Transformacja organizacji: jak budować kulturę Big Data
W przypadku budowania wiedzy zespołowej z obszaru Big Data, gdy trzeba stosunkowo szybko podnieść kwalifikacje grupy pracowników warto rozważyć szkolenie „Data Scientist Toolbox” realizowane przez kilku inżynierów Microsoft. Obejmuje ono 4 pełne dni szkoleniowe i zawiera w sobie przegląd najważniejszych open-sourcowych rozwiązań, które tacy pracownicy będą później wykorzystywali. Jest ono też jednocześnie oparte w całości na chmurze (Microsoft Azure), co pozwala je bardzo szybko uruchomić a wyniki takiego szkolenia pozostają w firmie.
Wydawałoby się, że w dotychczas przedstawionej propozycji postępowania zbudowanie kompetencji Big Data to sprawa kilku dni: parę godzin na uruchomienie infrastruktury analitycznej w chmurze, 4 dni szkolenia na zespół i jesteśmy gotowi! Niestety, tak łatwo nie jest.
Jak z każdą zmianą, równie trudne jak jej wprowadzenie jest jej utrzymanie. Samo wyposażenie w narzędzia i wiedzę to jeszcze za mało – potrzebne są jeszcze zmiany w procesach w firmie, które będą narzucały określone sposoby traktowania danych i pracy z nimi. Potrzebne jest odzwierciedlenie tych zmian w strukturze organizacyjnej firmy,
w sposobach wynagradzania pracowników i konstrukcji systemów motywacyjnych. Wszystko to po to, aby zmienić dotychczasowe przyzwyczajenie związane z wprowadzaniem danych i ich analizą. Podzielę się tutaj kilkoma spostrzeżeniami, na bazie moich doświadczeń, które moim zdaniem mogą wesprzeć taką pozytywną zmianę przyzwyczajeń pracowników w kierunku wyższej kultury danych:
- Centrum kompetencji analitycznych po stronie biznesu. Spotykałem się z różnymi rozwiązaniami, ale to wydaje się być najbardziej skuteczne. Niezależność od IT przy jednoczesnej ścisłej z nim współpracy, to chyba najbardziej korzystny dla firmy wariant. Zazwyczaj takie centrum umieszczone jest w pionie finansowym, aby dzięki temu zapewnić pierwszeństwo spójności danych finansowych. Nie może to być jednak departament tylko informacji zarządczej – takie centrum powinno mieć mocnego szefa, który równie istotnie będzie reprezentował interesy pionów sprzedażowych, operacyjnego czy finansowego.
- Analityka wbudowana w narzędzia pracy. Wszelkie portale, aplikacje sprzedażowe, windykacyjne, kosztowe, zarządzania nieruchomościami itp. – im mają więcej wbudowanych graficznych elementów analitycznych (kalkulatory, wskaźniki, dashboardy, czy najprostsze raporty) – zamiast tylko pól do wpisywania i robienia notatek – tym bardziej są używane i lubiane. Co więcej, jeżeli są również dostępne na urządzeniach przenośnych (telefon komórkowy, tablet, laptop) – to tym bardziej wspierają nowoczesny sposób pracy i „ciągną w górę” kulturę danych firmy.
- Promowanie zachowań niestandardowych – otwartych na zmiany. Wśród kilku sytuacji, których byłem świadkiem, to osoby, które wymyśliły inny sposób na podejście do problemu lub były otwarte na inne możliwe rozwiązania, osiągnęły przełom w mierzeniu się z wyzwaniami analitycznymi. Dajmy więc pracownikom pewien poziom swobody, zapewnijmy odpowiednie (najlepiej elastyczne i tanie – znowu chmura! – zasoby analityczne), zbudujmy miejsce do nieformalnej wymiany pomysłów (w jednym z banków był to np. zespół ok. 30 osób, tzw. „think tank”, z różnych działów). Szybciej wtedy znajdziemy pomysły na wykorzystanie nowoczesnych technologii do potrzeb naszej organizacji.
Podsumowując, budowa kultury danych to złożony proces, i dlatego jego budowa powinna już trwać w naszych organizacjach. Nie ma tu co prawda żadnych deadline’ów, ale to nie powinno powstrzymać przed działaniami. W obecnym świecie sama w sobie kultura danych nie stanowi już przewagi konkurencyjnej. Jest ona coraz częściej postrzegana jako podstawowy, niezbędny poziom rozwoju organizacji, bez którego nie ma szans ona na większy rozwój czy wypłynięcie na wody międzynarodowego biznesu.
Zapraszamy Państwa na konferencję Big Data CEE Congress w dniach 15-16 kwietnia 2015, gdzie zaprezentujemy jak Microsoft buduje kulturę wykorzystywania BigData we własnej organizacji.
Tomasz Pelczarski
Ekspert ds. Rozwiązań Business Intelligence i Big Data
Microsoft sp. z o.o.
O autorze
