Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов Андерсон Карл
В компании должен быть топ-менеджер, отвечающий за данные. В течение длительного времени это был CTO (Chief Technology Officer, технический директор) или CIO (Chief Information Officer, директор по информационным технологиям). Однако для них данные не представляли стратегический актив, поскольку эти сотрудники преимущественно концентрировались на информационных системах как таковых, то есть на инфраструктуре для поддержания компании на плаву. К счастью, в последнее десятилетие наблюдается определенный сдвиг, так как все больше компаний уже не ассоциируют данные только с расходами и обязательствами, но оценивают их как актив. В свете этого информация и аналитика приобретают все более важное значение и становятся теми аспектами, которыми следует управлять и которые необходимо оптимизировать. В результате появился целый ряд позиций в рамках руководства высшего звена: CDO, CAO и Chief Digital Officer. Если вам кажется, что две позиции с аббревиатурой CDO создают путаницу, должен вам сообщить, что недавно корпорация Johnson & Johnson наняла на работу Chief Design Officer (директора по дизайну)[206], так что появилась третья позиция с этой аббревиатурой.
Эти новые управленческие позиции вызывают много вопросов, а потому я подробнее остановлюсь на двух из них: CDO и директор по аналитике. (Я не буду особо касаться позиции Chief Digital Officer, так как он играет менее важную роль во внедрении в компании управления на основе данных). Для каждой из этих позиций я опишу функционал, историю и персональные качества, необходимые для успеха. Кроме того, я остановлюсь на потенциальном влиянии на компанию и на том, как определить, нужен ли компании один из этих топ-менеджеров, оба или не требуется ни одного.
Chief Data Officer
CDO — позиция, которая исторически появилась раньше двух остальных. Первым CDO в январе 2002 года была назначена Кэтрин Клей Досс в компании Capital One. С этого момента количество назначаемых CDO начало стремительно расти[207].
Сегодня CDO преимущественно встречаются в следующих областях:
• банковский и финансовый сектор (40 % от общего количества);
• государственное управление;
• здравоохранение.
Это распределение уже само по себе может дать некоторое представление о роли CDO[208]. Что объединяет все эти области? Регулирование. Все они подчиняются строгому регулированию на уровне местного самоуправления, штата или на федеральном уровне. Соответствие финансовой отчетности требованиям закона Сарбейнза — Оксли, или исполнение требований Закона США о сохранении медицинского страхования и персонифицированном учете в здравоохранении (HIPAA), или банковские требования в сфере противодействия отмыванию средств — все эти виды деятельности непосредственно связаны с большими данными и представляются сложными, подлежащими непрерывному контролю, а их нарушение сопряжено с серьезным наказанием. Для этих организаций это основной фактор риска.
Однако это еще не всё. Организации, действующие в перечисленных областях, подчинялись требованию сбора и защиты данных задолго до 2002 года. Что же изменилось? Вероятно, пришло осознание, что управлять данными можно иначе, что данные могут быть активом, а не только обязательствами, требующими расходов, и что можно заставить данные работать по-новому. На последнем симпозиуме банковских аналитиков Banking Analytics Symposium в Нью-Орлеане только 15 % участников подтвердили, что в их организации есть CDO или аналогичная должность. Чарльз Томас[209], вновь назначенный CDO банковской компании Wells Fargo, выступая на этом симпозиуме, отметил: «Вскоре этот тренд станет более заметным [в банковском секторе], так как фактически мы сидим на тоннах данных и не используем их должным образом»[210].
Таким образом, основная обязанность CDO (или она должна быть таковой) заключается в стратегическом использовании данных. Марио Фариа, один из первых CDO, как-то сказал мне: «Лучшие из CDO занимаются не только контролем и управлением. Они стимулируют бизнес-возможности и через свою команду реализуют новые способы использования данных для потребностей бизнеса». Учитывая сказанное, давайте подробнее остановимся на роли CDO.
IBM определяет CDO как «руководителя, разрабатывающего и реализующего стратегии работы с данными и стратегии аналитической работы для стимулирования бизнес-возможностей»[211]. Таким образом, зона ответственности CDO получается довольно обширной и охватывает как технические, так и нетехнические аспекты. Обратите внимание, что спектр обязанностей, который мы будем обсуждать, идеализированный и весьма условный. Вряд ли вам удастся найти двух CDO с одинаковым набором обязанностей, так как все зависит от конкретной ситуации в компании: бюджета, персонала, формы отчетности (обо всем этом мы поговорим далее).
Одна из возможных функций CDO заключается в наблюдении за информационными технологиями по работе с данными или в управлении ими. CDO определяет видение, стратегию, процессы и методы, посредством которых в компании осуществляются сбор, хранение и управление данными, а также контроль их качества. Это подразумевает управление персоналом, например специалистами по работе с данными. Как отмечалось в главе 2, это основополагающий компонент, и его отсутствие может привести к некачественным исходным данным и сомнительному итоговому результату.
В обязанности CDO часто входит контроль над определением стандартов и политики деятельности. Это может быть довольно широкий круг — от качества данных и обмена информацией до определения уровней доступа к данным. Кроме того, CDO отвечает за разработку и поддержание словарей данных и обеспечение доступа к ним во всей компании. Это основной компонент, позволяющий избежать путаницы с принятой в компании терминологией и убедиться, что все сотрудники говорят на одном языке. Важность этого шага трудно переоценить. В компании Warby Parker моя команда тесно работала с руководством для определения словаря данных, его документирования и реализации этих четких бизнес-правил в основном инструменте бизнес-аналитики[212]. Возможно, это самое важное из того, что удалось нам сделать вплоть до настоящего момента, так как это позволило устранить путаницу, позволило проводить рациональные сравнения показателей и обеспечило создание надежного единого источника данных внутри компании. В успешной компании с управлением на основе данных бывает множество проектов, связанных с данными, в реализации которых принимают участие как команда специалистов под руководством CDO (если он есть), так и команды других подразделений. Таким образом, роль CDO должна заключаться в осуществлении поддержки этой деятельности путем управления, координирования и следования общей стратегии. Кроме того, CDO должен измерять и контролировать эффективность этих проектов, стимулируя работу для получения максимального эффекта и рентабельности затраченных аналитических усилий.
CDO может осуществлять руководство аналитическим подразделением, контролируя команды аналитиков и/или специалистов по работе с данными. Но если нет, он в любом случае непосредственно взаимодействует с участниками и руководителями этих команд. Все эти ресурсы стоят денег, так что CDO может иметь в своем распоряжении бюджет, который расходуется, например, на покупку программ по повышению качества данных, привлечение высокопрофессиональных аналитиков, обучение, покупку данных для дополнения доступных внутренних данных и так далее.
Основная функция CDO — определение и изучение новых бизнес-возможностей. Это включает как возможность генерировать новые источники прибыли, так и развитие бизнеса в новых направлениях. В зависимости от положения CDO в компании, бюджета и ресурсов, которыми он располагает, это может означать как изучение самих идей, так и обеспечение возможностей для других команд изучить данные, результаты визуализации данных и другие продукты на основе данных.
Какой тип возможностей окажется рациональным, зависит преимущественно от сферы деятельности компании и ее бизнес-модели. Например, в области государственного управления, где деятельность CDO сконцентрирована на обеспечении прозрачности и публичной подотчетности, это может означать определение и обеспечение доступности тех наборов данных, которые имеют ценность для других городов, штатов или граждан в целом. Желательно, чтобы эти данные были в формате, доступном для обработки с помощью программных кодов[213]. Уровень успеха определяется тем, что другие применяют ваши данные и извлекают из них пользу в качестве всеобщего блага. Для многих компаний успех может означать возникновение инноваций в результате использования данных, которыми они располагают на данный момент. Выступая в Нью-Йорке на конференции Strata+Hadoop World 2014, заместитель министра торговли по вопросам экономической деятельности Марк Домс рассказал, что доля ответивших на опросы в ходе переписей населения США составляет 88 %. Чтобы повысить этот процент, нужно ходить по домам, что очень дорого. Чтобы максимально повысить эффективность этих визитов, они дополнили данные переписи данными из программы по социальному страхованию, чтобы оценить, кто должен быть дома и в какое время.
Другие компании занимаются бизнесом по сравнению данных, их дополнению и продаже. Для этих компаний успех определяется возможностью найти новые источники данных, по-новому дополнить данные и предоставить специалистам по продажам информацию о новых товарах, которые могут иметь ценность для их клиентов.
Все больше компаний из сферы маркетинговых услуг и работы с данными начинают вводить должность CDO. Выступая на форуме Chief Data Officer Executive Forum в Нью-Йорке, Мэттью Грэйвз, занимающий эту позицию в компании InfoGroup, обозначил суть роли CDO — евангелизм, то есть продвижение и популяризация[214], даже если речь идет о компании, занимающейся продажей данных. Нужно образовывать сотрудников компании, внутренних специалистов по продаже данных, клиентов, объяснять им суть улучшений, которые происходят в области работы с данными, и давать информацию о новых данных. Клиенты не привыкли использовать данные, и в этом главная причина, по которой компании, торгующие данными, стремятся ввести должность CDO.
Чтобы внедрить управление на основе данных, компания должна начать относиться к данным как к стратегическому активу. А чтобы этого добиться, необходимо стимулировать всех сотрудников: им нужны конкретные примеры, показывающие, как данные влияют на их деятельность и повышают ее эффективность. Поэтому CDO должен обладать хорошими навыками коммуникации и способностью разговаривать с ИТ-специалистами на одном с языке, чтобы мотивировать их и вдохновлять.
CDO должен менять корпоративную культуру, оказывать влияние на других (как на топ-менеджеров, так и на простых сотрудников), чтобы изменить их отношение к использованию данных. Ему необходимо способствовать созданию в компании открытой корпоративной культуры, основанной на обмене данными, а также демократизировать данные, делая доступными их источники, что включает ликвидацию обособленных закрытых хранилищ данных[215]. Иными словами, он должен повысить уровень доступности данных и усовершенствовать умение обращаться с ними в компании в целом. Это масштабная и очень серьезная задача.
Директор по большим данным — это, главным образом, евангелист и агент изменений. Как однажды заметил Питер Айкен, соавтор книги The Case for the Chief Data Officer: «Никто не привлекает CDO, если дела в компании идут хорошо». Если так, то что необходимо для успеха? Конечно, требуется совокупность технических навыков и социальных компетенций. Например, когда я спросил Марио Фариа, какие навыки необходимы CDO, он ответил: «Мы должны совмещать технические навыки (опыт работы с данными, техническую и статистическую грамотность, профессиональные знания, деловую хватку) и социальные компетенции (навыки коммуникации, управления, уважение разнообразия, стремление изменить существующее положение дел).
Питер Айкен[216] провел опрос[217] среди руководителей, применяющих принципы управления на основе данных, и выяснилось, что тремя главными качествами CDO они считают:
• сбалансированную совокупность технических навыков, знаний в области ведения бизнеса и социальных компетенций;
• отличные навыки коммуникации и выстраивания взаимоотношений;
• стратегическую подкованность (с позиции политики компании).
Очевидно, что это выходит за рамки только технической роли.
Итак, кому иерархически подчиняется CDO? В идеале он отчитывается в своих действиях перед СЕО и занимает равное положение с другими топ-менеджерами: CTO, CIO, CFO (Chief Financial Officer, финансовым директором), COO (Chief Operating Officer, операционным директором), CISO (Chief Information Security Office, директором по информационной безопасности) и так далее. Однако на практике в 80 % случаев CDO подчиняется непосредственно CTO (цит. по Айкену, на основе его опроса 2013 года[218]).
Что плохого в подчинении техническому директору? Айкен (с. 52) утверждает:
CDO неспособен обеспечить использование данных, если иерархически он находится в подчинении у технического директора. Более того, если до первых лиц компании результаты его работы доносит человек, не обладающий навыками работы с данными, то улучшить процесс принятия решений оказывается практически невозможно.
Автор полагает, что в большинстве случаев технические директора не обладают нужными навыками по управлению данными, закрыты и придерживаются иного взгляда на управление проектами. По его словам, «работа с данными происходит в другом ритме, нежели работа с программным оборудованием, и ее нельзя рассматривать как проект. Управление данными должно осуществляться на программном уровне. В противном случае у данных должны быть начало и конец, а с ними так не получается».
Иными словами, данные могут поддерживать несколько проектов одновременно, и, поскольку они составляют основу проектов, то часто выходят далеко за их границы. Таким образом, CDO смогут принести компании больше пользы, если будут подчиняться людям, отвечающим за коммерческую составляющую, а не за техническую.
Самое поразительное открытие, следовавшее из опроса Айкена, состоит в том, что «почти половина CDO не располагают бюджетом, у половины из них нет сотрудников в подчинении, более 70 % не имеют нужной поддержки на организационном уровне».
С такими скудными ресурсами CDO фактически остается только роль евангелиста и лидера группы поддержки. К сожалению, на голом энтузиазме долго не продержишься. В конце концов, от него ждут результатов, добиться которых фактически можно только при наличии команды и бюджета. Признавая это, компания Gartner[219] предполагает[220], что «людям, занимающим пока еще новую должность CDO, придется столкнуться с серьезными вызовами и конфликтующими приоритетами, так как для этой роли в компании пока еще не определена профессиональная структура и нет самых эффективных методов работы».
Чтобы успешно справляться со своим функционалом, даже если у вас нет команды или бюджета, вы должны обладать полномочиями принимать решения. Марк Хэдд, первый CDO в Филадельфии, успешно выпустил ряд массивов данных, но столкнулся с непреодолимым препятствием в виде API, связанного с налогом на имущество, который выплачивается в городской бюджет[221]. Он встретил серьезное сопротивление со стороны представителя налогового управления. Вот что рассказывает Марк:
Филадельфия стояла на перекрестке и была готова сделать следующий шаг в направлении эволюции данных. Мы были готовы начать обмениваться данными между департаментами (да что там, даже между органами управления) и находить новые, более эффективные способы ведения деятельности. Я приложил все мыслимые усилия, чтобы этот перекресток был пройден в верном направлении. Мне это не удалось, и теперь очевидно, что у меня никогда бы этого не получилось. Механизм самостоятельной сертификации через сайт — это ответ ХХ века на проблему неплательщиков налогов. Но XXI век предлагает новое решение этой проблемы — открытый интерфейс программирования приложений (API). Это стало моим сильнейшим разочарованием за время работы в этой должности: мы постоянно применяли решения прошлого века для тех проблем, где требовался новый подход.
Менять отношение и общую культуру очень непросто.
Когда Джон Боттега пришел на работу в Bank of America, у него уже был блестящий послужной список: CDO в обоих Citi (2006–2009) и в Federal Reserve Bank of New York (2009–2011). Он рассказывает: «Когда большинство компаний только вводили должность CDO (хотя называться она могла по-разному), это казалось отдельным и обособленным направлением в бизнесе. Сегодня это скорее горизонтальная функция, которая распространяется на всю компанию». С учетом сказанного, у Боттеги не было организационной структуры, с которой он мог бы начать работать и определить зону ответственности, и у него практически отсутствовала поддержка. Более того, он попал в очень сложную ситуацию. Bank of America — это огромная организация (более 200 тыс. сотрудников), а отдельные направления бизнеса — сами по себе отдельный бизнес: управление активами, депозиты, ипотечное кредитование, кредитные карты и так далее. «Если вы стремитесь объединить сотрудников вокруг корпоративной цели или задачи, сделать это нереально сложно», — признаётся Питер Прэсланд-Брин, на тот момент старший вице-президент, главный архитектор подразделения Bank of America по жилой недвижимости. «Представьте, что вы пришли в Bank of America на должность CDO. Это позиция корпоративного уровня, и предполагается, что вы будете влиять на все направления бизнеса, которые и без того успешны и получают свое вознаграждение независимо от действий CDO». Должность, которую занимал Боттега, упразднили всего через два года[222].
Конечно, можно привести и противоположные примеры. Некоторые CDO располагают бюджетом, ресурсами и поддержкой, необходимыми для достижения успеха. В распоряжении Чарльза Томаса из Wells Fargo, по его словам, «скромная команда» из 600 человек и бюджет в 10 млн долл. У Кайла Эванса, CDO компании RP Data, в подчинении 200 человек. У Мишелин Кейси, CDO совета управляющих Федеральной резервной системы США (и CDO штата Колорадо в период с 2009 по 2011 год) команда из 25 человек, а операционный бюджет в 2014 году составил примерно 10 млн долл. «Если почитать стратегический документ Federal Reserve Board (Федеральная резервная система США)[223], это просто идеальная работа для CDO», — говорит Льюис Брум. CDO подчиняется COO, который, в свою очередь, подчиняется председателю совета. Более того, инициатором введения этой должности был именно председатель совета. Таким образом, требуется поддержка CEO и совета директоров и понимание того, что управление данными — один из стратегических приоритетов для компании, для реализации которого нужен руководитель уровня топ-менеджера, а также бюджет и всесторонняя поддержка.
Еще одна стратегия достижения успеха заключается в том, чтобы найти единомышленников. Для Грега Элина, первого назначенного CDO Federal Communications Commission (FCC, Федеральная комиссия по связи США), таким соратником стал Майкл Брин. «Майкл, который был первым в истории FCC GIO (Geographic Information Officer, директор по географической информации), как и я, верил в эффективность RESTful APIs, — рассказывает Грег. — Хочется верить, что именно наличие этих двух ключевых позиций, CDO и GIO, продвигавших новый, особенный подход к работе с данными, повлияло на появление интерфейсов программирования приложений в проекте такого уровня [создание National Broadband Map — Национальной карты широкополосного доступа] в агентстве, где подобные инструменты никогда не использовались».
ПЕРВЫЕ 90Я попросил Марио Фариа рассказать о его стратегии поведения в первые три месяца после вступления в должность:
Первые 90 дней очень важны, особенно если вы пришли в новую компанию. Первый месяц стоит потратить на то, чтобы как можно больше общаться с сотрудниками — от топ-менеджмента до стажеров. Вы должны понять, что происходит в компании, и начать выстраивать свои стратегические связи.
В течение второго месяца определитесь со своими краткосрочными, среднесрочными и долгосрочными планами. Помимо этого, в это время вам следует сформулировать миссию и видение для компании. На основе этого вы сможете понять, как вашей команде действовать дальше.
На третий месяц, после того как ваш план готов и получил одобрение, приступайте к реальным действиям. Самое время начать добиваться пусть небольших, но положительных результатов. Вы должны продемонстрировать прогресс своей команде, чтобы их мотивировать, и всей остальной компании, чтобы доказать, что принять вас на работу было верным решением.
Грег Элин:
Для меня самыми важными были евангелизм и поиск очевидных возможностей повысить эффективность сбора данных, их использования, управления данными и распределения, чтобы стимулировать изменения в отношении сотрудников к данным и работе с ними. На момент, когда я стал CDO, в агентстве уже реализовывались важные проекты на основе данных. Уже был объявлен Национальный план развития широкополосного доступа, и FCC проводила тестирование широкополосного доступа. Осуществлялась разработка национальной карты широкополосного доступа. Руководитель FCC требовал обзор всех массивов данных с учетом и обоснованием затрат и потребностей, и мы готовили список массивов данных от трех основных бюро для вынесения его на публичное обсуждение: что стоит сохранить, что изменить, а от чего избавиться. Так что мне пришлось выполнять множество срочных задач и по ходу дела оценивать, как в агентстве обстоит дело с работой с данными.
Моя личная стратегия чем-то напоминает стратегию Марио: я беседовал со многими сотрудниками из разных подразделений, чтобы понять текущую ситуацию, систематизировать разные источники данных и оценить их относительную важность. В каждом подразделении я задавал два основных вопроса. Первый: в чем вам требуется помощь с текущими данными и процессами? Это помогало мне определить болевые точки и понять, что нужно сделать в первую очередь для достижения быстрых результатов. Второй вопрос был направлен на перспективу: что вы не в состоянии делать сейчас, с чем мы вам можем помочь? Это помогало определить новые источники данных или недостающую функциональность, на основе чего можно было строить долгосрочные планы работы.
Если CDO — это преимущественно агент изменений, занимающийся продвижением культуры работы с данными, что станется с этой должностью, когда цель будет достигнута? Будет ли по-прежнему необходимость в этом специалисте? Айкен (2013, с. 65) высказывается в пользу того, что эта должность может быть временной, и проводит параллель с должностью директора по электрификации. Эту должность можно было встретить в организациях примерно в 1880-е годы, в эпоху перехода от использования пара к применению самой современной технологии — электричества. Конечно, сегодня электричество стало нашей повседневной реальностью, а сама должность постепенно исчезла в 1940-е годы. Возможно ли, что нечто похожее произойдет с данными, а также с ролью CDO?
Грег Элин в основном согласен:
Думаю, роль CDO, как она понимается сейчас, то есть определенного топ-менеджера, отвечающего за преобразование данных в актив для повседневного использования, должна исчезнуть в ближайшие пару десятков лет, поскольку использование данных и проведение анализа станут неотъемлемой частью ведения бизнеса. Компании выигрывают больше всего, когда и данные, и ИТ-направление в целом развиваются как часть бизнес-процессов. Иными словами, сегодня CDO должен сосредоточиться на развитии возможностей данных и даже их самодостаточности в рамках всей компании.
К сожалению, как и со многими другими должностями, которые были созданы в компаниях для решения конкретных проблем, должность CDO может закрепиться в структуре организации и после того, как все соответствующие проблемы будут решены. Эта должность имеет важное значение сейчас, поскольку компаниям оказалось легче продвигать и внедрять изменения, когда за них отвечает конкретный назначенный человек.
Ричард Стэнтон, CDO компании Penton Media, более категоричен:
Нет никаких сомнений в том, что роль CDO станет еще более важной. Не знаю, как именно она будет называться, но ее функционал — тот спектр вопросов, за который сейчас несет ответственность человек на этой позиции, — будет присутствовать в каждой организации. Я абсолютно в этом уверен[224].
Кортни Амберкромби (Emerging Roles Leader в корпорации IBM) в разговоре с Дейвом Велланте (соруководителем SiliconANGLE) отметила:
Больше чем уверена, что позиция CDO никуда не денется. Более того, она заставит некоторые другие должности видоизмениться, поскольку сегодня данные приобретают очень большое значение для конкурентного преимущества компаний. Это на самом деле новый способ внедрять инновации, лучше узнавать свои сегменты покупателей. Я не вижу предпосылок для упразднения этой должности, ее важность будет только расти[225].
Дейв поддержал эту точку зрения:
Согласен. Особенно в сферах деятельности с жестким регулированием. Это станет нормой.
При этом Льюис Брум более осторожен:
Я не уверен, что люди настолько хорошо изучили данные, чтобы понять, нужна эта должность или нет.
После этого краткого обзора роли CDO давайте сравним ее с ролью CAO.
Chief Analytics Officer
Функционал CDO и САО в значительной степени перекликается. Но если первый фокусируется в большей степени на бэкэнде (то есть на управлении данными), то второй сосредоточен на стратегическом использовании данных, то есть, как следует из названия этой должности, на их анализе. Если в подчинении CDO могут быть специалисты по аналитике, то у САО они обязательно должны быть.
По словам Фрэнка Бина, СЕО компании Looker, «данные имеют стратегический характер, только если их проанализировали, поняли и на их основе начали предпринимать действия в рамках всей компании, так что ценность этих данных была полностью реализована»[226].
Итак, мы добрались до основной мысли книги. Роль САО — повысить эффективность методов работы и корпоративной культуры на основе данных и принести ощутимую пользу компании. Билл Фрэнкс, САО компании Teradata, утверждает[227]:
По мере усложнения технологий компании все отчетливее начинают понимать силу того, что делает аналитика. Появление должности директора по аналитике — естественное расширение этого процесса, потому что чем больше аналитика укореняется на всех уровнях организации, тем выше потребность в топ-менеджере, который будет отвечать за этот стратегический аспект.
САО должен обладать способностью разглядеть потенциал в имеющихся данных, понять, как они соотносятся, и объединить все разрозненные источники данных из разных подразделений оптимальным образом. Кроме того, он должен контролировать деятельность аналитической структуры компании, обеспечивать обучение и повышение квалификации и при необходимости проводить реорганизацию. Как правило, это означает централизацию[228] в рамках модели центра компетенций, а также интегрированной или гибридной модели. То есть, вероятно, должность директора по аналитике вводится тогда, когда специалисты по аналитике уже работают в разных частях компании, например в составе отдельных бизнес-единиц. Как отмечалось ранее (глава 4), эта модель ведет к недостатку стандартов, избытку усилий и неопределенному карьерному пути для специалистов по аналитике. Благодаря централизации всей аналитической деятельности под руководством одного лидера компания получает экономию от масштаба, стандартизацию процессов, кроме того, повышается качество работы и степень удовлетворенности работой у команды аналитиков.
Как сказано в одном из отчетов[229], «директор по аналитике не просто руководитель, а человек, который больше всех остальных требует генерирования ценности из данных. В качестве топ-менеджера он должен обеспечить, чтобы полученные аналитические выводы ложились в основу постоянных действий. Кроме того, он должен лучше технических руководителей понимать, куда и как направить компанию в бурных водах больших данных и большой аналитики». Компания Sandhill Group подготовила доклад под названием Mindset over data set: a big data prescription for setting the market pace[230], в котором выделены следующие качества директора по аналитике.
Как видите, часть тех качеств, которые приписывают директору по аналитике, можно отнести к качествам евангелиста больших данных. В моем исследовании практически каждое описание роли САО содержало этот компонент. Конечно, это отражает текущую ситуацию и шумиху по поводу темы больших данных[231].Я придерживаюсь мнения, что ценность данных не измеряется их масштабом и что сегодня кажется большим, завтра может стать маленьким. Технологии и терминология изменятся, но САО должен побудить топ-менеджмент и остальных сотрудников компании осознать силу широких, глубоких, дополненных, качественных данных, обладающих контекстом, — таких, как в случае с покупкой садовой мебели Белиндой Смит в примере из главы 3. Данные, имеющие контекст, — настоящая основа прогнозных моделей и рекомендательных сервисов с высокой эффективностью, а также всех более высоких уровней аналитики (глава 1). Задача директора по аналитике — способствовать тому, чтобы это было реализовано на практике.
Как и в случае с CDO, САО должен заручиться поддержкой первых лиц компании. В настоящее время эта позиция редко относится к высшему руководящему звену, скорее, САО подчиняется кому-то из топ-менеджеров, отвечающих за коммерческий аспект. По словам Билла Фрэнкса[232], «САО должен сохранять нейтралитет — этакая Швейцария управленческого звена. Он должен подчиняться топ-менеджеру, отвечающему за все бизнес-единицы, у которого есть потребность в аналитических данных, например Chief Strategy Officer (директор по стратегическому развитию), CFO или COO». Иногда легче бывает сказать, кому не должен подчиняться САО. Например, аналитика маркетинговых данных очень важна для многих компаний. Однако если САО будет находиться в подчинении у Chief Marketing Officer (директор по маркетингу), остальные бизнес-единицы, например занимающиеся разработкой продукта или обслуживанием клиентов, могут счесть, что их отодвинули на второй план.
Должность САО появилась позже, чем должность CDO. Согласно одному из отчетов[233], 4 ноября 2013 года 477 пользователей социальной сети LinkedIn указали CDO как название своей текущей должности, в то время как 298 пользователей отметили, что их текущая должность — CAO. (Предположительно, это глобальные цифры, но они все равно кажутся высокими. В декабре 2014 года я обнаружил 357 CDO и 248 CAO при осуществлении глобального поиска с фильтром «только текущая позиция». В США результаты были 181 и 171 соответственно, что совпадало с информацией Gartner.) Больше всего директоров по аналитике было в таких областях, как здравоохранение, медиа и финансовые услуги.
Суть работы CAO, как и CDO, — в том, чтобы стимулировать изменение корпоративной культуры. Добиться этого чрезвычайно сложно, и нередко приходится преодолевать серьезное сопротивление. Необходимо заручиться поддержкой всех бизнес-единиц. Стоит ли удивляться, что на этой «войне» не обходится без потерь. В одной из телекоммуникационных компаний руководители бизнес-подразделений очень медленно проходили обучение и внедряли модели удержания клиентов и модели ценообразования, разработанные после прихода в компанию нового руководителя аналитического направления. По словам консультантов McKinsey, они «не видели потенциала, который, откровенно говоря, не входил в “их” стратегические приоритеты. По нашему опыту, в большинстве компаний 90 % средств вкладывается в разработку моделей и только 10 % — в то, чтобы эти модели действительно использовались при работе с клиентами, хотя на практике именно во второй вид деятельности следует инвестировать до половины средств на аналитическую работу». Директор по аналитике должен инвестировать время, средства и усилия в «последнюю милю», побуждая сотрудников, которые непосредственно взаимодействуют с клиентами и при этом пользуются инструментами бизнес-аналитики, а также руководителей этих сотрудников осознать ценность этих инструментов. Он должен обучать сотрудников максимально извлекать эту ценность. Иными словами, это самое слабое звено аналитической цепочки ценности, и его следует укреплять.
Один из подходов, который оправдал себя, по крайней мере, с одной из компаний, производящих товары широкого потребления, состоял в привлечении CEO как силы воздействия. По его указанию руководитель направления по работе с данными и руководитель бизнес-подразделения, который имел весьма слабое представление о больших данных, должны были совместно разработать план для максимальной реализации потенциала аналитических данных. «В результате этого сотрудничества, объединившего эксперта в области данных и опытного руководителя в сфере работы с клиентами, аналитические цели, обозначенные в плане работы, были сконцентрированы на действительно важных и актуальных бизнес-решениях. Более того, когда о результатах этого сотрудничества стало известно остальным топ-менеджерам, эта модель стала активно применяться для планирования деятельности других подразделений». Иными словами, то, что руководителя аналитического направления и представителя конечных бизнес-пользователей стимулировали на столь тесное сотрудничество и, что важно, наделили совместной ответственностью за успех данного предприятия, привело к тому, что их усилия были очень узко сконцентрированы на рентабельности от вложений и оказании реального влияния.
Если ситуация с должностью CDO неопределенна, то, я уверен, должность CАO ожидает светлое будущее. Даже если вскоре компании начнут получать данные на всех уровнях, им все равно не обойтись без команды специалистов по работе с этими данными, которые будут задавать правильные вопросы, фильтровать информацию и интерпретировать аналитические выводы[234], а также взаимодействовать с теми, кто принимает решения. У этой команды должен быть руководитель, например директор по аналитике.
CHIEF DIGITAL OFFICERChief Digital Officer — еще одна новая должность в обойме руководителей высшего звена. Впервые эта должность появилась на телеканале MTV в 2005 году. Основная функция Chief Digital Officer состоит в контроле над реализацией стратегии цифрового развития. Он в меньшей степени ориентирован на внедрение в компании корпоративной культуры на основе данных, и я пишу здесь о нем по двум причинам. Во-первых, функции этого руководителя часто путают с функциями CDO. Во-вторых, одна из задач Chief Digital Officer заключается в стимулировании таких изменений в компании, чтобы она успешно отвечала новым требованиям современной цифровой эпохи. Это серьезно отражается на доступных источниках данных, особенно на типах, характере и разнообразии взаимодействия с пользователями и клиентами. Эти новые потоки данных, часто связанные с местоположением через мобильные устройства, обеспечивают аналитикам богатый дополнительный контекст, а также новые точки контакта и источники взаимодействия, через которые можно предложить продукты на основе данных, например рекомендации, одобрение кредита в режиме реального времени и другие сервисы.
Количество Chief Digital Officer ежегодно удваивалось в период 2005–2013 годов (см. Chief Digital Officer Talent Map[235]) и сегодня достигает более тысячи человек. Фактически их количество превышает совокупное количество CDO и CAO. По мере того как количество мобильных устройств и объем их применения растут, активно развивается интернет вещей[236], характер нашего взаимодействия в цифровом мире быстро меняется. Задача Chief Digital Officer — понять и отследить эти изменения, определить новые сервисы и цифровые предложения, которые может обеспечить компания, а также выявить новые способы привлечения клиентов. Он понимает, как и когда перевести маркетинговые расходы из аналоговой плоскости в цифровую (с четкой целевой аудиторией) и эффективно использовать социальные сети. Важно, что он помогает связать все эти взаимодействия через разные мобильные устройства в единый, целостный опыт, как со стороны пользователя, так и с позиции аналитика.
«Chief Digital Officer понимает и использует данные бизнес-аналитики, повышая уровень знаний компаний о психологии пользователей и поведении клиентов, — говорит Оливер Наими, старший директор глобальной интернет-платформы и аналитик корпорации Sony[237]. — Аналитические данные, полученные из цифровых каналов, пока остаются новой парадигмой, так что задача определить правильные показатели может оказаться непростой. Директор по цифровым технологиям может повлиять на повышение эффективности компании благодаря обеспечению действенных аналитических выводов на основе измерения, анализа и оптимизации данных бизнес-аналитики, полученных от всех цифровых инициатив через разные каналы».
Заключение
Надеюсь, теперь разница между этими двумя важными функциональными позициями стала ясна. Как видите, для создания в компании корпоративной культуры на основе данных нужно, чтобы эта идея нашла поддержку у высшего руководства и активно продвигалась по всей вертикали в компании. Руководитель должен быть сконцентрирован на масштабном видении того, чего может и должна достигнуть компания с помощью данных, информации и аналитики. Именно руководителю следует фокусироваться на данных и аналитической стратегии в поисках новых возможностей, определять ключевые показатели и при необходимости реорганизовывать структуру компании, чтобы максимизировать гибкость, продуктивность и эффективность.
Как понять, нужно ли в компании создать какую-то из этих позиций или обе сразу? Как именно будет называться эта должность, не столь важно, главное, чтобы кто-то взял на себя эту стратегическую роль[238]. Для начала отметим, что не так уж много компаний, в которых есть две эти должности одновременно. В недавнем отчете McKinsey[239] упоминается по крайней мере одна неназванная «крупная финансовая консультационная компания», которая ввела должность CDO. «CDO находится в прямом подчинении у CIO, но ежедневно работает с директором по аналитике, чтобы помочь объединить данные и новые аналитические инструменты для ускорения изменения процессов работы с клиентами». Однако это скорее исключение. Как правило, наличие двух этих должностей создает некоторую путаницу и кажется избыточным.
Традиционно должность CDO чаще вводится в компаниях, действующих в областях с жестким регулированием. Вероятно, эта тенденция продолжится, так как другие компании в этих областях стремятся скопировать этот подход. Тем не менее пока не сложилось единого мнения, насколько эта тенденция долгосрочна. Исключение составляет только сектор государственного и муниципального управления, который в большей мере сконцентрирован на прозрачности и открытости: в этом случае у CDO более четкие перспективы на будущее и преимущество перед CAO.
Как уже упоминалось, должность CAO появляется, как правило, в тех компаниях, где уже ведется аналитическая работа и требуется расширить, усилить и популяризировать это направление. Если в вашей компании сложилась подобная ситуация, это имеет смысл. В целом, если сомневаетесь, я бы рекомендовал остановить выбор на позиции CAO, так как данные быстрее имеют шанс стать общедоступными, кроме того, продвигать ценность аналитики в компании будет несколько проще.
Как бы ни назывались эти руководители, чтобы эффективно выполнять возложенные на них задачи, они должны тесно взаимодействовать с другими топ-менеджерами компании — генеральным директором и советом директоров — и получать от них поддержку. Они должны располагать бюджетом, командой, а также возможностью пробиться через границы отдельных бизнес-подразделений и создать открытую корпоративную культуру, стимулирующую обмен данными для формирования более богатого и ценного контекста. В итоге это создаст среду, в которой будут процветать аналитика, ее выводы и влияние данных.
У индивидуальных источников данных продолжительный жизненный цикл, к тому же их можно использовать для разных продуктов, анализа, проектов. К данным следует относиться «как к программе, а не как к проекту». Это означает, что стоит оторваться от ИТ и подойти к этому вопросу с позиции бизнеса. Опять-таки это больше соотносится с позицией директора по аналитике, но лучше иметь CDO, который подчиняется CTO, чем не иметь руководителя в области данных вообще. Следующая глава будет посвящена изучению чрезвычайно важного и широко обсуждаемого аспекта работы с данными — конфиденциальности информации (или ее отсутствию) и этике. Как компания с корпоративной культурой на основе данных должна обращаться с персональной информацией?
Глава 12. Вопросы конфиденциальности, этики и риска
У вас в любом случае нет никакой конфиденциальности. Смиритесь.
Скотт Макнили[240]
Человеку, подчиняющемуся нормам морали, следует делать чуть больше, чем от него требуется, и чуть меньше, чем ему разрешено.
Майкл Джозефсон
* * *
В предыдущей главе я цитировал Патиля и Мейсон, которые утверждали: «У каждого сотрудника компании должен быть доступ к такому количеству данных, которое только возможно на законных основаниях». Теоретически я с этим согласен, но на практике возникают очень важные моменты, связанные с конфиденциальностью, этикой и безопасностью, которые следует принимать во внимание. В большинстве случаев такие вопросы, как кто и к каким данным должен иметь доступ или как можно использовать полученные данные, больше относятся к области этических норм, которых придерживается сам сотрудник, чем к области, которую регулирует законодательство. В корпоративной культуре на основе данных принято уважать как силу данных, так и природу людей, которые становятся источниками этих данных.
Как компания, в которой развито управление на основе данных, должна работать с данными своих пользователей или клиентов с точки зрения этих трех перспектив?
Я исхожу из предположения, что у компании с управлением на основе данных:
• больше объем данных;
• более обширный контекст, чем у других компаний;
• больше точек интеграции между неразрозненными источниками информации;
• лучше доступ к данным и прозрачность;
• больше сотрудников в компании обладает навыками аналитической работы;
• больше аналитиков, способных замечать неявные закономерности.
ПРИНЦИПЫ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИВ 1998 году Federal Trade Commission (Федеральная комиссия по торговле США) опубликовала важный документ под названием «Защита личной информации онлайн: доклад для Конгресса» («Privacy Online: a Report to Congress»)[241]. Сегодня большинство содержащейся в нем информации кажется устаревшей. Например, на тот момент только 14 % детей всех возрастов пользовались интернетом. Сегодня 80 % детей в возрасте до пяти лет пользуются Всемирной паутиной еженедельно[242]. Тем не менее один аспект выдержал проверку временем — это пять основных принципов защиты личной информации.
Уведомление/осознанность
«Пользователи должны быть уведомлены о политике использования данных конкретной компанией, прежде чем у них начнут собирать персональные данные».
Выбор/согласие
«Пользователям должны быть предложены варианты, как могут быть использованы их персональные данные».
Доступ/участие
«У пользователей должна быть возможность доступа к своим персональным данным, то есть возможность увидеть, как их данные отражаются в системе хранения данных компании, а также возможность подтвердить точность и полноту данных».
Полнота/безопасность
«Управленческие и технические способы защиты против утери данных, а также разрешенный доступ, удаление, использование или обнародование данных».
Исполнение/корректировка
Механизм исполнения других принципов.
Иными словами, по моему мнению, больше данных, больше доступа, больше аналитики означают большую власть и больше риска.
Данные могут наделить властью, но также могут быть очень опасными. Поэтому в этой главе мы рассмотрим некоторые вопросы конфиденциальности, этики и риска, коснемся некоторых опасностей и внешне не совпадающих интересов компаний и их пользователей. По моему мнению, основополагающий принцип, которого компании должны придерживаться в своей деятельности, — эмпатия. Руководствуясь нормами морали и этики как на уровне общей политики компании, так и в обучении сотрудников этическому поведению, и ставя интересы пользователей выше всего, компания сможет завоевать и сохранить доверие своих пользователей, защитить интересы — свои и своих пользователей — и таким образом снизить некоторые из рисков.
Уважайте конфиденциальность
К тому моменту, когда автомобиль подъехал к офису компании Uber на Лонг-Айленде, Джош Морер, управляющий подразделением Uber в Нью-Йорке, уже стоял на ступеньках здания с айфоном в руках. Когда журналистка Джоана Буйян вышла из автомобиля, Джош сказал: «А вот и вы. Я отслеживал ваш путь»[243]. Он использовал корпоративный инструмент под названием God View, который предположительно доступен большинству сотрудников Uber и обеспечивает наблюдение за автомобилем и местоположением клиента в режиме реального времени. Это был не первый раз, когда компания Uber нарушала конфиденциальность пользователей. На вечеринке по поводу открытия офиса в Чикаго три года назад участники в режиме реального времени наблюдали за передвижениями по Нью-Йорку пользователей, личности которых можно было легко идентифицировать, в том числе венчурного капиталиста Питера Симса[244].
Все дело в том, что ни в одном из случаев клиенты не были оповещены о том, что данные о них будут использоваться подобным образом, и не давали согласия на это. Да, возможно, компании Uber требуется такой доступ и инструменты для повышения качества обслуживания клиентов, но этот подход выходит за рамки действий, определенных Федеральной комиссией по торговле как «необходимые для исполнения условий договора». В обоих вышеприведенных случаях явно наблюдалось превышение полномочий.
В этих конкретных случаях фактического вреда нанесено не было, но легко можно представить себе сценарий, несущий потенциальную угрозу: человек, скрывающийся от агрессивного партнера; пассажир, вышедший возле клиники, проводящей тестирование на ВИЧ; знаменитость, не желающая встречаться с навязчивым поклонником. (Дана Бойд приводит дополнительные примеры в контексте настроек конфиденциальности Facebook[245].)
В правилах хранения и использования персональной информации, которые фактически выполняют функцию соглашения между пользователем или клиентом и компанией, должно быть четко определено, кто занимается сбором данных, как этот сбор данных осуществляется, каким образом эти данные будут и не будут использоваться, на каких условиях доступ к ним могут получить третьи лица, каковы последствия отказа предоставить согласие, а также «меры, предпринятые стороной, осуществляющей сбор данных, для обеспечения конфиденциальности, полноты и качества данных».
Очевидно, что компания Uber нарушила эту политику конфиденциальности[246], однако ее соблюдение — это не единственный вопрос, на котором должны сконцентрироваться все компании. Пользователи обязаны понимать условия политики безопасности. Часто лицензионные соглашения с конечными пользователями (EULA) бывают очень длинными. Представьте: объем «Гамлета» — 30 тыс. слов, а пользовательское соглашение Paypal[247] — 50 тыс., что приблизительно эквивалентно первым семи главам нашей книги. Эти документы содержат кучу юридических терминов, но «простые пользователи» должны согласиться со всеми пунктами. Любой компании стоило бы проявить уважение к своим пользователям и сформулировать политику конфиденциальности таким языком, чтобы она была понятна всем пользователям (то есть была удобочитаема для человека). (Любые порочащие измышления, что юристы лишены человеческих качеств, случайны.) Замечательный пример мирного сосуществования юридических терминов и доступности восприятия для обычного человека — политика конфиденциальности популярной онлайновой платформы CodePen[248].
Если я просто шучу по поводу лицензий, понятных для обычных пользователей, то для компании Creative Commons[249] это стало важным отличием: лицензии и правовые инструменты этой организации имеют «трехслойный» дизайн, чтобы сделать защиту «эффективной, юридически осуществимой и незаметной».
Текст, понятный для пользователей
Пользователи должны быть в состоянии понять, с чем они соглашаются. Социальная сеть Facebook, которая долгие годы буквально утопала в спорах и претензиях по поводу настроек конфиденциальности, в последнее время сделала значительные шаги по улучшению ситуации: ее правила хранения и использования персональных данных по-прежнему очень длинные, но теперь гораздо более четко структурированы и доступны для понимания пользователям, не имеющим юридического образования[250].
Юридический текст
Традиционный правовой инструмент, текст, написанный на «юридическом» языке, обеспечивающий всестороннюю защиту.
Версия, «читаемая машиной»
Применение технологических подходов, например P3P или Creative Commons[251], делает тексты лицензий доступными для понимания системами ПО, поисковыми системами и другими видами технологий[252].
Итак, уважайте своих пользователей, предлагая им правила политики конфиденциальности, которые они могут понять и по поводу которых могут принять информированное решение. Уважайте конфиденциальность пользователей, строго придерживаясь принципов и условий, прописанных в вашем соглашении.
Случай на вечеринке по поводу открытия офиса Uber — пример того, как данные пользователей или контекст (кто и где находился, в какое время) попали в открытый доступ. При этом по мере того как все больше компаний внедряют управление на основе данных, я наблюдаю все больше случаев, как компании собирают множество на первый взгляд безобидных сведений, но чем большей статистической значимостью они обладают, тем серьезнее риск их непреднамеренной утечки.
Несколько лет назад, как раз в разгар скандальных откровений Эдварда Сноудена[253] по поводу несанкционированной слежки АНБ США и горячих дебатов относительно конфиденциальности, я опробовал инструмент под названием immersion[254] («погружение»)[255]. Этот инструмент анализировал только метаданные сообщений электронной почты. Метаданные — характеристики сообщения: отправитель, получатель, время отправления. При этом анализ содержания сообщения не проводится. Может показаться, что у этих метаданных весьма ограниченный спектр применения. Однако, когда я воспользовался этим инструментом относительно своей учетной записи электронной почты, я был поражен. Этот инструмент наглядно показал мне группы людей из разных сфер моей жизни, которые знали друг друга, которые могли представить меня другим людям, а также относительную силу этих социальных связей. Фактически это было весьма точным отражением моей социальной сети на тот момент. И это без доступа к содержанию сообщений. В другом примере Латания Суини показывает, что можно идентифицировать 87 % американцев исключительно по информации о почтовом индексе, поле и дате рождения[256]. У нас все больше данных и все более сложные инструменты и навыки, позволяющие нарисовать общую картину. Это можно сравнить с картиной Жоржа Сёра[257], выполненной в манере пуантилизма[258], только данными.
Незначительные сведения из нашей онлайн-активности и реальной жизни дополняют картину, и аналитики всегда бывают счастливы собрать все кусочки воедино. Однако делать это следует, не преступая этические нормы, которые преимущественно не закреплены законодательно и определяются тем, как их воспринимает сам аналитик.
Один из примеров использования конфиденциальной информации, когда все происходило в рамках закона, но привело к неблагоприятным последствиям, связан с компанией Target. В статье[259], опубликованной в New York Times и вызвавшей оживленное обсуждение среди специалистов по работе с данными, журналист Чарльз Дахигг рассказывает, как специалисты по маркетингу компании Target попросили одного из аналитиков компании, Эндрю Пола, определить группу покупательниц, которые были беременны, чтобы знать эту информацию до того, как появятся официальные сведения о рождении ребенка. Маркетологи предположили, что, если выделить эту категорию женщин достаточно рано, есть больше шансов заинтересовать их купонами и создать базу лояльных клиентов.
Эндрю и его коллегам удалось успешно определить, какие покупки совершали беременные женщины, и компания начала таргетированную рассылку купонов. Все это вполне в рамках закона, но причина, по которой эта история вызвала такой резонанс среди аналитиков, касается этической стороны и истории отца одной из беременных девушек.
Компания Target занимается рассылкой персонализированных буклетов с купонами. Как правило, потребители охотно пользуются купонами на те товары, которые они в любом случае покупают. Однако реакция беременных женщин была негативной. Поэтому компания начала добавлять купоны на товары, не связанные с беременностью, например купон на покупку газонокосилки вместе с купоном на покупку подгузников, чтобы замаскировать то, что они знали о своих покупательницах. Вот что рассказывает один из руководителей компании: «Мы обнаружили: если женщина не считала, что за ней шпионят, то спокойно использовала купоны. То есть она просто была уверена, что все остальные жители ее квартала получают точно такие же рассылки с купонами на подгузники и детские кроватки. Если покупательницу не спугнуть, наша стратегия работает».
Компания прилагала все усилия, чтобы замаскировать информацию, известную им о своих покупательницах, но это не ускользнуло от внимания одного неравнодушного отца:
Примерно через год после того, как Пол разработал свою прогнозную модель, в офис компании Target в Миннеаполисе вошел мужчина и потребовал встречи с менеджером. Как рассказал один из сотрудников компании, присутствовавший при разговоре, мужчина, сжимавший в руке пачку купонов, был в бешенстве.
«Моя дочь получила это по почте, — заявил он. — Она еще учится в старшей школе, а вы посылаете ей купоны на покупку детской одежды и кроватки. Вы что, занимаетесь пропагандой подростковой беременности?»
Менеджер понятия не имел, о чем говорит этот мужчина. Он взглянул на буклет. Никаких сомнений: буклет был адресован дочери этого мужчины и содержал рекламу детской одежды и мебели, а еще фотографии розовощеких младенцев. Менеджер принес свои извинения, а затем позвонил через несколько дней, чтобы извиниться еще раз. Отец на другом конце провода был явно смущен. «Я поговорил с дочерью, — объяснил он. — Кажется, в моем доме происходит нечто, о чем я не имел ни малейшего представления. Она должна родить в августе. Это я должен принести вам извинения».
Эта рекомендация товаров в форме купонов выдала семье девушки ту информацию, которую она от них скрывала. Это была утечка не P.I.I. — данных, обеспечивающих идентификацию личности, — а, как метко выразилась Дана Бойд, P.E.I. — данных, ставящих в неловкое положение.
Большинство медицинских данных попадает под защиту, например, Закона США о сохранении медицинского страхования и персонифицированном учете в здравоохранении (HIPAA) 1996 года. В данном случае вывод об «интересном» положении девушки был сделан на основе информации о невинных товарах, которые она покупала ранее, например таких, как лосьон без запаха. С правильными данными и инструментами аналитики обладают практически безграничными возможностями вмешиваться в чужие жизни, поэтому им следует тщательно просчитывать возможные последствия этого вмешательства, не только для того, чтобы «не спугнуть» людей.
Практикуйте эмпатию
По моему убеждению, компании с управлением на основе данных должны уважать права и чувства своих пользователей. Возможно, эти компании стремятся постоянно выходить за рамки и собирать все больше и больше данных, способных обеспечить им «пищу» для рекламных кампаний, сервисов и продуктов на основе данных, но в долгосрочной перспективе им гораздо выгоднее завоевывать и поддерживать доверие пользователей.
Самый простой тест, когда вы выбираете новые настройки конфиденциальности или разрабатываете новые стратегии, характеристики или кампании, связанные с данными: вам понравится пользоваться этим самому или предложите вы это своим близким друзьям? Если нет, откажитесь от этой идеи.
В компании Warby Parker главный юридический консультант Анджали Кумар даже дала этому название — фактор «фу». Это качественный показатель меры, как «не спугнуть»; естественно, он не закреплен законодательно, но это напоминание о том, что мы подчиняемся не только юридическому закону, но и «законам совести»: ставим себя на место потребителя и проявляем эмпатию. Как бы себя чувствовал покупатель?
Приведу пример: однажды Анджали возвращалась в Нью-Йорк на поезде. Ее попутчик сошел на одной из станций, но, к сожалению, забыл свои очки. Оказалось, что это очки от компании Warby Parker. Когда Анджали пришла в офис, у нас с ней состоялось серьезное обсуждение, насколько корректно мы поступим, если попробуем найти этого мужчину и вернуть ему очки. Какой в этом фактор «фу»? После долгих размышлений мы решили, что действуем в лучших интересах клиента нашей компании. Мы воспользовались базой данных наших покупателей, чтобы определить того, кто мог быть нам потенциально интересен (как вы помните, у нас была его оправа, мы знали его пол, примерный возраст и на какой станции он вышел). Затем мы сузили круг, и финальной проверкой для нас стало его фото в социальной сети LinkedIn. Анджали отправила своему забывчивому попутчику новую пару очков, роман Джека Керуака «В дороге» и записку:
Привет, Майкл! Это может показаться вам странным, но несколько недель назад вы сидели напротив меня в поезде из Бостона в Нью-Йорк и забыли свои очки. По счастливой случайности я работаю главным юрисконсультом компании Warby Parker и просто обожаю хорошие детективные истории… Надеюсь, у вас все в порядке! Кстати, мы заметили, что линзы на вашей паре очков поцарапались, так что решили прислать вам новую пару. Искренне ваша, АК[260].
Дело в том, что мы очень серьезно подошли к вопросу использования конфиденциальной информации и поступили так не ради развлечения или потому что у нас была такая возможность. Мы проконсультировались с руководством, насколько корректным будет наш поступок, не напугает ли он нашего клиента и воспримет ли он нашу мотивацию правильно: обеспечить лучшее обслуживание для наших покупателей.
Это был осознанный риск, но, к счастью, клиент оценил наше внимание и написал в социальной сети: «Это лучшее обслуживание, с которым я сталкивался в своей жизни». (Чтобы прояснить ситуацию: мы никоим образом не рекламировали то, что сделали. Единственной нашей мотивацией была польза для клиента. В прессу эта история просочилась, потому что наш чрезвычайно довольный клиент рассказал обо всем на своей страничке социальной сети, а журналист, опубликовавший впоследствии статью, входил в список его контактов.)
ВЫХОДЯ ЗА РАМКИ
Социальная сеть Facebook постоянно испытывает разногласия со своими пользователями, часто выходя за рамки того, какой информацией можно делиться и с кем, а в нескольких случаях даже была вынуждена уступить, когда жалобы от пользователей начали поступать в особо больших количествах. По заявлению Марка Цукерберга, защита персональных данных — «вектор, вокруг которого строится деятельность Facebook», а сам он уверен, что Facebook просто следит за изменением социальных норм: «Теперь люди чувствуют себя гораздо комфортнее, когда открыто делятся самой разной информацией с большим количеством других людей. Эта социальная норма просто изменилась со временем».
Изменения в этом вопросе — в настройках конфиденциальности по умолчанию для различных аспектов на сайте — просто поразительны. Сравните следующие два графика. Первый показывает настройки по умолчанию в 2005 году, а второй — те же самые настройки через пять лет в 2010 году.
Источник: The Evolution of Privacy on Facebook (http://mattmckeon.com/facebook-privacy/)
Компании с управлением на основе данных обладают огромной властью. Применяйте ее во благо.
По возможности предоставьте пользователям интуитивно понятные, подходящие инструменты контроля над тем, как используются их данные или каким образом они доступны остальным. Например, это может быть возможность контролировать тип или частоту маркетинговых рассылок, возможность отказываться от принудительных уведомлений от приложений и предложений партнерских организаций. Больше противоречий вызывает то, что персональные данные могут передаваться третьим лицам. Именно это стало источником проблем для разных социальных сетей (Facebook — лишь один пример, см. врезку выше), где изменение настроек по умолчанию еще хуже сказывается на защите персональных данных.
Одна из проблем в том, что даже когда компания действительно обеспечивает защиту персональной информации, многие пользователи не понимают, какие варианты для них доступны. В итоге у большинства из них так и остаются настройки по умолчанию. В этом случае у компании есть по крайней мере два способа действий. Во-первых, поставить себя на место пользователя: сделать меры контроля простыми, интуитивно понятными и четко задокументированными. Во-вторых, поставить защиту персональной информации и уважение во главу угла и действовать исходя из того, что клиент соглашается на использование информации. Обеспечьте пользователям выбор и возможность контроля.
Компания Netflix предлагает интересную возможность в панели настроек пользователя. Пользователь может отказаться от участия в A/B-тестировании (рис. 12.1). Я никогда не видел подобного у других сервисов.
Рис. 12.1. Netflix (https://www.netflix.com/ru/) предлагает пользователям отказаться от участия в A/B-тестах в настройках своей учетной записи
Здесь налицо конфликт интересов. Компания поступает справедливо, предоставляя выбор пользователям. При этом Netflix активно проводит A/B-тестирования. Чтобы как можно быстрее получить данные A/B тестов, на основе которых можно сделать обоснованные заключения, требуется большая выборка. Отказ пользователей от участия в A/B тестах уменьшает размер выборки, увеличивает время проведения тестов и, возможно, влияет на объективность выборки.
Однако смею выдвинуть предположение, что только очень малая часть пользователей применила эту опцию. Если я прав, то подписчики только выиграли от этого (они могут отказаться от участия в экспериментах, если у них возникли сомнения), а низкий уровень отказа практически не влияет на результаты тестирования и на компанию в целом. В этой ситуации компания Netflix заработала себе хорошую репутацию и почти ничего не потеряла. В этом с нее можно брать пример.
Качество данных
Один из основных принципов защиты персональных данных Федеральной комиссии по торговле — доступ/участие, то есть возможность для пользователя видеть, какая информация о нем хранится в базе данных организации, и возможность подтвердить ее или исправить.
На мой взгляд, это, вероятно, один из наименее проработанных из пяти принципов. Большинство онлайн-сервисов обеспечивают пользователям возможность редактировать информацию профиля и обновлять данные об адресе пользователя, адресе его электронной почты и другую идентифицирующую пользователя информацию. Некоторые организации, особенно социальные сети, позволяют экспортировать архивы данных (например, Twitter и Facebook). Что в большинстве случаев сделать невозможно, так это отредактировать все предшествующие данные, например предыдущие заказы, или просмотреть все «сопутствующие» данные, которые организация о вас собрала (например, из переписи населения США, единой базы недвижимости, от компаний, торгующих данными, из социальных сетей и так далее). Откровенно говоря, это сложно обеспечить. Кроме того, пользователям было бы сложно понять разрозненные записи баз данных. Это могло бы нарушить соглашения относительно данных, приобретенных у других организаций, и, возможно, выдало бы некоторые секреты внутренней кухни компании. Так что я не наблюдаю значительного прогресса в этой области.
Хотя компании с управлением на основе данных, конечно, должны сделать максимально простым процесс обзора и исправления основной информации о пользователях. Это отвечает интересам как пользователей, так и компаний. При наличии данных из разных внутренних источников, например из заявки на кредит и информации по текущему счету в том же банке, есть вероятность привязать одного клиента к идентифицирующей информации другого клиента или внести небольшие изменения в данные на разных этапах ввода (например, «улица» вместо «ул.» или «кв. 6» вместо «№ 6»). Чем проще будет исправить и стандартизировать данные о пользователях, тем эффективнее окажется работа компании на основе данных.
Если бы вы увидели мою учетную запись в Netflix, то получили бы крайне приблизительное представление о моих предпочтениях. Вы увидели бы рекомендации относительно очень разных телесериалов, таких как The Magic School Bus, Gilmore Girls и M*A*S*H[261]. Это создает не совсем верное представление о том, что смотрю лично я. Все дело в том, что этой учетной записью пользуются все члены моей семьи, а потому просмотры и последующие рекомендации фактически сделаны для нас четверых, а не для меня одного. И если у компании Netflix есть концепция профиля, которая помогает выделить таких множественных пользователей, эта функция недоступна на устройстве, с которого я пользуюсь этим сервисом.
Обеспечьте пользователям возможность предложить дополнительный контекст относительно своих данных, который сможет оказать влияние на то, как компания оценивает или использует эту информацию. Например, интернет-магазин Amazon предлагает функцию «Улучшить рекомендации» (Improve Your Recommendations), где пользователь может указать, что какой-то из товаров он приобретал в подарок или что товар не следует использовать при формировании рекомендаций. Пользователь может не хотеть, чтобы какой-то товар использовался при формировании рекомендаций и чтобы ему показывали список похожих товаров в будущем, по многим причинам, в том числе потому что это может поставить его в неловкое положение. Тем не менее, какими бы ни были эти причины, предлагая пользователю возможность исправить, отфильтровать или исключить какую-то информацию, компания получает более точное представление о намерениях пользователя, контексте или его предпочтениях. Этот принцип действует и в обратном направлении: возможно, пользователь почувствует себя более уверенно, если получит информацию, почему ему была предложена подобная рекомендация. Например, в своей учетной записи Netflix я недавно увидел рекомендацию обратить внимание на телесериал «Частный детектив Магнум», «потому что вы смотрели M*A*S*H». Эта рекомендация имеет смысл. Такое объяснение также сможет выявить неточную информацию, которую пользователь хотел бы исключить или исправить.
Итак, благодаря добавлению подобных функций компания может стимулировать двусторонний диалог между собой и пользователем, что приведет к получению более точных данных и контекста и, в конце концов, к предоставлению пользователям более качественного сервиса.
Безопасность
Ранее я упоминал, что меры по снижению риска часто способны ограничить деятельность гораздо больше, чем требуется законодательно. Почему так происходит?
Начнем с простого примера. У многих специалистов по работе с данными, например технических специалистов и администраторов баз данных, имеется доступ к сырым данным о пользователях. Эти данные могут включать имя, адрес, номер телефона, электронную почту и другую информацию, идентифицирующую человека. Закон это разрешает. Такой доступ им предоставляется потому, что они выполняют свои функциональные обязанности, обеспечивая правильный сбор и хранение данных, чтобы организация могла выполнять свои обязательства по деловым сделкам.
Теперь представим специалиста по анализу, который должен проанализировать количество проданных единиц товара в разные дни. Законодательно ничего не мешает этому аналитику получить доступ к сырым данным о пользователях. Однако действительно ли ему требуется такой уровень детализации? Требуется ли ему доступ к этим данным для проведения своего анализа? Фактически ему не обязательно знать, что набор садовой мебели заказала именно Белинда Смит, проживающая по такому-то адресу, с таким-то номером телефона и адресом электронной почты. Все, что нужно знать этому аналитику, — то, что торговая единица 123456 была продана в определенный день.
В большинстве случаев при анализе данные агрегируются, и информация, идентифицирующая пользователей, не требуется.
В своей книге Dataclysm сооснователь сервиса для знакомств OKCupid Кристиан Раддер представляет ряд примеров анализа на основе данных с сайта. За исключением данных медицинского характера вы вряд ли найдете где-то более точную информацию о пользователях, чем на сайте знакомств. В профилях посетителей сайта есть фотографии, указан пол, возраст, сексуальные предпочтения, сферы интересов и другая очень личная информация. Кристиан Раддер рассказывает (с. 233), как он работал с данными:
Любой тип анализа проводился анонимно, а данные агрегировались. Я очень внимательно отнесся к исходным данным. Ни в одних данных не содержалось информации, идентифицирующей пользователя… Там, где использовалась персональная информация, данные шифровались. Кроме того, при любом типе анализа объем данных был ограничен только до необходимых переменных, так что не было никакой возможности связать что-то с конкретными людьми.
Все эти меры предосторожности Кристиан предпринимал по нескольким причинам. Во-первых, он не хотел, чтобы какая-то информация повлияла на объективность результатов анализа. Любой аналитик стремится к тому, чтобы результаты его анализа были максимально объективными. Дополнительная информация может исказить интерпретацию. Например, если вы увидите, что имя пользователя Гертруда, как вам кажется, она молодая или старая? Старая, верно?[262] Эти предположения формируются у вас неосознанно. Вы снизите риск неосознанных предположений, отказавшись от включения дополнительных переменных, и повысите шанс обнаружения истинных закономерностей в агрегированных данных.
Во-вторых, аналитики часто копируют данные для проведения анализа и разработки моделей с помощью других инструментов. Так что иногда, когда один аналитик пользуется инструментом бизнес-аналитики для агрегирования данных, другому аналитику может быть необходимо обработать эти данные в Python или R для разработки сложных прогностических моделей. Часто это означает необходимость экспортирования данных из основного источника хранения данных в файлы на ноутбуке. Каждая копия помимо основного источника данных увеличивает риск для компании. Ноутбук можно украсть или взломать. Аналитик, работающий на своем ноутбуке в зале аэропорта или в кафе Starbucks, подвергается риску, что кто-то увидит информацию на мониторе. Так что чем меньше информации он хранит таким образом и чем больше уровней защиты, тем лучше.
Именно по этим причинам многие компании предпочитают обезличивать информацию, которая отображается в базах данных и инструментах бизнес-анализа для составления отчетов и проведения анализа. Имена, адреса, адреса электронной почты полностью скрываются или зашифровываются.
Например, адрес электронной почты [email protected] с помощью хеша SHA-256 можно зашифровать как f7bf49636a69c6ed45da8dc8d3f445a8a5e6bcc2e08c9a6b2bb66446c402f75c.
(Это действует в одном направлении: можно очень просто превратить адрес электронной почты в зашифрованную последовательность символов, но крайне сложно, если возможно вообще, выделить адрес электронной почты из этой последовательности.). Опять-таки, в большинстве случаев законодательно компании не обязаны это делать, но это явно имеет смысл.
Чем больше количество копий, тем выше риск. Чем больше количество файлов для чтения человеком, тем выше риск. Чем больше передвижений и интеграций разных источников данных — что характерно для компании с управлением на основе данных, в которой продвигается обмен информацией, — тем выше риск. Треть руководителей[263] признались, что «в их компании не удается внедрить управление на основе данных частично из-за вопросов конфиденциальности и безопасности, которые возникают при обмене информацией».
Мы можем сделать заключение в виде принципов, перечисленных ниже.
• Каждый сотрудник, которому требуется доступ к данным для выполнения своих профессиональных обязанностей, имеет этот доступ.
• Каждый сотрудник имеет доступ только к тем данным, которые требуются ему для выполнения профессиональных обязанностей.
• К персональной информации, такой как данные о пользователях и рекомендации, следует относиться с повышенным вниманием: доступ к ней должен быть максимально ограничен, информация должна быть обезличена и зашифрована.
Обеспечение исполнения
По заявлению Федеральной комиссии по торговле, «согласно общему мнению, основные принципы защиты конфиденциальности могут быть эффективны только в том случае, если присутствует механизм обеспечения их исполнения».
Конечно, сегодня многие нормативные акты регулируют процессы сбора и использования данных, а также вопросы конфиденциальности. В числе примеров Закон о защите личных сведений детей в интернете (COPPA), Закон США о сохранении медицинского страхования и персонифицированном учете в здравоохранении (HIPAA), совместимость со стандартом безопасности PCI при проведении платежей.
Очевидно, все должны подчиняться требованиям закона. Они обозначают верхнюю границу того, что можно делать с данными на законных основаниях. Однако я убежден, что этого недостаточно. Компании с управлением на основе данных должны руководствоваться в своей деятельности более широкими вопросами этики и фактора «фу» и разрабатывать собственные внутренние правила и принципы деятельности. У них должен быть собственный моральный компас, ориентированный на данные. Они должны принимать во внимание, ожидает ли пользователь, что его данные будут использоваться именно так, и будет ли он с этим согласен. Аналитику следует время от времени задавать себе вопрос: «Как бы я чувствовал себя на месте пользователя?» Фактически это может несколько ограничить спектр того, как аналитик, возможно, хотел применить имеющиеся в его распоряжении данные. Подобно специалистам по маркетингу компании Target, всегда найдутся люди, стремящиеся выйти за установленные рамки (в конце концов, им требуется выполнять собственные KPI), поэтому необходима корпоративная культура, руководство на основе данных и обучение, чтобы установить рамки приемлемого.
Заключение
В компаниях с активным использованием данных всегда будет наблюдаться некоторое здоровое напряжение между разными командами: так, например, аналитики всегда будут стремиться создавать самые современные продукты с использованием данных, а более консервативные юристы — минимизировать риски для компании. В то время как законодательные ограничения непреложны, существует обширная серая зона, деятельность в которой не нарушает закон, но может вызывать сомнения с морально-этической точки зрения.
Компания должна уважать своих пользователей и разработать руководство, что считать приемлемым и неприемлемым использованием данных. Очевидно, компании нужно установить ограничительную линию для аналитиков, чья работа наиболее тесным образом связана с данными. В компании Warby Parker мы сформулировали, как каждый из наших типов данных (данные клиентов, данные о продажах и так далее) может или не может быть использован при проведении разных видов анализа или маркетинговых мероприятий. Например, в нашем рецепте на очки обычно указывается дата рождения. Мы считаем, что аналитик может воспользоваться этими данными на агрегированном уровне, чтобы лучше понять базу данных наших клиентов за счет изучения распределения по критерию возраста. Однако специалисты по маркетингу не могут на основе этой информации на индивидуальном уровне выбрать, например, категорию клиентов в возрасте 25–34 лет.
В компаниях с управлением на основе данных существует более широкий доступ к данным, поэтому информацией могут пользоваться в том числе специалисты, которые не связаны непосредственно с аналитической работой, но у которых доступ к данным определяется их функциональными обязанностями (например, сотруднику службы по работе с клиентами требуется доступ к их данным). Они используют данные для повышения качества работы. Для этих сотрудников должны быть четкие руководства и система обучения, особенно для молодых специалистов. Например, следует четко заявить, что они не могут использовать информацию о клиентах, об их предпочтениях и так далее в рекламных объявлениях или публикациях на Facebook без их согласия или что они не имеют права изучать базы данных без профессиональной необходимости, например в поисках знакомых, знаменитостей, друзей и так далее. Обеспечьте обучение по этим вопросам. Как сказано в комиксах про Человека-паука: «Большая власть подразумевает большую ответственность»[264]. Компании следует активно заниматься вопросами ответственности и перспективы.
Заключение
Информация — это новая нефть!
Клайв Хамби, Dunnhumby
Что для компании означает управление на основе данных? Возможно, вы уже поняли, что ответ на этот вопрос заключается не в обладании новейшими технологиями по работе с большими данными и не в команде блестящих специалистов по аналитике. С ними, несомненно, будет легче, но сама концепция управления на основе данных касается не какой-то конкретной вещи. Скорее, как я уже говорил, она охватывает всю аналитическую цепочку ценности и всю структуру компании. Это отражено на рис. 13.1.
Рис. 13.1. Обзор компонентов, из которых складывается компания с управлением на основе данных
Источник: на основе концепции Уэйна Экерсона, изложенной в его книге Secrets of Analytical Leaders
В главе 2 и главе 3 мы обсуждали самый первый слой — сами данные, как собирать правильные данные и как собирать данные правильно. Помимо этого, требуются люди, обладающие нужными навыками, и инструменты. Кроме того, необходимо проводить обучение, чтобы использовать данные максимально эффективно.
Конечно, в первую очередь речь идет об аналитическом подразделении компании, но в компании с управлением на основе данных количество сотрудников, опирающихся в своей работе на данные, выходит далеко за пределы аналитического подразделения.
Как я неоднократно подчеркивал, у меня нет сомнений, что в компании каждый сотрудник вносит свой вклад в общее дело: это совместная ответственность. Основная аналитическая цепочка идет от специалистов по аналитике и их руководителей к руководителям высшего звена, топ-менеджменту компании и совету директоров. Однако в более демократичной с точки зрения работы с данными среде, где, как отметил Кен Рудин, «каждый сотрудник — аналитик», в обязанности всех сотрудников входит, помимо прочего, активное применение доступных данных, инструментов и обучающих программ, чтобы по возможности включать эти данные в свою работу, сообщать о проблемах с качеством данных, генерировать достойные тестирования гипотезы, подвергать сомнениям необоснованные стратегии, мнения и HiPPO и в целом использовать данные с максимальной эффективностью.
Одной из задач этой книги было прямое обращение к специалистам по аналитике и их руководителям. Роль этих сотрудников часто недооценивают. Часто фокус и обсуждение сосредоточивают на изменениях, которые требуется проводить «сверху вниз», когда фактически специалисты по аналитике играют ключевую роль в формировании аналогичной корпоративной культуры с нижних уровней компании. Для этого им нужно действовать более активно и сделать свою роль в компании более заметной.
Эту идею очень удачно выразил Чарльз Томас, директор по данным компании Wells Fargo:
Я называю специалистов по аналитике людьми, которые стимулируют действия: выбирайтесь из своих четырех стен, избавляйтесь от репутации «гиков», демонстрируйте всем свои деловые качества, показывайте, как плоды вашей работы сказываются на всей компании. Вам придется приложить дополнительные усилия, чтобы убедиться, что результаты аналитической работы применяются на всех уровнях компании. Заставьте их работать.
Выходите из своей зоны комфорта и стимулируйте изменения!
Необходимо добиться оптимальной организации аналитического подразделения (глава 4). Обычно это осуществляется на основе объединенной, или гибридной, модели, когда аналитики работают в разных бизнес-подразделениях, но при этом есть централизованное аналитическое подразделение, в задачи которого входит обучение сотрудников, поддержка, разработка единых стандартов, и где у специалистов по аналитике определен четкий карьерный путь. Специалисты этого подразделения должны быть сосредоточены на качестве работы, и по крайней мере несколько из них должны заниматься предсказательной аналитикой и аналитикой на более высоком уровне, например разрабатывать прогнозные модели и меры по оптимизации. Они должны продвигать свои аналитические выводы и рекомендации и убеждать в них людей, принимающих решения (следующий уровень на рис. 13.1). В идеале они должны получать оценку своей работы по фактическому влиянию на эффективность деятельности компании.
Продвижение комплексной аналитической программы подразумевает наличие сильного руководства на основе данных. Его может осуществлять, например, вице-президент, отвечающий за аналитическое направление, или директор по данным. В компаниях из рейтинга Fortune 500 эта роль все чаще отводится CDO или CAO (глава 11). Фактическое название этой должности не так важно. На практике важно, есть ли у этого человека поддержка руководства и бюджет на реализацию аналитической программы и продвижение корпоративной культуры на основе данных.
В приложении В приводится возможный вариант заявления о видении компании в отношении данных. Заявление о видении — это мотивирующее описание того, что компания стремится достичь в среднесрочной и долгосрочной перспективах. В данном случае компания стремится стать более ориентированной на данные в таких аспектах, как навыки работы с данными, повышение общей грамотности в вопросах работы с ними и формирование соответствующей корпоративной культуры. Обсудите этот документ с коллегами? Чего стремитесь достичь вы?
Читать бесплатно другие книги:
