Что такое data driven. Объясняем простыми словами

Data driven используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании и даже дизайне. При таком подходе нужно понимать данные, уметь их визуализировать, анализировать — и на основе этого анализа строить прогнозы и принимать управленческие решения.

Примеры употребления на «Секрете»

«Сейчас становится популярным слово data driven marketing, то есть маркетинг на основе знания. Это, как модное слово omnichannel, выдают за что-то новое, хотя используется уже давно. Мы в Lastminute.com в 2003 году уже экспериментировали с data driven marketing. Ozon пять лет как использует элементы проактивного гадания — что же человек делает на сайте».

(Из интервью 2016 года с основателем консалтингового агентства в области цифрового маркетинга Acrobator.com Бастианом Годска.)

«Премьер-министр Казахстана Аскар Мамин и глава Сбербанка Герман Греф подписали меморандум о сотрудничестве в сфере реализации проектов по цифровой трансформации Казахстана, переходу к платформенной модели цифровизации и концепции Data Driven Government».

(Из новости об итогах Восточного экономического форума (ВЭФ-2021).)

Факт

Понятие data driven появилось в 1990-х годах. В менеджменте чаще всего упоминается понятие Data Driven Decision, что переводится как «решения, принятые на основе данных». Этот метод стал альтернативой подхода HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion — «мнение самого высокооплачиваемого сотрудника») — принятию решений на основе мнения руководства. Главная проблема HiPPO была в том, что руководитель не всегда может быть объективным и знать все особенности аудитории.

Нюансы

Для полноценного data-driven менеджмента нужно выстраивать корпоративную культуру управления на основе данных. Базисами data-driven культуры должны быть:

• Готовность инвестировать в работу с данными: от хранения до построения аналитических пайплайнов и визуализаций. Это подразумевает, что вы готовы тратить деньги и время специалистов на работу с данными и аналитикой. Важный момент на старте — сформировать ожидаемый ROI и в дальнейшем следить, выполняются ли ваши планы по возврату инвестиций.

• Наличие навыков аналитической грамотности у сотрудников: чтобы данные помогали в работе и принятии решений, нужно, чтобы сотрудники компании могли верно интерпретировать дашборды и задавать верные аналитические вопросы. Грамотно трактовать аналитику, доносить мнение до коллег и принимать решения на основе данных — эти умения нужно развивать среди текущих сотрудников и проверять у будущих коллег при приёме на работу.

• Здоровая корпоративная культура принятия решений: важно, чтобы на всех уровнях менеджмента люди были готовы увидеть реальную картину, присмотреться к данным, а не принимать решение на основе лишь интуиции. Очень важно, чтобы высшее руководство на личном примере демонстрировало преимущества data driven — подхода и поощряло сотрудников задавать аналитические вопросы, прежде чем принять решение. Системность поможет выстроить data driven — культуру.

• Практика думать об измерениях всегда: когда вы придумываете новые продукты, вводите новые фичи, изменяете бизнес-процессы, продумайте, как именно вы будете собирать данные, чтобы оценить эффективность новых инициатив, сможете ли вы собрать все нужные данные, придётся ли вводить новые метрики и показатели. Данные при data driven — подходе — неотъемлемая часть постановки любой бизнес-задачи.

Статью проверил:

Алексей Артеменко, региональный директор Qlik в России и СНГ