• Определение стратегической позиции – ответ на несколько ключевых позиций во внутреннем и внешнем окружении компании (с точки зрения регулятора, конкурентов, ресурсов и так далее), в том числе декомпозиция и интеграция миссии и ключевых факторов успешности;

• Определение стратегического выбора[24] – ответ на несколько ключевых вопросов: как именно организация будет конкурировать? В каком направлении? Как организация достигнет выбранного направления?

• Оценка и выбор стратегии – ответ на выборы по приемлемости предложенной стратегии.

Это основы любого стратегического планирования, которое мы не будем разбирать в этой книге, поэтому про него лучше почитать отдельно. Если собрать все основные подходы, которые в том числе известны мне, то получается следующая картинка:

Ключевые фреймворки при подготовке стратегии данных для организации

1 Образована от сокращения шести английских слов: Political (политика), Economic (экономика), Social (общество), Technological (технология), Environmental (развитие) и Legal (законность). Данный анализ направлен на выявление политических, экономических, социальных, технологических и юридических или законодательных аспектов внешней среды, которые могут повлиять на стратегию компании.

2 Методика для анализа отраслей и выработки стратегии бизнеса, разработанная Майклом Портером в Гарвардской школе бизнеса в 1979 году. Методикой выделяются пять сил, которые определяют уровень конкуренции и, следовательно, привлекательности ведения бизнеса в конкретной отрасли.

3 Методика для анализа бизнеса, фокусирующаяся на доступных ресурсах в конкретной отрасли.

4 Матрица Ансоффа представляет собой поле, образованное двумя осями – горизонтальной осью «товары компании» (подразделяются на существующие и новые) и вертикальной осью «рынки компании», которые также подразделяются на существующие и новые.

Одно из ключевых свойств данных, которое необходимо учитывать при проектировании стратегической позиции компании – тот факт, что данные являются не только активом, который необходимо монетизировать, но и обязательством, за которым необходимо крайне внимательно следить во избежание штрафов, издержек или рисков, на которые компания должна аллоцировать соизмеримые резервы.

Перекладывая цикл данных на бизнес-приоритеты (иными словами, декомпозируя бизнес-модель на сильные факторы в текущей конфигурации), получаем следующую матрицу:

Стратегия данных и жизненный цикл данных

Матрица позволяет разобрать на компоненты ключевой путь создания ценности из данных.

Таким образом, всегда есть два типа стратегии, которые будут развиваться:

• Стратегия защиты – сводится к минимизации риска владения данными. Она разворачивается вокруг ключевых активностей, таких как комплаенс, регулирование, выявление мошенничества с данными и других. Защитная стратегия так же ставит ключевой упор на стандартизации, управлении и оперативном выявлении рисков.

• Стратегия нападения – сводится к поддержке роста бизнеса (монетизации, росту конверсии и так далее). Ключевые активности обозначаются как новые знания о клиенте, поддержка решений и маркетинговые кампании.

Конечно, любой организации необходимо следовать обеим стратегиям, но достижение баланса потребует от нее формулирование понимания аппетита к риску – единой позиции организации, так как эти две стратегии будут конкурировать за ресурсы самой организации. Огромное значение в этом будет иметь и размер самой организации, для таких моделей защитная модель всегда выглядит более предпочтительной, а для небольших компаний модель по поддержке роста бизнеса, наоборот, выглядит более преимущественной. Решения по выбору одной или другой всегда создают так называемый trade-off.

В качестве примера можно привести известную трилемму, сформулированную Яном Григгом (Ian Grigg).

Трилемма, сформулированная Ian Grigg в описании концепции Indentity-as-an-Edge. При достижении решения в одной из вершин, остальные вершины теряют ценность. Решение трилеммы подразумевает применение определенных подходов и технологий, например, распределенные реестры (блокчейн).

Трилемма Яна Григга и многомерная стратегия данных

Таким образом, стратегия данных имеет несколько измерений для анализа, каждое из которых необходимо учесть в соответствующей матрице по аналогии с тем, как это сделано для вершин «жизненный цикл», «бизнес ценность», «стратегическая позиция».

Так, по данным HBR[25] выявлена, в том числе и зависимость от степени регулирования и выбираемой стратегии.

С точки зрения данных как актива, стратегия должна помогать использовать информацию в организации, поэтому основными стейкхолдерами стратегии в первую очередь должны быть зарабатывающие подразделения. С другой стороны, необходимо помнить, что успех во взаимоотношениях с клиентом лежит сегодня в том числе в возможности уметь рассказать о клиенте больше, чем клиент знает о себе сам.

Для данных как обязательства, помимо регулятора, есть еще бизнес-сообщество и клиенты, которым необходимо предоставлять актуальную информацию о соответствии требованиям законодательства. Например, новое европейское законодательство GDPR, вступившее в силу с 31 мая 2018, обязывает организации предоставлять конечным пользователям информацию и инструменты управления их данными.

Ключевые стейкхолдеры стратегии данных

У каждого этапа есть конкретный стейкхолдер, который может оказать наибольшее влияние на организацию. Их нужно учитывать в первую очередь.

Учет интересов большего числа стейкхолдеров позволяет снизить издержки на коммуникацию и хранение данных в будущем, а также повысить шанс на их монетизацию.

Организациям, оперирующим на нескольких территориях, юрисдикциях или отраслях, необходимо учесть взаимное влияние на потенциальный размер рисков, которые создают специальные регуляции. Например, Общий Регламент по Защите Данных (или GDPR) применяет ряд следующих принципов[26][27]: