

Мысленные развороты

Реализовать все это на практике не так-то просто. Более того, поскольку DDP-среда настолько отличается от типичной ИТ-среды, переход к ней потребует от высших руководителей мысленно сделать разворот сразу по пяти направлениям:

  1. Отделить цифровую трансформацию от трансформации основных систем. Такая перемена делает бизнес более гибким и снижает риски ИТ. Основные системы могут трансформироваться своим чередом и реинтегрироваться в модульную среду, когда придет время.
  2. Высвободить данные из основных систем. Владельцем данных должен быть бизнес, а не ИТ. Это — важнейший фактор грамотной приоритизации и создания ценности.
  3. Формировать новые компетенции внутри. Важнейшие инженерные компетенции необходимо вернуть из офшоров и заново создать внутри компании. Если инженеры работают бок о бок с линейным персоналом, это сокращает время до создания ценности.
  4. Применять итеративные методы выпуска продуктов. Чтобы должным образом реагировать на запросы потребителей и повышать общую устойчивость бизнеса, новые инструменты и сервисы нужно передавать в линейные подразделения ежеквартально, а не раз в год или два.
  5. Ориентироваться на быстрое создание ценности. Если текущий цифровой проект нельзя разбить на части поменьше для более быстрой реализации и никак не избежать ситуации, когда проект растягивается на несколько лет, его нужно немедленно свернуть. Это необходимо сделать, даже если в него уже вложены значительные средства, потому что тот цифровой опыт, который он создаст, изначально окажется устаревшим на несколько лет.

Заключение

Ситуации, когда технологии становятся тормозом цифровой трансформации, вполне можно избежать. Используя DDP-подход, т. е. высвобождая данные из основных информационных систем и предоставляя бизнесу максимальный доступ и превосходные инструменты, позволяющие комбинировать данные совершенно новыми, уникальными способами, компании могут раскрутить «маховик инноваций». Действуя таким образом, они непрерывно снабжают линейные подразделения новыми продуктами и сервисами, которые позволяют быстро реагировать на нужды потребителей и действия конкурентов. Особенно в период пандемии COVID-19 и в новой реальности, которая радикально меняет географические и отраслевые границы, ускорение цифровой трансформации становится непременным условием выживания и процветания.

Цифровое ускорение может остаться лишь мечтой, если нет нового подхода к технологиям

SUBSCRIBE