CC BY
248Петербургский экономический журнал. 2021. № 4. С. 149-155. St. Petersburg Economic Journal. 2021. № 4. Р 149-155.
Научная статья УДК 65.01
DOI: 10.24412/2307-5368-2021-4-149-155
О КОНЦЕПЦИИ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
On the concept of data-driven management under the conditions of digital transformation
Валерий Владимирович ТРОФИМОВ
заведующий кафедрой информатики Санкт-Петербургского государственного экономического университета, доктор технических наук, профессор, tvv@unecon.ru
Valery V. TROFIMOV
Head of the Department of Information Technology, St. Petersburg State University of Economics, Doctor of Engineering Sciences, Professor, tvv@unecon.ru
Людмила Афанасьевна ТРОФИМОВА
профессор кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами Санкт-Петербургского государственного экономического университета, доктор экономических наук, профессор, L_Trofimova@bk.ru
Lyudmila A. TROFIMOVA
Professor at the Department of Economics and Management of Enterprises and Industrial Complexes, St. Petersburg State University of Economics, Doctor of Economics, Professor, L_Trofimova@bk.ru
Аннотация.
В статье рассмотрена концепция управления на основе данных в условиях цифровой трансформации отраслей российской экономики. Выявлено влияние цифровых технологий на формирование цифровых организационных инноваций как новых подходов к управлению предприятием, реструктуризации бизнес-процессов, разработки новой (цифровой) бизнес-модели предприятия. Рассмотрены принципы управления данными, их превращение в цифровые активы и в стратегический ресурс предприятия на базе цифровых платформ. Анализ данных, выполняемый на основе прогнозной и предиктивной аналитики, позволяет организовать работу по требованию в режиме потоковой передачи данных (стриминга), что обеспечивает быструю адаптацию предприятия к изменению внешней среды на основе изменения его бизнес-процессов и бизнес-модели. Проанализированы рекомендуемые типы цифровых платформ, их компоненты и цифровые технологии, а также процесс принятия решений на основе данных.
© Трофимов В.В., Трофимова Л. А., 2021.
Ключевые слова: управление на основе данных, цифровая трансформация, цифровая зрелость, цифровые платформы
Abstract.
The article considers the concept of data-based management under the conditions of digital transformation of Russian industries. The influence of digital technologies on the formation of digital organizational innovations as new approaches to enterprise management, business process restructuring, development of a new (digital) business model of the enterprise has been revealed. The principles of data management, their transformation into digital assets and a strategic resource of the enterprise on the basis of digital platforms have been considered. Data analysis, performed on the basis of prognostic and predictive analytics, allows organizing work on demand in the mode of data streaming, which ensures rapid adaptation of the enterprise to changes in the external environment based on changes in its business processes and business model. The recommended types of digital platforms, their components and digital technologies, as well as the process of data-driven decision-making have been analyzed.
Keywords: data-driven management, digital transformation, digital maturity, digital platforms
Цифровая трансформация экономики и отраслей [1-4] направлена на достижение цифровой зрелости и цифровых компетенций и формирует комплекс новых изменений, включая и появление новых подходов к менеджменту предприятий, в частности управление на основе данных (DDM - Data Driven Management) [5]. Основное значение стратегии цифровой трансформации заключается в повышении технологической независимости и экономической конкурентоспособности предприятий РФ. Цифровая зрелость предприятий свидетельствует о возможности и способности использовать современные цифровые технологии, соответствующие новому технологическому укладу, глубокой реструктуризации бизнес-процессов, обработке больших данных для принятия управленческих решений на основе предиктивной аналитики, и переход от традиционных к новым бизнес-моделям (платформенным решениям).
Таким образом, цифровая трансформация предъявляет высокие требования к проведению организационных и структурных изменений. Цифровая трансформация тесно
связана с цифровыми инновациями, так как при реализации цифровых трансформаций необходимы технологические инновации, новые операционные процедуры, приводящие к появлению новых продуктов и услуг, и требуется интеграция методических и технологических подходов исследования информационных систем, способствующих стратегическим изменениям, таким как управление на основе данных.
Основным признаком организаций, ориентированных на управление на основе данных, является сквозная интеграция информационных потоков с непрерывно-прогнозной и предиктивной аналитикой, приводящая к созданию аналитических цепочек, в которых собранные данные превращаются в информацию для принятия управленческих решений. Сбор данных в условиях цифровой трансформации происходит автоматически на серверах из разных источников, таких как интернет, корпоративные базы данных, системы видеонаблюдения и др., а также данные о состоянии внешней среды, рынков, бизнес-процессов на предприятии, о потребностях и удовлетворен-
ности клиентов, доступности поставщиков, о конкурентах.
На основе программного обеспечения, цифровых платформ и алгоритмов данные превращаются в информацию, используемую затем для принятия решений, при этом информация о состоянии внутренней среды представляется руководству в режиме онлайн. Кроме этого, анализ данных, выполненный с помощью специальных алгоритмов, способен предоставлять какие-то предписывающие действия для руководства и даже альтернативы решений в зависимости от анализируемой ситуации.
Благодаря практической деятельности организации в области управления на основе данных, выработаны принципы управления данными [6], основные из них акцентируют внимание на знании информационных активов и задач, которые могут быть решены с их помощью, а также необходимость сбалансированного внимания к стратегическим целям и технологическим и операционным бизнес-процессам.
Кроме этого, управление на основе данных подразумевает управление качеством данных, т. е. данные должны быть использованы и соответствовать требованиям качества. Управление сбором, хранением аналитической обработкой данных требует специальных компетенций и навыков менеджеров. Например, кросс-функционального процесса, учета разнообразных перспектив функционирования организации, системного и целостного взгляда на ее развитие и др.
Помимо перечисленного, необходимы знания жизненного цикла данных, рисков, связанных с данными (утрата, хищение, злоупотребление, несанкционированный доступ), и меры их предотвращения. Принципы управления на основе данных тесно увязаны с информационной инфраструктурой и технологиями, их развитием, обновлением. При этом требования к качеству, безопасности данных, согласованные с бизнес-моделью организации и ее стратегией цифровой трансформации, должны быть основой выбора информационных технологий и методов их использования, а не наоборот.
Большие объемы данных, доступные в результате цифровой трансформации, не-
обходимо анализировать достаточно новыми методами и затем использовать для принятия управленческих решений. Данные в этом случае представляют новый тип стратегических ресурсов [7], поступающих от различных источников, так называемые потоковые данные, вместе с цифровыми технологиями они являются новым источником конкурентных преимуществ, а после обработки, проходя через этапы преобразования «данные - информация - знания», становятся нематериальными активами и увеличивают стоимость компании.
На основе анализа данных исследуются внешняя среда, описываются потребители продукции, их предпочтения, проводится реструктуризация бизнес-процессов, разрабатываются планы предприятия, включая сервисные процессы, обслуживание и ремонт оборудования по принципу необходимости, а не по плану, т. е. предприятие переходит на работу по требованию (on-demand) в режиме стриминга (потоковой передачи данных) [8]. В результате предприятие способно быстро перестраивать и адаптировать свои бизнес-процессы, изменять бизнес-модель в связи с изменением спроса и предложения на рынках.
В режиме стриминга, являющегося результатом цифрового (сетевого) взаимодействия участников процесса по требованию on-demand, обеспечивается синхронизация спроса и предложения на рынке, что также является большим преимуществом для потребителей.
В таком режиме уже работают поставщики цифровых услуг, и потребители ожидают таких же действий (функций) от других предприятий, поэтому управление на основе данных есть организационная инновация и ожидаемый результат цифровой трансформации всех отраслей национальной экономики РФ.
Исследованиями в области нового подхода к менеджменту - управление на основе данных - занимаются в основном зарубежные консалтинговые компании BCG, Mk Kinsey, BSI, отдельные авторы в основном по проблемам принятия решений на основе DDM и немногочисленные российские ученые [9]. В многочисленных документах по цифровой
трансформации РФ методического характера, в разработанных стратегиях цифровой трансформации [3;4], пока отсутствует описание нового подхода к менеджменту, который должен быть следующим после ситуационного подхода, ни в коем случае не отрицая все достоинства предыдущих подходов к менеджменту, и является результатом освоения цифровых технологий достижения цифровой зрелости и цифровой компетентности.
