Дело не в технологиях, а в управлении.
Перспективный руководитель, отвечающий за определенный вид продукции, готовя для дирекции важную презентацию, по ходу дела замечает нестыковку в данных о доле рынка, предоставленных отделом маркетинга. Он просит заместителя проверить цифры. Порывшись хорошенько, тот находит ошибку и вносит поправки. Слава богу, вовремя. Презентация проходит на ура, наш топ-менеджер на радостях выписывает заму премию. И говорит: «Знаешь, надо бы впредь всегда перепроверять цифры». Никому и в голову не приходит сообщить маркетологам об ошибке, а уж тем более вместе с ними докопаться до ее истоков, чтобы на будущее исключить такие накладки.
Подобное я наблюдал не раз. В телекоммуникационной компании отдел техобслуживания исправляет ошибки в адресах, введенных отделом обслуживания клиентов. В банке специалисты по кредитным рискам принимают решения на основе не всегда точной информации о заемщиках, а врачи — лечат пациентов, располагая неполными клиническими данными. Проблема качества данных есть у всех, всегда, в любой отрасли, на любом уровне.
Не только наш руководитель, большинство людей в своей работе постоянно имеют дело с недостоверной информацией и либо как-то изворачиваются, либо исправляют ее. Это дорогого стоит. Согласно исследованиям, специалисты до 50% рабочего времени тратят на сбор информации, выявление и исправление ошибок, поиск надежных источников, по которым можно было бы перепроверить данные.
А представьте себе последствия так и невыловленных ошибок. Неточный лабораторный анализ может привести к смерти пациента, плохо сформулированная техническая спецификация продукции — к миллионным издержкам производства, недобросовестный финансовый отчет — к неудаче самых продуманных инвестиций. Репутационные последствия подобных ошибок трудно переоценить — вспомним, какая буря поднялась в конце 2012 года из-за несовершенства сервиса Apple Maps.
Если руководители перестают доверять данным, то, принимая решения и управляя компаниями, начинают полагаться только на интуицию. В частности поэтому они часто отвергают выводы анализа «больших данных», которые противоречат тому, что им подсказывает чутье.
Выражение «мусор на входе, мусор на выходе» появилось полвека назад, а проблема качества информации так и не решена. И дело не в более совершенной технологии. Нужно, чтобы люди, которые собирают и обрабатывают информацию, более тесно взаимодействовали с теми, кто будет ею пользоваться, и думали, к чему может привести неточность в данных. Нужно также возложить ответственность за качество данных на руководителей, для которых очень важна достоверность и полнота информации, а не на «айтишников», не имеющих отношения к производственным процессам, «поставляющим» эти данные.
Свяжите поставщиков и потребителей информации
С точки зрения качества информации важны два момента: ее создания и использования. Качество информации закладывается в момент создания. Но оно не особо нас интересует, пока мы не начнем работать с данными. Если информация кажется сомнительной, люди обычно либо обходятся без нее, либо сами корректируют ее.
Но героически исправлять чужие ошибки — не выход. Куда полезнее объединять поставщиков данных с клиентами-пользователями, чтобы они сообща искали причины дефектов и думали, как гарантировать надежность информации. Вспомним нашего руководителя. Он не сообщил маркетологам об их ошибке, а сам ее исправил и тем самым оказал медвежью услугу всем, кто пользуется той же недоброкачественной информацией. К тому же он взялся корректировать цифры, не будучи специалистом по данным.
Полезно любое взаимодействие сторон. Много раз на встречах поставщиков и пользователей информации я слышал: «Мы не знали, что эти данные кому-нибудь понадобятся, потому особо ими не занимались. Теперь мы понимаем их важность и постараемся сделать все в лучшем виде». Довести до сведения создателей информации, как будут работать с ней другие, — самый простой и надежный способ повысить качество.
Больше всего обнадеживает то, что проблему качества информации чаще всего можно решить без больших инвестиций в новые технологии или переналадку производственных процессов (см. врезку «Как в данные вкрадываются ошибки»). Конечно, точные показатели, автоматизированный контроль и методы производственных концепций вроде «шести сигм» —дело хорошее, особенно когда речь идет о сложных проблемах, но первый решительный шаг заключается в том, чтобы просто свести вместе поставщиков и пользователей информации — и пусть они поговорят.
Уделяйте внимание качеству данных
Если компанию не устраивает качество данных, с которыми она работает, то, как правило, она затевает масштабную «чистку» информации. Однако куда полезнее было бы обратить внимание на то, как собираются и обрабатываются данные, выявить и устранить основные причины ошибок. После завершения ревизии иногда, возможно, и нужно будет корректировать информацию, но делать это постоянно уже не придется.
Такую работу провели в энергетической корпорации Chevron. Системы, с помощью которых там планировали новые скважины, оценивали стоимость бурения и контролировали соблюдение правил безопасности, соответствовали отраслевым стандартам, но в цифрах то и дело возникали нестыковки. Например, руководители не могли, глядя на данные, сказать, удалось ли при бурении скважины уложиться в смету. В компании начали было анализировать и корректировать самую важную информацию по скважинам, но руководство быстро поняло, что на полную ревизию уйдет лет пять — и что, если все оставить как есть, качество информации, создаваемой на протяжении этих пяти лет, не изменится.
