ADN-ul unei organizații cu transformare de succes (Partea 5)

Înlocuirea Anecdata cu Real Insights

Matematicianul, fizicianul și inginerul irlandez Lord Kelvin ne-a lăsat cu numeroase invenții științifice și aceste cuvinte uimitoare de înțelepciune: „Ceea ce nu este definit nu poate fi măsurat. Ceea ce nu se măsoară, nu poate fi îmbunătățit. Ceea ce nu este îmbunătățit, este întotdeauna degradat.”

În cele patru versiuni anterioare, am argumentat ca transformarea de succes să fie privită nu ca o schimbare liniară, unică, ci ca eforturi ciclice care oferă valoare incrementală și măsurabilă și sunt suficient de agile pentru a corecta cursul pentru condițiile în schimbare. În ultima parte, ne uităm la modul în care o abordare structurată și intenționată a datelor, raportării și luării deciziilor empirice poate fi utilizată pentru a alinia realitățile organizaționale cu imperativele strategice și pentru a conduce agenda de transformare.

Multe instituții financiare au formalizat planificarea strategică și infrastructura de stabilire a obiectivelor, bugetul, procesele de planificare a investițiilor și cadre de livrare agile. Dar ei pot suferi totuși de inadecvate în aceste procese și le lipsește un pilon comun care să le unească.

Acest pilon măsoară starea de sănătate a organizației folosind date hard cu cât mai puțin timp posibil. În ciuda înțelegerii pe scară largă a importanței datelor pentru strategia unei organizații, există două moduri prin care informațiile pentru luarea deciziilor sunt de obicei colectate:

• Anecdate. Organizațiile sunt adesea conduse de presiunile generate de clienți sau de părțile interesate interne. În timp ce serviciul pentru clienți este un obiectiv admirabil, o abordare dezorganizată sau fragmentată asupra cui trebuie să servească mai întâi poate duce adesea la întrerupere. Aceste organizații ajung să acorde prioritate celor mai puternice voci din cameră în loc de cele mai nevoiașe. Inițiativele sunt întreprinse cu obiective prost definite și ROI-uri prost înțelese. Odată finalizată, victoria este revendicată pe baza executării cu succes a etapelor de referință sau a porților de taxare pentru managementul proiectelor, spre deosebire de o evaluare obiectivă a rezultatelor afacerii și a datelor de performanță.

• Date ad-hoc. În serviciile financiare, este obișnuit ca managerii să fie rugați să organizeze rapid prezentări care discută ultima problemă sau subiect de zi. Dar există potențiale probleme în față. Bazându-se pe date „punct-in-time” adunate în grabă, aceste prezentări nu reușesc să recunoască impacturile negative pe care datele incomplete sau în afara contextului le pot avea asupra luării deciziilor și asupra planificării strategice. Acest tip de date se prezintă de obicei în una din două forme:

1. Extrase de date de producție furnizate de echipele de aplicații pentru a arăta starea curentă a unui anumit sistem, produs sau călătorie a utilizatorului. Acest tip de date vine cu propriul set de riscuri și lacune, inclusiv lipsa contextului de afaceri în care datele ar trebui luate în considerare, dimensiunea și caracteristicile de eșantionare ale setului de date în cauză, ofuscarea datelor sursă și latența. Acestea duc la confuzie și distragere semnificative în timp ce setul de date corect este identificat și adunat.
2. Date despre incidente sau probleme obținute de la echipele de asistență de producție, reprezentând un instantaneu istoric al evenimentelor care îndeplinesc anumite criterii operaționale. Aceste informații sunt adesea afectate de lipsa de exhaustivitate, precum și de riscul de înfrumusețare prin supraviețuire și părtiniri de confirmare. Înregistrările indică locul în care timpul și resursele au fost investite pentru a rezolva provocările de producție, dar adesea ascund cauza principală.

Ambele abordări duc la utilizarea ineficientă a resurselor pentru a scurtcircuita o abordare mai robustă de monitorizare și măsurare. Mai îngrijorător, nivelul de intervenție umană necesar se pretează la denaturarea datelor, fie din cauza diferenței de definire a punctelor cheie de date, fie din cauza disconfortului cu mesajul de bază pe care îl oferă datele.

În ambele cazuri, cantitatea de muncă necesară pentru a obține informații semnificative din date și riscurile asociate cu interpretarea greșită a acestora fac din aceasta o propunere lipsită de multă valoare pentru instituțiile financiare care doresc să fie lideri în inovare. În mod inerent orientat spre recompensă, această abordare obligă organizația să conducă mașina privind doar în oglinda retrovizoare.

O concepție greșită comună cu privire la rezolvarea acestei probleme de lipsă a datelor structurate este să se bazeze prea mult pe instrumente specifice precum Tableau sau Microsoft Power BI. În realitate, problemele sunt mult mai profunde decât simpla lipsă de instrumente de analiză sau de vizualizare; ele se extind încă de la etapele incipiente ale procesului de planificare strategică, până la livrare și în activitatea normală.

Din experiența noastră, organizațiile de succes dezvoltă niveluri ridicate de competență în următoarele domenii pentru a construi capabilități de monitorizare și măsurare fiabile:

1. Măsurând ceea ce contează. Condițiile de piață predominante, așteptările clienților, tehnologiile emergente, perturbarea concurenței și schimbările de reglementare creează un peisaj operațional în continuă schimbare pentru instituțiile financiare. Este esențial să înțelegem obiectivele de perspectivă și indicatorii cheie de performanță pentru a ajuta la validarea procesului de luare a deciziilor și pentru a permite o planificare mai adaptabilă a afacerii.

