Культура обработки данных - это симптом, а не решение проблемы

Культура данных и управление данными: всё, что нужно знать для создания организации, управляемой данными

Культура данных и управление данными всё чаще упоминаются как предпосылки для создания организаций, управляемых данными. Оба аспекта считаются необходимыми для превращения инвестиций в бизнес-аналитику и искусственный интеллект (ИИ) в ценность для бизнеса. Но есть загвоздка: управление данными можно спроектировать активно — культуру данных спроектировать нельзя.

Краткое содержание

• Многие инициативы в области данных не оправдывают ожиданий не из-за технологий, а из-за того, что руководители неправильно понимают культуру.
• Культура — это эмерджентное свойство организации, а не объект проектирования. Её можно диагностировать и влиять на неё косвенно, но никогда нельзя сформировать или спроектировать в желаемой форме.
• Поэтому, в отличие от управления данными, культуру данных нельзя рассматривать как предпосылку для создания ценности с помощью данных и искусственного интеллекта. Это следствие, а не причина.
• Настоящая польза от культуры данных заключается в диагностике: подобно датчику, она помогает выявить скрытые барьеры на пути использования данных в качестве актива.
• Как только коренные причины этих барьеров выявлены, руководители могут разработать целенаправленные меры, которые улучшат создание ценности данных. Когда меры возымеют эффект, это косвенно изменит культуру данных как побочный эффект.
• Истинное создание ценности данных возможно, когда учитываются оба аспекта: управление данными обеспечивает надёжную основу, а культура позволяет эффективно применять её.

Содержание

1. Зачем организации стремятся к культуре данных?
2. Организационная культура
   • Ограничения основных подходов
   • Определение организационной культуры
   • Последствия для культурной работы
3. Культура данных
   • Определение и ценность культуры данных
   • Поля анализа для выявления барьеров в области культуры данных
4. Управление данными против культуры данных
   • Создание ценности данных
   • Различие между управлением данными и культурой данных
   • Взаимодействие: добродетельный цикл
5. Инструмент для разработки и проверки культурных интервенций
6. Практический пример — как более разумный подход к культуре данных может спасти жизни
7. Заключение

1. Зачем организации стремятся к культуре данных?

Большинство организаций стремятся стать управляемыми данными, чтобы использовать потенциал данных в качестве организационного актива. Они стремятся применять такие методы, как бизнес-аналитика (BI) или искусственный интеллект (ИИ), для повторного использования операционных данных в аналитических целях.

Приложения включают:

• Контроль: отчёты или информационные панели BI используются для мониторинга и надзора.
• Автоматизация: задачи для решения сложных бизнес-задач могут быть автоматизированы.
• Принятие решений: идеи, полученные из данных, могут иногда поддерживать (но не заменять!) человеческую интуицию, необходимую для принятия решений для решения сложных бизнес-проблем.
• Инновации: создание идей, которые помогают задавать (и отвечать) правильные вопросы о клиентах, конкурентах, технологиях и тенденциях в отрасли.

Несмотря на обещанные преимущества, многие предприятия не могут раскрыть ценность своих данных. В результате, помимо стратегической ясности, термин «культура данных» всё чаще упоминается как ключевой фактор успеха для организаций, стремящихся стать управляемыми данными.

Но что такое культура данных? Является ли она действительно предпосылкой для превращения данных в ценность для бизнеса? И можно ли активно формировать её в желаемой форме, чтобы создание ценности с помощью данных было успешным?

Поскольку культура данных — это, в конечном счёте, взгляд на общую организационную культуру, важно сначала договориться о том, что такое организационная культура и как к ней следует подходить.

2. Организационная культура

2.1. Ограничения основных подходов

Организационная культура — это хорошо зарекомендовавшее себя поле исследований в социологии на протяжении многих десятилетий. Тем не менее многие руководители высшего звена сообщают, что усилия по изменению культуры и трансформации по-прежнему являются одними из самых сложных задач, с которыми сталкиваются организации.

Современная организационная теория, основанная на системной теории Лумана, предлагает ответ: многие бизнес-лидеры неявно предполагают, что культуру можно целенаправленно формировать, но с точки зрения системной теории это невозможно.

Луман концептуализировал организации как самовоспроизводящиеся сложные социальные системы принятия решений. Культура, с этой точки зрения, не является объектом, который можно напрямую спроектировать, а представляет собой латентную структуру смысла, которая направляет и ограничивает решения.

2.2. Определение организационной культуры

Принимая системно-теоретическую точку зрения, организационную культуру можно определить как в значительной степени невысказанные и частично подсознательные правила в организации, которая является особым типом сложной социальной системы. Её цель — информировать членов организации об ожидаемом поведении и тем самым сделать некоторые действия более вероятными, чем другие.

Организационная культура определяет, как здесь всё делается. Культура действует как так называемая нерешаемая предпосылка принятия решений — фильтр, который становится всё более важным в сложных контекстах, где люди должны принимать решения и действовать всё более автономно.

Типичные примеры таких невысказанных и подсознательных правил (культуры) включают:

• Люди помогают друг другу здесь.
• Мы открыто разбираемся с ошибками.
• На собраниях сначала говорит человек с наивысшим рейтингом.

2.3. Последствия для культурной работы

Принятие системно-теоретической точки зрения даёт новые идеи для культурной работы в организации:

• Культура — это не причина, а следствие преобладающих условий.

Таким образом, предположение о том, что «хорошая культура» является предпосылкой для успешного создания ценности, не соответствует действительности. Культуру лучше понимать как симптом основных проблем (или успехов) в создании ценности.

Несколько практических последствий следуют из системно-теоретической основы работы с организационной культурой:

• Изменение контекста, а не людей: лидеры должны сместить акцент с изменения людей или их «мышления» на изменение контекста, поскольку это более эффективный рычаг для достижения поведенческих изменений.
• Избегайте инициатив по разработке культуры: попытки спроектировать «оптимальную» целевую культуру имеют изначально низкие шансы на успех, и их следует избегать.
• Используйте культуру как диагностический инструмент: относитесь к культуре как к датчику скрытых препятствий для создания ценности, а не как к переменной, которую можно напрямую сформировать. Используйте её для выявления коренных причин, объясняющих кажущееся иррациональным поведение, блокирующее создание ценности.
• Работайте через небольшие вмешательства и петли обратной связи: разрабатывайте и проверяйте вмешательства, которые меняют контекст, в котором работают люди, и наблюдайте за обратной связью, чтобы препятствия были устранены. Возможные вмешательства — это изменения в структурах, системах управления, настройке межличностного общения или защите (новых) способов работы.
• Остерегайтесь готовых решений: организации — это сложные социальные системы. Как таковые, вы не можете ожидать причинно-следственных связей. То, что работает в одном контексте, может потерпеть неудачу в другом. Поэтому обучение на примере успешных организаций часто имеет ограниченное значение.

3. Культура данных

3.1. Определение и ценность культуры данных

Культура данных — это просто специфический взгляд на организационную культуру. Одно из возможных определений может быть таким:

Культура данных фокусируется на общих привычках, ценностях и неформальных правилах, которые решают, как мы используем данные здесь для создания или защиты бизнес-ценности.

Поскольку культура данных — это, в конечном счёте, организационная культура в действии, принципы из раздела 2 применяются: вы не можете спроектировать желаемую культуру данных напрямую, и невозможно определить универсальные лучшие практики для влияния на культуру данных желаемым образом.

Вместо этого организации должны использовать культуру данных для выявления барьеров, которые блокируют использование данных в качестве актива, а затем проводить небольшие вмешательства, которые постепенно устраняют эти препятствия. Когда всё работает эффективно, подходящая культура данных появится сама собой.

Как и в случае с организационной культурой в целом, реальная ценность работы с культурой данных заключается в её диагностических возможностях:

• Датчик: выявляет скрытые проблемы в создании ценности данных.
• Идентификация рычагов: указывает на коренные причины вместо симптомов.
• Ранний индикатор: показывает, работает ли вмешательство.
• Управление рисками: выявляет непредвиденные побочные эффекты во время цифровой трансформации.

3.2. Поля анализа для выявления барьеров в области культуры данных

С чего начать при выявлении барьеров в области культуры данных? Оказалась полезной попытка рассмотреть обычно релевантные аспекты культуры данных. Одним из возможных наборов таких аспектов являются следующие шесть полей анализа и соответствующие им модели успеха, которые часто появляются при успешном устранении культурных барьеров. Их не следует рассматривать как целевые модели для проектирования культуры данных, а как перспективы, на которые стоит обратить внимание, чтобы выявить соответствующие барьеры.

4. Управление данными против культуры данных

4.1. Создание ценности данных

Управление данными — это ещё одна предполагаемая предпосылка для организаций, стремящихся стать управляемыми данными. Но как оно соотносится с культурой данных?

Термин «управление данными» не имеет однозначного определения, но одно из часто цитируемых определений принадлежит [15]:

«Управление данными определяется как осуществление полномочий и контроля (планирование, мониторинг и принуждение) над управлением активами данных».

Используя это общее определение, управление данными — это в основном реализация процессов, ролей и обязанностей для обеспечения устойчивого создания ценности с помощью данных. Оно охватывает формальные правила, позволяющие создавать ценность с помощью данных. Эти формальные правила могут быть обеспечены руководством с помощью аргументов, вознаграждений или наказаний.

4.2. Различие между управлением данными и культурой данных

Взаимодействие между управлением данными и культурой данных лучше всего понять, наблюдая за ним через призму мощного руководящего различия, используемого в организационном дизайне и управленческой литературе: различие между сложным и комплексным.

Управление данными — это попытка овладеть сложным, в то время как культура данных — это эмерджентный результат навигации по сложному.

4.3. Взаимодействие: добродетельный цикл

Хотя основной путь влияния идёт от управления данными к культуре данных — с управлением данными, обеспечивающим надёжную основу для возникновения культуры — взаимодействие происходит в обоих направлениях. Сильное управление данными обеспечивает основу для культуры.

Некоторые примеры:

• Качество данных — управление данными может определить правило качества данных, но культура подотчётности мотивирует сотрудника проактивно сообщать об аномальных наблюдениях.
• Управление метаданными — управление данными может предписать создание каталога данных, но только культура сотрудничества может обеспечить его текущее курирование с богатым, контекстуальным и актуальным метаданными, которые делают его по-настоящему ценным.
• Сбор данных — управление данными может определить процессы сбора данных, но культура любознательности постоянно генерирует новые бизнес-гипотезы, которые необходимо проверить, что приводит к сбору совершенно новых наборов данных с помощью этих самых процессов.

Этот цикл обратной связи между управлением данными и культурой данных создаёт добродетельный круг. Спроектированные сложные системы управления данными и эмерджентное сложное поведение культуры постоянно усиливают и улучшают друг друга, продвигая создание ценности данных далеко за пределы того, что могут обеспечить одни только правила.

5. Инструмент для разработки и проверки культурных интервенций

Как мы можем применить эту теорию на практике? Как мы можем выявить культурные паттерны, которые препятствуют генерации ценности с помощью данных и ИИ, и разработать вмешательства, которые устранят их коренные причины?

Существует, конечно, множество способов подойти к культурной работе в организации, здесь мы выбираем подход, который мы успешно применяли в нашей консалтинговой практике. Чтобы структурировать процесс выявления культурных паттернов и разработки вмешательств, мы черпаем вдохновение из так называемой доски культуры [17].

Шаг 1 — Бизнес-потребность: сформулируйте свою руководящую организационную проблему чётко. Затем проследите её до первопричины, чтобы избежать лечения симптомов. Задокументируйте бизнес-потребность, чтобы обеспечить общее понимание между заинтересованными сторонами.

Шаг 2 — Выявление: проанализируйте культуру данных в свете бизнес-потребности. Какие культурные паттерны стоят на её пути? Шесть областей анализа, описанные выше, могут помочь выявить конкретные барьеры.

Шаг 3 — Чувствование: обобщите, интегрируйте и задокументируйте обнаруженные барьеры, чтобы сосредоточиться на главном.

Шаг 4 — Создание: разработайте взаимосвязанные вмешательства, которые, вероятно, устранят барьеры.

Шаг 5 — Реализация: закрепите вмешательства эффективно и устойчиво в организации, затем наблюдайте и оценивайте их влияние.

Поскольку успех вмешательств никогда не гарантирован в сложных социальных системах, таких как организации, доска культуры используется итеративно: повторяйте столько раз, сколько необходимо, пока барьеры не будут устранены.

6. Практический пример — как более разумный подход к культуре данных может спасти жизни

Больница сталкивается с высоким уровнем ошибок в лечении, угрожающим безопасности пациентов, соблюдению нормативных требований, а также стратегическим амбициям стать лидером в области качества медицинской помощи. Существует так называемая система отчётности о критических инцидентах (CIRS), предназначенная для сбора и анализа данных о почти случившихся ошибках и ошибках. Однако она практически не используется.

Шаг 1: Бизнес-потребность

Чтобы выполнить свою стратегическую амбицию и соответствовать нормативным требованиям, больница должна снизить уровень ошибок. Для этого необходим систематический способ изучения инцидентов. Бизнес-потребность заключается не просто в увеличении количества и качества отчётов, но и в создании надёжной обратной связи, которая измеримо улучшит безопасность пациентов.

Шаг 2: Выявление

Используя существующую культуру в качестве диагностического инструмента, интервью с медицинским персоналом выявляют несколько мощных, негласных правил, которые блокируют использование CIRS:

• Страх: «Сообщение об ошибке — это признание вины. Это начинает поиск виновного, а не причины». Это указывает на культуру обвинений, где сообщение об ошибке воспринимается как личный риск.
• Усилия: «Мы перегружены, и так далее. Выделение 20 минут на документирование чего-либо для системы, которая ничего не даёт взамен, — это пустая трата времени». Это выявляет конфликт с основной ценностью эффективности.
• Бесперспективность: «Эти отчёты уходят в чёрный ящик. Мы никогда не слышим, что с ними происходит, так зачем беспокоиться?» Это показывает отсутствие видимой обратной связи, что делает усилия бессмысленными.

Шаг 3: Чувствование

Обобщая эти выводы, основная проблема становится видимой: контекст организации несовместим с желаемой целью обучения. Хотя руководство официально требует обучения на основе инцидентов, структуры, стимулы и рутины системы фактически наказывают требуемое поведение. Проблема не в мышлении персонала; это контекст, в котором они работают.

Шаг 4: Создание

Вместо того чтобы пытаться заставить врачей лучше документировать инциденты или инициировать программу «изменения культуры», разработаны три точных структурных вмешательства для устранения выявленных барьеров:

• Чтобы противостоять страху, вмешательство в управление данными: разработаны чёткие, обязательные правила для полностью анонимного и защищённого процесса отчётности. Процесс явно разработан так, чтобы быть «без вины», с формальной гарантией, защищаемой руководством.
• Чтобы противостоять усилиям, технологическое вмешательство: платформа отчётности об инцидентах была переработана для минимизации трения, что делает документацию максимально быстрой и простой.
• Чтобы противостоять бесперспективности, вмешательство в руководство данными: создана защищённая междисциплинарная команда обучения, спонсируемая старшим менеджером. Эта команда защищена от ежедневных нагрузок и имеет мандат на анализ отчётов, разработку конкретных улучшений (например, новых чек-листов) и, что особенно важно, на информирование организации об успехах и достижениях.

Шаг 5: Реализация

Вмешательства создают положительный цикл обратной связи. Время на документирование инцидентов значительно сокращается. По мере того как первые отчёты обрабатываются в соответствии с новым защищённым процессом, персонал видит, что это безопасно, и начинает предоставлять подробные отчёты об инцидентах.

7. Заключение

Культура данных — это не набор ценностей, которые нужно спроектировать и внедрить, а эмерджентное свойство организации. Это следствие, а не причина успешного создания ценности с помощью данных и ИИ. В отличие от управления данными, её нельзя спроектировать или потребовать.

Будьте критичны к универсальным лучшим практикам проектирования «хорошей культуры данных». Каждая организация — это сложная социальная система, и она по-разному реагирует на вмешательства. Она эмерджентна — вы никогда не знаете, какие результаты вы получите, следуя таким рецептам. То, что работает в одной организации, может потерпеть неудачу в другой.