И в подразделении, отвечающем за бурение скважин, выделили группу обработки данных, которую возглавила Никки Чан. Она понимала, что надо смотреть далеко вперед. «Перепроверка данных обходится дорого, — говорит она. — Мы богатая компания, но не настолько...» Ники прежде всего изменила принцип оценки ошибок в новой информации. «Прежде было так: если в записи одно поле заполнено неправильно, а девять — правильно, то такая запись точна лишь на 90%. Но мы не можем пользоваться записью даже с одной ошибкой. Их не должно быть вообще».
Вскоре Чан и ее группа, чтобы уменьшить количество непригодных записей, выработали новый план. «Во-первых, нам хотелось найти несложное решение. А во-вторых — чтобы ошибки исправляли в подразделениях, причем быстро», — говорит Никки. В то же время она считала самым важным докопаться до истинных причин крупных сбоев. «Мне не хотелось никого наказывать за одну-две случайные ошибки, по крайней мере на первых порах».
Каждому подразделению на первый год так сформулировали задачу: все основные данные по 95% новых скважин должны быть точными изначально. На второй — добиться точности по абсолютно всем скважинам. «Для большинства это была хотя и трудная, но решаемая задача», — отмечает Чан. Сейчас ее группа регулярно обновляет показатели. «Все в любой момент могут видеть, как у них обстоят дела. Это важно — если пытаешься что-нибудь усовершенствовать, надо понимать, что получается, а что не очень. И сравнивать себя с коллегами».
Чан сознательно не стала диктовать подразделениям, как им браться за новые задачи. И были сформулированы самые разные принципы. В одном подразделении просто стали ежедневно перепроверять информацию, полученную накануне. В другом метод Lean Six Sigma (гибрид двух концепций — «шести сигм» и «бережливого производства»), В третьем учредили соревнование между бригадами бурильщиков. «Народ в Chevron творческий и азартный, — говорит Чан. — Нужна только цель, которую люди будут уважать, а уж как к ней прийти, они сами придумают».
Жизнь подтвердила правоту этих слов: спустя восемь месяцев после начала программы 13 из 15 подразделений выполнили план первого года и еще два были близки к цели. Результаты впечатляют, хотя ничего сверхъестественного в них нет. Исходя из собственного опыта, могу сказать, что подобных результатов добиваются все компании, которые решают проблему качества данных именно таким образом.
Пусть за информацию отвечают руководители
Зачастую поставщики информации организационно никак не связаны с ее потребителями. Скажем, бухгалтерия собирает данные о финансовых показателях за квартал, не думая, как ими будет пользоваться отдел продаж, или отдел обслуживания анализирует жалобы, но не выявляет типичные случаи и закономерности, хотя это могло бы пригодиться менеджерам по виду продукции.
Если проблемы с качеством носят систематический характер, компании поручают их заботам ИТ-отдела. Вроде бы все логично, ведь этот отдел обслуживает всю организацию и оказывается чем-то вроде ее связующего звена. Но чаще всего «айтишники» не слишком продвигаются в решении проблемы качества. Дело в том, как я уже отмечал, что качество информации определяется в процессе ее сбора и анализа, а это, за редкими исключениями, происходит вне их отдела. «Айтишники» могут переговорить с поставщиками и пользователями информации, но не могут изменить неверно выстроенный процесс. В их силах лишь найти и исправить ошибки, а это, как мы уже видели, временная мера.
Кроме того, бизнес-единицам надежная информация нужна как воздух — чтобы улучшать продукцию, принимать грамотные решения. «Айтишники» же ничего особенного не выигрывают, и ошибки в данных им работать не мешают. Это руководителям основных подразделений приходится, если что не так, объясняться с клиентами, во что бы то ни стало выполнять обязательства компании и оправдываться перед акционерами.
Дальновидные компании ответственность за качество информации возлагают не на ИТ-отделы, а на поставщиков информации. ИТ-отделы охотно соглашаются с тем, что «данные должны быть на совести бизнес-единиц». Если компания это понимает, ей удается все согласовать. Лиз Киршер, в прошлом — директор по информации Momingstar, чикагского провайдера данных о паевых инвестиционных фондах и других финансовых рынках, считает: «Заставлять ИТ-отдел отвечать за сбор и обработку данных так же неправильно, как подчинить его отделу НИОКР, Это разные виды деятельности».
Обычно исправить дело с качеством информации больше всего мешают начальники, которые не желают признавать, что предоставляемые ими данные ненадежны, или не знают, как корректировать их. Ситуация меняется лишь после того, как какому-нибудь руководителю (возможно, высшего звена, но скорее среднего) надоедает получать недостоверные данные и он начинает искать выход. Этот руководитель инициирует программу повышения качества информации и, если перечисленные в статье условия соблюдаются, добивается хороших результатов.
Но чаще этот руководитель не стремится пропагандировать свою идею за пределами собственного отдела, да и нужного влияния у него нет. И получается, что в одном или нескольких подразделениях компании информация превосходного качества, у остальных же — так себе.
Чтобы дело сдвинулось с мертвой точки, нужна заинтересованность топ-менеджмента. Лет двадцать назад Джозеф Юрен утверждал в напечатанной в HBR статье «Made in U.S.A.: A Renaissance in Quality», что за качество должны отвечать руководители. Юрен имел в виду производство, но его слова применимы и к информации. Пожалуй, проблема качества данных более сложна и насущна. Пора воззвать к руководителям снова — и погромче.
(c) Томас Редман