«СИБУР»: культура данных

О том, что цифровая трансформация во многом зависит от создания в организации соответствующей корпоративной культуры, говорилось много, однако мало кто уделяет достаточно внимания этому аспекту. В «СИБУРе» реализуется полномасштабная программа управления данными, и работа над культурой стала одним из основных ее направлений.

Какие задачи приходится решать организации на пути к data-driven и какая роль при этом отводится работе с людьми, рассказывает Александр Айваз, руководитель функции «Управление корпоративными данными» компании «СИБУР», и претендент на премию CDO Award.

- Как давно компания решила стать data-driven и почему?

Александр Айваз: «Как только сотрудники приходят к значимым результатам, крайне важно об этом рассказывать: успехи коллег мотивируют остальных и подстегивают компанию к дальнейшим инвестициям в данные»

К такому пониманию пришли довольно давно, но не сразу догадались, как к этой задаче подойти, какие нужны инструменты и, главное, как повлиять на сотрудников, чтобы они ежедневно использовали данные вместо экспертных мнений и интуиции. Чуть больше года назад в компании была сформирована функция «Управление корпоративными данными», задачей этого нового подразделения стало внедрение программы управления данными.

В компании всегда уделяли внимание повышению операционной эффективности, минимизации рисков и максимальному использованию возможностей оборудования. Было огромное желание сделать все процессы прозрачными, научиться их анализировать и ликвидировать узкие места. Для этого требовалось правильно видеть и уметь читать свои данные, принимать на их основе решения.

- Что представляет собой реализуемая в компании программа управления данными и внедрения подхода data-driven?

Под программой управления данными мы понимаем движение по нескольким направлениям. Во-первых, это понятное, прозрачное описание информации, которой компания располагает. Это ее сбор, каталогизация, составление методик расчета агрегированных показателей, единообразное понимание методологии расчетов, определение систем — источников информации.

Во-вторых, крайне важно создать эффективную, легкомасштабируемую инфраструктуру для сбора данных. Третье — обеспечение качества информации: автоматизация различных проверок корректности данных в нашей инфраструктуре. Четвертое — централизация основных данных (НСИ).

Пятое направление — система визуализации, отвечающая за эффективность и повсеместное использование инструментов анализа и работы с данными. Это не только централизованные дэшборды, но и инструменты самообслуживания, благодаря которым каждый сотрудник может самостоятельно изучать свои данные, проверять гипотезы, строить предположения и принимать решения.

Наконец, шестое направление — работа с данными. Она включает внедрение культуры управления данными, того, что мы называем созидательным подходом. Мы даем понять, что корпоративные данные — такой же актив, как и оборудование и основные средства. Данные мы должны накапливать, беречь, обеспечивать их сохранность, потому что в дальнейшем они будут использоваться для монетизации.

- Как появилась эта программа?

Существуют выработанные международные подходы к управлению данными, и на их основе мы разработали программу полностью своими силами. Это наше видение того, как можно прийти к желаемому будущему, когда сотруднику абсолютно не придется затрачивать время на то, чтобы получить ответы на свои вопросы. Большую часть времени сотрудник будет тратить именно на интеллектуальные решения, а не на рутину, вручную собирая данные и сводя их воедино.

Мы сформировали достаточно сильную команду из разных цифровых компаний. К нам пришли коллеги из банка «Тинькофф», «Ростелекома», Avito, интернет-компаний.

- Какова стратегия компании в области управления данными и работы с ними?

Самое главное, мы меняем отношение к данным, формируем их восприятие как актива. В использовании данных нам нужно уйти от привычной ролевой модели «заказчик-исполнитель», когда любое функциональное подразделение может заказать что-то у ИТ. Заказчик должен прийти к самостоятельности: теперь он сможет сам строить любую аналитику. Время создания решений (тот самый показатель time to market, за которым все гонятся) радикально сокращается, а сами решения максимально соответствуют потребностям заказчика.

Это перекликается с мощным движением к цифровизации, происходящей в «СИБУРе». В компании есть функция цифровой трансформации, и практически все продукты, создаваемые коллегами, так или иначе используют данные. Если мы не предоставим хорошие данные на входе, то сложно будет создать что-то ценное на выходе.

- Часто считается, что наработанные методы работы с данными — это ноу-хау, которым не стоит делиться…

Что касается знаний и опыта, то наша компания максимально открыта, мы всегда рады дополнительному опыту и очень внимательны к мнениям наших партнеров по отрасли. Например, активно общаемся с коллегами из «Газпром нефти», которые, как и мы, хотят трансформироваться в цифрового игрока рынка. Мы обмениваемся подходами, обнаруженными «граблями», найденными решениями проблем, делимся идеями. На самых первых стадиях проектов мы очень любим обсудить их с коллегами. Так нам удастся допустить меньше ошибок и быстрее прийти к результату.

Очень важно сформировать в стране культуру подобного подхода к цифровизации, к работе с данными. Рынок еще недостаточно развит, на нем крайне мало цифровых специалистов. Популяризируя новые инструменты и подходы, создавая к ним интерес и делясь информацией, мы обеспечиваем себя новыми руками и мозгами. Мы активно участвуем в митапах, хакатонах, отраслевых конференциях.

- Как выглядит инфраструктура для работы с данными?

Мы рассмотрели множество вариантов построения инфраструктуры. От полностью коробочных решений известных вендоров и построения системы под ключ до полного стека open source, когда своими руками с нуля создается инфраструктура. Выбрали золотую середину, умеренный вариант. Мы сформулировали для себя перечень функциональных областей, возложили их на определенные модули. По каждому направлению определили, какие коммерческие продукты в нем представлены, их зрелость и дорожную карту, какие существуют открытые решения. Таким образом выбирали подход, наиболее ценный для нас. Не забывали и о том, как в будущем «подружить» эти продукты.

В результате у нас получилась гибкая, легкомасштабируемая гибридная платформа. Она состоит как из коммерческих, так и из открытых продуктов.

- Обычно исходят из стоимости и требований к скорости работы.

Этот подход был вполне логичен и очевиден некоторое время назад. Сейчас  гораздо сложнее выбрать, что использовать: быстрые аналитические платформы либо более медленный, но дешевый Hadoop. Развитие Hadoop достигло такого уровня, когда появилось большое количество сервисов, умеющих на нем достаточно быстро работать. Каждый раз мы должны ответить для себя, что в данном случае эффективнее и удобнее. У нас довольно большое «меню», из которого мы выбираем наиболее подходящий инструмент под разные задачи и с учетом разного характера данных.

- Процесс каталогизации данных — что он собой представляет, почему запущен и на что окажет влияние?

Данных в любой компании очень много. Вариативность их трактования, понимания той или иной информации может сильно различаться. Задача централизованного каталога данных — предоставить понятный, удобный и доступный интерфейс любому сотруднику компании. Если требуется найти отчет, то можно воспользоваться удобным контекстным поиском по ключевым словам, который вернет ссылку на этот отчет и его описание, имя ответственного за его создание, дату последнего обновления. Если сотрудника интересует, как в компании принято рассчитывать тот или иной показатель, на этом портале тоже можно найти ответ. Если возникла необходимость провести исследование, этот портал подскажет, где найти нужные данные.

Тем самым очень экономится время при поиске корпоративной информации. И, что не менее важно, минимизируется вероятность ошибок при трактовке параметров, предотвращаются действия сотрудников в заведомо неверных направлениях.

- Какие проекты являются наиболее показательными примерами «работы по-новому»?

Самое главное, что многие проекты стали принципиально возможными.

Из глобальных проектов стоит назвать запущенную цифровизацию функции логистики. Было важно обеспечить максимальную эффективность использования своего парка, правильное формирование составов, своевременность ремонтов, оптимальность определения маршрутов. Для этого нужны алгоритмы, умные системы, которые бы подбирали оптимальные решения в зависимости от условий. Чтобы такие решения заработали, необходима информация, причем качественная, достоверная и в цифровом виде. Только когда решена эта задача, становится возможным внедрение цифровых инструментов оптимизации.

Еще можно сказать о небольших проектах. Дело в том, что на наших предприятиях есть огромное число установок. На их работу влияют внешние условия, качество сырья, текущее состояние. В зависимости от этого оператор должен подбирать оптимальные входные параметры для максимизации КПД процесса. Независимо от опыта сотрудников, они действуют не всегда эффективно, есть определенная задержка в принятии решений. Между тем существуют корреляции разных сигналов, которые могут означать будущую поломку, и человеку отследить их не под силу. Мы разрабатываем виртуальных помощников — превентивную модель, которая подсказывает оператору, что может произойти и какие необходимы действия. Итоговое решение принимает сам оператор, но система своевременно сигнализирует о возможных ситуациях.

- Многие аналитики утверждают, что цифровая трансформация невозможна без создания особой, цифровой культуры. Какое место в этом занимает культура управления данными?

Такая культура действительно существует, хотя ее и сложно описать. Мы пытаемся максимально популяризировать свои достижения и ноу-хау. Проводим специальные тренинги, обучаем работе с инструментами, чтению данных, проверке гипотез. В дальнейшем сотрудники сами привыкают к самостоятельной работе с данными. И как только они приходят к значимым результатам, крайне важно об этом рассказывать: успехи коллег мотивируют остальных и подстегивают компанию к дальнейшим инвестициям в данные.

- Какие новые роли возникают в ходе трансформации компании?

Да, вместе с реализуемой нами программой в компании появляются и новые роли. Во-первых, для движения к data-driven-организации у каждого подразделения должен быть свой data-партнер — тот человек, который будет сопровождать на этом пути, вовремя обеспечивать необходимые ресурсы, инструменты, тренинги, а также поддерживать общее информационное поле между разными функциями. Он помогает верно расставлять приоритеты в каждой функции.

Кроме того, можно к этому перечню добавить архитекторов данных, инженеров данных, специалистов по качеству данных, а также BI-разработчиков, которые обеспечивают навыки работы сотрудников с BI-средствами. У нас они не только создают отчеты и дэшборды, но и учат это делать самостоятельно.

Новые роли появляются и в бизнес-подразделениях, в первую очередь это ответственные за качество данных. Крайне важно создавать равную степень вовлеченности партнеров. Когда бизнес начинает беспокоиться о том, что происходит с его данными, он может видеть динамику изменений, рост объема данных, ошибки, возникающие при ручном вводе, подумать, как бороться с ошибками. Это тоже часть формирования культуры данных.

Но самая главная роль — аналитик данных. На первых этапах он получает необходимые навыки для работы с данными, осваивает инструменты, понимает корпоративную модель данных. Дальше он сам проактивно начинает предлагать гипотезы, самостоятельно их проверять и приносит компании очень большую ценность — оптимизацию процессов, эффективные решения рутинных задач. Эти люди также рождаются внутри бизнес-подразделений.

- Откуда взять столько аналитиков?

Потенциал к работе с данными есть практически у каждого. Компания и до нашего прихода тоже работала с данными, а сотрудники решали свои ежедневные задачи, пусть и не так эффективно. Мы учим их решать задачи проще и быстрее, работать с современными инструментами и, главное, рассказывать о своих успехах.

- Что может мешать работе с данными? Какие вы видите барьеры?

Самый главный наш противник — время. Созданная нами определенная информационная среда, популяризирующая наши инструменты и подход,  формирует огромный спрос на наши знания и услуги, создает конкуренцию. При этом важно не потерять контроль над приоритетами и имеющимися ресурсами, правильно выстроить траекторию движения к data-driven-организации.