В чем главная проблема цифровой трансформации, как и любой трансформации? С самого начала нет уверенности, что будет рост, зато затраты на реализацию измеряются конкретными деньгами.
Приступая к созданию цифрового продукта, мы понимаем, что сначала надо построить всю инфраструктуру для его формирования. При этом очевидно, что одним цифровым продуктом мы эту инфраструктуру не отобьем.
Встает вопрос: когда это принесет деньги? Есть хороший продукт, но если он по процессам не может быть монетизирован, то ты «один в поле воин»: есть статья расходов, а запроса на функцию-то не было — был запрос на продукт, на бизнес-модель и деньги.
Одним из ключевых моментов становится создание data-сетов, потому что другие процессы можно отдать на аутсорс. Data-сет — это важный бизнес- актив. На входе специалисты сталкиваются с некачественными данными внутри компании, которые не позволяют сделать и масштабировать продукт. После чего специалисты начинают выстраивать внутри компании функцию, которая позволяет эти данные делать качественными. Но эта функция становится настолько дорогой, что ставит под сомнение первичную цель.
Когда мы заходим в цифровой актив, особенно если речь идет не о цифровых индустриях, то возникает большое желание делать всю цепочку самостоятельно, но это стоит очень дорого. С data-платформой есть большое искушение поручить ее построение собственному IT-отделу. При этом у отдела много своих задач, а создание data-платформы требует полноценного развертывания, что упирается в конфликт приоритетов внутри IT.
Можно отдать эти функции на аутсорсинг. Минимальный конвейер — это три человека. Три data-инженера разной квалификации, которые делают всю совокупность операций с данными.
Data-продукт VS цифровой продукт VS сырые данные
Для того чтобы создать data-продукт, во-первых, нужно определить, что такое актив и чем он отличается от продукта. Актив — это, по определению, ресурсы, которые возникли в ходе деятельности предприятия и из которых оно собирается в дальнейшем извлечь выгоду.
Продукт — это отчуждаемая форма ценности: если мы хотим упаковать ценности/каким-то образом их передать, мы формируем продукт.
Нет клиента — нет продукта, или это провальный продукт, который просто не взлетит. В продуктовом подходе есть тестирование: мы не можем ничего делать с продуктом, пока мы не провели CustDev. Продукт, который мы придумали внутри без клиента, на самом деле не продукт. CustDev — это главная часть, которую не стоит пропускать. Нужно ответить на два вопроса: почему именно data-продукт нужен клиенту? И какая форма поставки требуется?
Важный момент — digital product delivery: мобильное приложение, WEB, API, любая другая форма доставки цифрового продукта. У любого продукта, какой бы он ни был, существуют свои способы доставки. Физический продукт нужно передать в руки. Цифровой продукт мы можем доставлять при помощи цифровых технологий. У data-продукта есть своя форма отчуждения.
Для того чтобы сформировать любой продукт, цифровой или аналоговый, нам в любом случае понадобятся данные.
Продукт и продуктовый подход, формирование требований к продукту — это тоже процесс сбора и обработки данных. И в этом отношении можно сказать, что без данных продукта не будет. Но data-продукт — это другое: сырые данные на вход для создания какого-то продукта вообще и data-продукт как форма отчуждения — это разные вещи.
Data-продукты отличаются от цифровых продуктов.
Любой цифровой продукт в конечном счете содержит у себя «под капотом» какие-то data-продукты. Любой data-продукт является цифровым, но не любой цифровой продукт по умолчанию отчуждается именно в форме data-продукта. Ключевой вопрос, когда мы формируем сегодня цифровой продукт: должен ли этот продукт быть data-продуктом или не должен?
Если это data-продукт, какие data-активы должны быть задействованы? Вопрос состоит в том, что мы должны организовать учет data-активов. Без этого ничего не получится. Нам кажется, что данные есть, а на самом деле их нет.
Data-активы мы можем использовать для того, чтобы на их базе создавать продукты. Источники данных формируют data-активы. А data-продукты появляются через этот цикл. Если вы приобретаете данные из внешнего источника, то они уже упакованы в форме data-продуктов. Внутренние данные всегда обладают более высокой достоверностью. Мы не можем гарантировать достоверность внешних данных.
Data-активы — это наши сырые данные в источниках. Data-продукты — это сделанные на базе этих данных отчуждаемые и конкретные объекты.
Что такое data-продукт? В какой форме он может быть? Data-сет, витрина, отчет, визуализация, интерактивная панель, аналитическая модель, ML-модель. То есть в каком виде у нас будет получен наш data-продукт.
Как «продать» data-продукт инвестору?
Мы понимаем, что на одном продукте не сложить положительный бизнес-кейс. Первый продукт — это не то, что отобьет всю функцию. Это только наш старт понимания и исследовательская работа. Однако в течение 2-3 лет мы наберем тот портфель, который отобьет наши вложения. Неправильно сказать, что мы сделаем один продукт и он окупит все затраты на инфраструктуру. Он никогда не окупает. А когда мы говорим, что надо провести исследование, сколько у нас этих data-продуктов может быть — это тот разговор, который и надо вести, и вести его с мультипликатором.
Акционеру и инвестору нужно сказать, что создание data-продуктов — это стратегическая функция: не вещь для получения денег здесь и сейчас, а возможность для извлечения денег из оптимизации оборота данных внутри функции.
***
Если вы хотите научиться проводить цифровую трансформацию бизнеса и зарабатывать даже в периоды высокой турбулентности, приходите на программу дипломную программу
«CDTO: Управление цифровой трансформацией».
Вся необходимая информация по линейке цифровых программ Школы управления СКОЛКОВО – по ссылке.