Переход к концепции управления на основе данных по результатам исследования лучших практик консалтинговыми компаниями [10] способен поднять доход компании до 20%, доходность акций до 33%, существенно повысить производительность труда.
Концепция управления на базе данных (ББМ) основывается на цифровой трансформации (цифровых технологиях обработки больших данных), изменении бизнес-моделей, организации процессов принятия решений на основе анализа актуальных данных.
Изменение бизнес-модели предполагает развитие цифровых платформ как нового класса бизнес-моделей и формирование экосистем бизнеса на их базе, что, в сою очередь, нуждается в разработке современных методов менеджмента. Новый класс бизнес-моделей должен обеспечить новые аспекты менеджмента -управление на основе данных, таких как быстрая реакция на изменения спроса, благодаря анализу данных в реальном времени, повышение коммуникации и взаимодействие с клиентами в реальном времени, повышение функциональной эффективности компании за счет быстрой реакции таких подразделений, как маркетинг, управление персоналом, производством (возможность менять планы, введение сервисного облуживания) [11; 12; 13].
Цифровые платформы лежат в основе всех экосистем новой экономики. Цифровая платформа обеспечивает снижение трансакций между ее участниками, проводимых в единой информационной среде, которая использует современные пакеты цифровых технологий (ВЦ А1, УЯ, ЛЯ и др.).
К базовым критериям определения цифровой платформы можно отнести следующие: наличие четкого алгоритма взаимодействия
участников платформы; отношения между участниками платформы выгодны для всех; наличие существенного масштаб охвата пользователей платформы (сообщества, отрасль, государство); единая для всех информационно-технологическая инфраструктура и информационная среда; снижение трансакционных издержек при взаимодействии всех пользователей платформы.
К основным типам цифровых платформ можно отнести: инструментальная (предназначена для разработки прикладного программного обеспечения на основе сквозных технологий использования данных); инфраструктурная (предназначена для разработчиков ИТ-сервисов, используемых при автоматизации бизнес-процессов); прикладная (в ее основе лежит бизнес-модель ведения хозяйственной деятельности в единой информационной среде).
К важным компонентам цифровых платформ относятся: данные; технологии; участники; рынок; система; автоматизация; интегрирование; взаимодействие; цель.
Одной из основных цифровых технологий, лежащих в основе цифровых платформ, является технология больших данных (Big Data - BD), отличия которой от традиционной можно описать как 5V: Velocity (скорость увеличивается за счет распараллеливания вычислений и обработки данных), Volume (объем увеличен на несколько порядков до эксабайт), Variety (многообразие обусловлено слабой структурированностью данных), Veracity (достоверность определяется слабой связанностью данных и требует предварительной «очистки» путем последовательного (семантического) моделирования), Value (ценность можно определить через понятие интеллектуальные данные (intelligent data) или цифровые активы).
Существует большое количество методов и техник, используемых при обработке больших данных. К часто употребляемым можно отнести такие как: статистический и семантический анализы; интеграция; имитационное моделирование; прогнозная и предиктивная аналитики; машинное обучение и нейронные сети; data mining и др.
Существует опасность безудержного накопления данных, которая получила наименование «цифровой хординг» (от англ. hoard -«запас»). Такие предприятия считают целесообразным хранить все подряд, не задумываясь о том, что ущерб, наносимый хранением избыточных данных, может исчисляться очень большими суммами, которые обусловлены не только тратами за электроэнергию, обслуживание и занимаемое пространство, но и сложностью поиска и анализа избыточного объема данных.
В рассматриваемой концепции управление на основе данных (DDM) процесс принятия решений (DDDM - Data Driven Dicision Management) состоит из нескольких этапов: понимание контекста бизнеса; определение KPI; визуализация; план действий; расстановка приоритетов; реализация; анализ результатов; цикл обучения.
Понимание контекста бизнеса - необходимо понять контекст, причинно-следственные связи и приоритеты (принятие решения должно быть частью процесса стратегического планирования), соответствовать общему видению организации, представленному на стратегической карте.
Определение KPI - установка целевых значений для возможности контроля процесса реализации.
Визуализация - необходимо поместить показатели действия и результата на один график.
План действий - представлены решение и конкретные действия, которые ему соответствуют. Обосновывается бюджет и необходимое время.
Расстановка приоритетов - стратегия предполагает расстановку приоритетов, для чего используется система показателей приоритетов, которые, как правило, реализуют идею с более высокими баллами.
Реализация - в качестве контрольных точек реализации решения используют показатели действия и результата, кроме того, фиксируются все неожиданные выводы.
Анализ результатов проводится для каждого решения. При этом необходимо про-
анализировать глубинные причины успеха или неудачи и предложить стратегические улучшения.
Цикл обучения как извлечение уроков: какие принципы оказались полезными, какие подходы должны быть усовершенствованы.
В результте развитие менеджмента в современных условиях обусловлено цифровизаци-ей, цифровой трансформацией, появлением цифровых организационных инноваций, например, управление на основе данных (DDM Data-Drive Management).
С развитием цифровых технологий растет значение данных, потоков данных, преди-ктивной аналитики, позволяющих изменить процесс принятия управленческих решений (принятие оптимальных, а не удовлетворительных по Г. Саймону) и в целом подход к менеджменту как к управлению на основе данных (DDM), а сами данные превращаются в стратегический ресурс предприятия.
Условие достижения цифровой зрелости позволяет предприятию осуществлять работу по требованию (on-demand), обеспечивая высокую адаптивность к меняющимся условиям рынка, что является конкурентным преимуществом.
Цифровая трансформация предполагает разработку и внедрение цифровых платформ в единой информационной среде, использующей современные пакеты цифровых технологий, например, Big Data, наиболее часто использующаяся в DDM.
Обработка больших данных базируется на большом количестве методов и технологий, например: статистический и семантический анализы, интеграция, имитационное моделирование, прогнозная и предиктивная аналитики, машинное обучение и нейронные сети, большие данные, обеспечивающие переход к цифровым моделям предприятия, процессов и продукции.
Изменения в различных сферах экономики, вызываемые цифровой трансформацией, новыми подходами к менеджменту, определяют необходимость овладения менеджерами цифровыми компетенциями, что должно осуществляться параллельно с развитием цифровых технологий.
; Список источников
: 1. О национальных целях развития РФ на период до 2030 года: Указ Президен-: та РФ № 474 от 21 июля 2020 г. URL: https://bazanpa.ru/prezident-rf-ukaz-n474-: ot21072020-h4825501/ (дата обращения: 14.11.2021).
• 2. Перечень инициатив социально-экономического развития Российской Федерации : до 2030 года: Распоряжение Правительства РФ № 2816-р от 6 октября 2021 г. URL:
• http://pravo.gov.ru/novye-postupleniya/rasporyazhenie-pravitelstva-rossiyskoy-federatsii-: ot-06-10-2021-2816-r/ (дата обращения: 14.11.2021).
• 3. Методика расчета целевого показателя «Достижение "цифровой зрелости" клю-: чевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и
• образования, а также государственного управления», утвержденная Приказом : Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской
Федерации «Об утверждении методик расчета целевых показателей националь-: ной цели развития Российской Федерации "Цифровая трансформация"» № 600 от I 18 нояб. 2020 г. URL: http://np-ss.org/images/2021/02/Prilogenie_08-604_21%202021-: 02-19.pdf (дата обращения: 14.11.2021).
• 4. Стратегия цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности в целях достижения их «цифровой зрелости» до 2024 года и на период до 2030 г. /
• Минпромторг России, 2021. 93 с. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/ I doc/401415210/ (дата обращения: 14.11.2021).
• 5. Тим Филлипс. Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе: перевод на русский язык, издание на
• русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2017.
: 6. DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. 2-е изд. / Dama International
• [пер. с англ. Г. Агафонова]. М.: Олимп-Бизнес, 2020. 828 с.
I 7. Маркова В. Д., Кузнецова С. А. Развитие менеджмента в цифровой экономике: : аналитический обзор исследований // Мир экономики и управления. Т. 20. 2020. : № 3. С. 166-183.
8. Основные принципы концепции Data-Driven Management. URL: https://nl-a.ru/ I data_driven_management_principles (дата обращения: 14.11.2021).
9. Provost F., Fawecett T. Data science and its relationship to Big Data and data-driven : decision making. Big Data, 2013. Р. 51-59.
: 10. Field D., Patel S., Leon H. The Dividends of Digital Marketing Maturity. Boston ; Consulting Group, 2019.
• 11. Трофимова Л. А., Трофимов В. В. Основные тренды и условия активизации про; цессов цифровой трансформации // Известия СПбГЭУ. 2020. № 5 (125). С. 139-143.
12. Трофимова Л. А., Трофимов В. В. Об экосистемном управлении инновационно-технологическим развитием экономики в условиях цифровой трансформации. : Экономика и управление. 2019. № 12 (170). С. 56-63.
I 13. Метод оценки цифровой зрелости, предложенный Центром перспектив-
• ных управленческих решений. URL: https://cpur.ru/wp-content/uploads/2020/10/
• Metodologiya-oczenki-czifrovoj-zrelosti-organizaczii.pdf (дата обращения: 14.11.2021).
i References
• 1. On the national development goals of the Russian Federation for the period up to 2030: : Presidential decree No. 474 of July 21, 2020. (2020). Retrieved 14 November, 2021, from : https://bazanpa.ru/prezident-rf-ukaz-n474-ot21072020-h4825501/
2. List of initiatives for socio-economic development of the Russian Federation until 2030 (2021). Order of the Government of the Russian Federation No. 2816-r of October 6, 2021. Retrieved 14 November, 2021, from http://pravo.gov.ru/novye-postupleniya/ rasporyazhenie-pravitelstva-rossiyskoy-federatsii-ot-06-10-2021-2816-r/
3. Methodology for calculating the target indicator "Achieving Digital Maturity in Key Sectors of the Economy and the Social Sphere, Including Health and Education, and Public Administration", approved by Order of the Ministry for Digital Development, Communications and Mass Media of the Russian Federation (2020). On approval of the methodology for calculating the target Indicators of the Russian Federation national development goal "Digital Transformation" № 600 of November 18, 2020. Retrieved 14 November, 2021, from http://np-ss.org/images/2021/02/Prilogenie_08-604_21%202021-02-19.pdf
4. Digital transformation strategy for manufacturing industries to achieve their "digital maturity" until 2024 and for the period up until 2030 (2021). Ministry of Industry and Trade of Russian Federation, 1-93. Retrieved 14 November, 2021, from https://www.garant. ru/products/ipo/prime/doc/401415210/ (дата обращения: 14.11.2021).
5. Phillips, T. (2017). Data-driven management. How to interpret numbers and make quality business decisions. M.: Mann, Ivanov & Ferber.
6. DAMA-DMBOK: Data management body of knowledge (2020). Dama International, Olympus Business, 1-828.
7. Markova, V. D., & Kuznetsova, S. A. (2020). Management development in the digital economy: an analytical review of research. World of Economics and Management, 20(3).
8. The basic principles of the concept of Data-Driven Management (n.d.). Data-Driven Management. Neuro Lab! Algorithms. Retrieved 14 November, 2021, from URL: https:// nl-a.ru/data_driven_management_principles
9. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science and its relationship to big data and data-driven decision making. Big data, 1(1), 51-59.
10. Field, D., Patel, S., & Leon, H. (2019). The dividends of digital marketing maturity. Boston Consulting Group, 18.
11. Trofimov, V. V., & Trofimova, L. A. (2020). The main trends and conditions for the activation of digital transformation processes. Izvestiya of the St. Petersburg State University of Economics, (5 (125)).
12. Trofimova, L. A., & Trofimov, V. V. (2019). On ecosystem management of innovation and technological development of the economy in the conditions of digital transformation. Economics and Management, (12), 56-63.
13. Digital maturity assessment method proposed by the Center for Advanced Governance (2020). Center for Advanced Governance. Retrieved 14 November, 2021, from https://cpur. ru/wp-content/uploads/2020/10/Metodologiya-oczenki-czifrovoj-zrelosti-organizaczii.pdf
Статья поступила в редакцию 16.11.2021; одобрена после рецензирования 22.11.2021; принята к публикации 20.12.2021.
The article was submitted 16.11.2021; approved after reviewing 22.11.2021; accepted for publication 20.12.2021.