Вместо этого используйте культуру данных как датчик. Позвольте ей выявить важнейшие барьеры, которые мешают преобразовать вашу базу данных в более эффективные бизнес-решения. Как только эти коренные причины станут видимыми, разработайте небольшие, целенаправленные вмешательства для устранения этого разрыва, наблюдайте за их воздействием и позвольте более эффективной культуре данных сформироваться как результат.

Приложение: Шкала культуры данных

Список литературы

[1] R. Bean, «Why Becoming a Data-Driven Organization Is So Hard», Harvard Business Review, Feb. 24, 2022. [Online]. Available: https://hbr.org/2022/02/why-becoming-a-data-driven-organization-is-so-hard

[2] J. Linden, «How Most Organizations Get Data Strategy Wrong — and How to Fix It», Towards Data Science. [Online]. Available: https://medium.com/data-science/how-most-organizations-get-data-strategy-wrong-and-how-to-fix-it-b8afa59f1533

[3] G. Kesari, «Building a Data-Driven Culture: Four Key Elements», MIT Sloan Management Review, Jan. 23, 2025. [Online]. Available: https://sloanreview.mit.edu/article/building-a-data-driven-culture-four-key-elements/

[4] G. Burrell and G. Morgan, Sociological Paradigms and Organisational Analysis, 1st Edition. London: Routledge, 1979. doi: 10.4324/9781315242804.

[5] G. Morgan, Images of organization, Updated ed., [Nachdruck]. Thousand Oaks,CA: Sage Publications, 2011.

[6] E. H. Schein, Organizational culture and leadership, 1. ed. San Francisco: Jossey-Bass Publ, 1985.

[7] N. Nohria and M. Beer, «Cracking the Code of Change», Harvard Business Review. [Online]. Available: https://hbr.org/2000/05/cracking-the-code-of-change

[8] M. Hughes, «Do 70 Per Cent of All Organizational Change Initiatives Really Fail?», J. Change Manag., vol. 11, no. 4, pp. 451–464, Dec. 2011, doi: 10.1080/14697017.2011.630506.

[9] C. Baraldi, G. Corsi, E. Esposito, and K. Walker, Unlocking Luhmann: A Keyword Introduction to Systems Theory. Bielefeld: Bielefeld University Press, 2021. [Online]. Available: https://www.transcript-verlag.de/978-3-8376-5674-9/unlocking-luhmann/?number=978-3-8394-5674-3

[10] N. Luhmann, Organization and decision. Cambridge: Cambridge University Press, 2018. doi: 10.1017/9781108560672.

[11] J. Tække, «Luhmann and Organization Culture -A Systems Theoretical Analytical Strategy Luhmann and Organization Culture -A Systems Theoretical Analytical Strategy», June 2025. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/392760245_Luhmann_and_Organization_Culture_- A_Systems_Theoretical_Analytical_Strategy_Luhmann_and_Organization_Culture_- A_Systems_Theoretical_Analytical_Strategy

[12] D. Seidl and K. H. Becker, «Organizations as Distinction Generating and Processing Systems: Niklas Luhmann’s Contribution to Organization Studies», Organization, vol. 13, no. 1, pp. 9–35, Jan. 2006, doi: 10.1177/1350508406059635.

[13] M. Poppenborg, Wir führen anders: 24 ½ befreiende Impulse für Manager, 1. Auflage. Berlin: intrinsify.me GmbH, 2021.

[14] G. Wohland and M. Wiemeyer, Denkwerkzeuge der Höchstleister: Warum Dynamikrobuste Unternehmenskultur Marktdruck Erzeugen, 1st ed. UNIBUCH VERLAG, 2014.

[15] D. Henderson, S. Earley, C. Bradley, and Data Administration Management Association, Eds., DAMA-DMBOK: data management body of knowledge, Second Edition.

[16] D. J. Snowden and M. E. Boone, «A Leader’s Framework for Decision Making», Harvard Business Review, Nov. 2007. [Online]. Available: https://hbr.org/2007/11/a-leaders-framework-for-decision-making

[17] F. Heuer and O. Kruggel, Der Kulturarchitekt: mit dem Culture Board Unternehmenskultur analysieren und verändern, 1. Auflage. Düsseldorf: Fachmedien Otto Schmidt KG, 2022.