Aceasta înseamnă necesitatea mai mult decât o simplă estimare a veniturilor pe cinci ani sau a reducerii costurilor înainte de aprobarea unei noi inițiative. Înseamnă crearea unei conexiuni de sus în jos între obiectivele strategice ale organizației și munca echipelor de livrare și operaționale. Acest cadru stabilește nucleul însuși al capacității de monitorizare și măsurare a unei instituții financiare și nu poate fi ocolit.   

 2. Ingineria și analiza datelor. Înainte de a construi tablouri de bord, trebuie puse bazele pentru a se asigura că toate sursele de date sunt identificate și că punctele de date pentru a obține valorile de afaceri relevante sunt catalogate. De asemenea, este extrem de important ca toate părțile interesate să înțeleagă pentru ce vor fi utilizate datele și cum ajută acestea să conducă valorile de care au nevoie. De exemplu: este timpul de confirmare timpul necesar pentru a confirma o tranzacție din momentul rezervării sau din momentul în care intră în stiva de confirmări? Această identificare ajută la prevenirea confuziei și la reducerea prelucrării. Acest proces se construiește progresiv din cadrul stabilit mai sus și reprezintă modelele fizice de date și infrastructura necesare pentru a monitoriza și fundamenta obiectivul strategic al organizației.

3. Guvernarea datelor. Toate seturile de date trebuie să respecte politicile organizaționale privind datele. Deși acestea variază foarte mult în funcție de modelul de afaceri, clientelă și setul de produse, principiile cheie ale guvernării eficiente a datelor sunt consecvente și încep întotdeauna cu nevoia de afaceri în prim-plan. Întrebările de luat în considerare includ:

• Disponibilitatea datelor. La ce granularitate și frecvență sunt necesare datele pentru a sprijini obiectivele de măsurare și monitorizare ale afacerii? În timp ce tablourile de bord funcționează cel mai bine pe date de nivel înalt datorită cerințelor de performanță, datele agregate nu permit analizei cauzei principale, deoarece tranzacțiile individuale nu pot fi identificate. Aceasta înseamnă că o arhitectură care se potrivește cel mai bine nevoilor fiecărei organizații trebuie selectată și proiectată în mod intenționat. Trebuie avut grijă când definiți cât de des trebuie reîmprospătate datele. KRI-urile sunt de obicei în timp real sau actualizate zilnic, în timp ce KPI-urile pot fi reîmprospătate la o cadență mai lentă. Frecvența mai rapidă nu este neapărat mai bună atunci când este echilibrată cu costurile de infrastructură și cu considerentele de performanță.

• Integritatea datelor. Cine deține o anumită sursă de date și unde vor locui acele date în infrastructura de date a organizației?  Luarea deciziilor strategice este erodata atunci când o organizație nu poate asigura consumatorii că accesează datele potrivite provenind din sursele potrivite. Se pot forma anti-modele atunci când o organizație formează în mod organic date unice și capacități de analiză pe liniile de activitate, fiecare cu metode unice de aprovizionare și stocare a datelor. Proprietatea și responsabilitatea clară pentru date, combinate cu roluri și responsabilități definite la nivel central, sunt factori critici de succes. 

• Securitatea datelor. Ce poate face o organizație pentru a se asigura că regulile de confidențialitate și securitate a datelor sunt în vigoare și respectate pe scară largă? Crearea unui model de guvernanță a datelor care să asigure că informațiile sensibile de afaceri sunt accesibile numai de către persoanele cu nevoia operațională de a cunoaște poate fi uneori contraproductivă, ridicând bariere inutile. Organizațiile de transformare de succes recunosc această provocare și centralizează multe funcții de colectare a datelor, ofuscare și vizualizare. Acest lucru este esențial, mai ales atunci când aveți de-a face cu date la nivel de tranzacție care oferă informații despre activitatea financiară a clienților și informații de identificare personală.

 4. Cultura business intelligence. Acesta este elementul cu care se confruntă utilizatorii din știința datelor și, de obicei, atrage cea mai mare atenție. Promovarea unei culturi în care utilizatorii utilizează în mod activ informațiile anterior inaccesibile deschide o lume de posibilități de a analiza și îmbunătăți performanța organizațională. Din păcate, cele mai multe astfel de instrumente nu sunt folosite conform intenției, ci mai degrabă după fapt, pentru a analiza probleme. Este imperativ ca organizațiile să impulsioneze utilizarea instrumentelor de analiză ca instrumente proactive de management al performanței care pot fi folosite pentru a anticipa tendințele în avans.

Cheia este de a identifica diferite cazuri de utilizare și de a construi mai multe straturi de analiză pentru diferite baze de utilizatori. În mod obișnuit, managerii de nivel mediu au nevoie de mai multe detalii într-o gamă mai mică de funcții, în timp ce managementul superior are nevoie de valori de nivel mai înalt în întreaga afacere. Alinierea datelor, KPI-urilor, vizualizarea și designul organizațional este ceea ce creează o cultură a procesului decizional bazat pe date și a agilității.

În concluzie, odată ce aceste capabilități sunt disponibile în întreaga organizație, ele dau roade în mai multe moduri. Echipele de conducere pot identifica zonele din afacerea lor cele mai potrivite sau care au nevoie de transformare. Echipele de transformare pot urmări rezultatele eforturilor lor aproape în timp real. Și cele două capete ale spectrului pot fi legate perfect printr-un cadru OKR bine gândit. 

În cele din urmă, o abordare progresivă a monitorizării și măsurării - care permite un model de afaceri agil, bazat pe date - este ceea ce diferențiază multe dintre cele mai de succes organizații de transformare. Ei își folosesc datele și o cultură a agilității pentru a lua cele mai bune decizii pentru ceea ce urmează în mediul de afaceri ultra-competitiv și în schimbare rapidă de astăzi.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/24722/the-dna-of-a-successful-transformation-organization-part-5?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs