Сегодня модно говорить «мы data driven», но на деле это часто означает лишь наличие управленческой отчетности раз в месяц. Давайте разберёмся, что стоит за этим термином, почему без системы показателей он не работает и как встроить подход в бизнес. Термин data driven буквально означает "основанный на данных" и описывает подход к принятию решений, планированию и управлению, в котором главным источником аргументов являются факты, полученные из данных, а не только интуиция, опыт или авторитетное мнение.

Что значит быть Data Driven

Data driven — это когда решения принимаются на основе фактов, а не «чутьём». Решения принимаются на основе измеряемых показателей — не "кажется, что продажи растут", а "продажи выросли на 12% за последний квартал".

• Данные собираются системно и регулярно, а не "от случая к случаю".

• Есть культура доверия к цифрам — если данные расходятся с гипотезами, корректируют стратегию, а не подгоняют цифры;.

• Используются методы анализа: статистика, BI-системы, A/B-тесты, прогнозные модели и др.

Метрики — не цель, а инструмент

Data driven невозможно без системы KPI, метрик или показателей. Они:

1. Определяют, что именно мы измеряем (например, выручка, конверсия, удовлетворённость клиентов).

2. Дают количественную основу для анализа трендов и эффектов от изменений.

3. Позволяют сравнивать варианты (например, две рекламные кампании по CTR и CPA).

4. Становятся общим “языком” для обсуждения между подразделениями.

Система показателей — это “инструмент”, а data driven — это “философия и метод работы”.Без метрик и аналитики data driven останется лозунгом, а без культуры data driven метрики будут “пылиться” в отчётах.

Здесь можно провести аналогию:

Agile и Scrum

• Agile — это подход и философия (гибкость, итеративность, работа с обратной связью).

• Scrum — это конкретный инструмент/методология, который помогает эту философию реализовать.

Личное здоровье

• Data driven — Здоровый образ жизни как принцип.

• Система показателей — Весы, тонометр, анализы — инструменты, по которым ты корректируешь питание и тренировки.

Автомобиль

• Data driven — Вождение по приборам и навигации, а не по памяти.

• Система показателей — Спидометр, тахометр, датчик топлива.

Спорт

• Data driven = Тренировки по плану, основанному на результатах.

• Система показателей = Статистика скорости, пульса, прогресса в упражнениях.

Ежемесячный P&L - это ещё не Data Driven

Во многих компаниях принято считать, что наличие ежемесячного отчёта о прибылях и убытках (P&L), а также управленческой отчётности с выручкой, прибылью и другими ключевыми показателями — это и есть Data Driven.
На самом деле, P&L — это важный инструмент финансового контроля, но он отражает прошлое, а Data Driven — это способ управлять настоящим и будущим на основе данных.

P&L и классическая управленческая отчётность дают ретроспективный взгляд на бизнес. Вы узнаёте, что произошло в прошлом месяце: выросла ли выручка, увеличились ли расходы, какая была прибыль. Это полезно, но для оперативного управления недостаточно.

Главные различия:

Аналогия: 

P&L – это как фото: вы сделали снимок состояния бизнеса в конце месяца. Да, он может быть красивым, чётким, но он не меняется.
Data Driven – это видеопоток: вы видите картину в динамике, можете перемотать назад, замедлить, рассмотреть детали и тут же отреагировать.

Как сделать компанию действительно Data Driven

Чтобы P&L стал лишь частью, а не пределом аналитики, нужны:

1. Многоканальный сбор данных

   • Финансы, продажи, маркетинг, операционные показатели, данные о клиентах, логистика.

2. Своевременность

   • Данные обновляются как минимум ежедневно, а ключевые — в реальном времени.

3. Доступность и прозрачность

   • BI-системы и дашборды для разных уровней управления.

4. Детализация и гибкость

   • Возможность провалиться в отчёте от общей выручки до отдельного сегмента клиента или канала продаж.

5. Прогнозирование и моделирование

   • Использование ML и аналитических моделей для оценки будущих сценариев.

6. Культура принятия решений на основе данных

   • Любое решение должно опираться на факты, а не только на интуицию.

Ежемесячный P&L — это важный элемент финансового контроля, но он не делает компанию Data Driven.Data Driven — это система и культура, в которой данные из разных источников, в актуальном и детализированном виде, становятся основой для быстрых, точных и обоснованных решений.P&L — это фото прошлого месяца. Data Driven — это видеопоток бизнеса в реальном времени.

Переход к Data Driven через систему показателей

Шаги внедрения Data Driven

1. Определение целей и видения

   • Определить стратегические и тактические бизнес-цели.

   • Зафиксировать, какие решения должны быть переведены на “язык данных”.

2. Назначение лидеров трансформации

   • Формируется команда во главе с CDO или CDTO.

   • Определяются зоны ответственности CIO, CDO, CDTO и руководителей подразделений.

3. Построение системы показателей

   • Разработка KPI и метрик для всех уровней.

   • Единые стандарты расчётов и форматов.

4. Развитие инфраструктуры

   • Интеграция систем и создание единого хранилища данных.

   • Внедрение BI-платформ и инструментов аналитики.

5. Повышение компетенций

   • Обучение сотрудников работе с данными.

   • Развитие культуры принятия решений на основе фактов.

6. Масштабирование и непрерывное улучшение

   • Постоянное обновление системы показателей.

   • Переход к предиктивной и автоматизированной аналитике.

Роли в Data Driven-компании

CIO (Chief Information Officer)

• Отвечает за ИТ-инфраструктуру, интеграцию систем, безопасность.

• В контексте Data Driven — строит «дорогу» для движения данных: сервера, базы данных, API, интеграции.

• Обеспечивает бесперебойную работу систем и доступ к данным.

CDO (Chief Data Officer)

• Управляет данными как стратегическим активом.

• Отвечает за качество, стандарты, политику хранения и использования.

• Формирует процессы Data Governance.

• Обеспечивает соответствие данных требованиям регуляторов (compliance).

CDTO (Chief Digital Transformation Officer)

• Руководит цифровой трансформацией компании.

• Связывает ИТ, данные и бизнес-процессы.

• Отвечает за то, чтобы Data Driven стал частью всей бизнес-модели, а не только ИТ-проекта.

Практические рекомендации

1. Без поддержки топ-менеджмента Data Driven останется инициативой аналитиков.

2. Начинать лучше с пилотных проектов в ключевых бизнес-зонах.

3. Метрики должны быть понятны и бизнесу, и аналитикам.

4. CIO, CDO и CDTO должны работать как единая команда, а не конкурировать за влияние.

5. Развивать культуру: данные — это не отчёт “для галочки”, а основа стратегии.

А можно не так кардинально? Да, IT-проект – отличный вариант для пилота

1. Использовать внедрение ERP как “окно возможностей”

• Собрать карту бизнес-процессов: при переходе всё равно придётся описывать, кто и какие данные формирует и использует.

• Сразу закладывать требования к данным: не просто “чтобы считалось P&L”, а чтобы была детализация по продуктам, сегментам клиентов, каналам продаж.

• Задать единые справочники (номенклатура, контрагенты, статьи затрат) — без этого Data Driven невозможен.

2. Начать с пилотных метрик и дашборда

• Выбрать 1–2 бизнес-направления (например, продажи и производство).

• Определить KPI, которые реально влияют на управленческие решения — например:

  • Маржинальность по SKU

  • Оборачиваемость запасов

  • Доля просроченной дебиторки

• Настроить автоматическую выгрузку из ERP в BI-инструмент (1С:Аналитика, Apache SuperSet, DataLens) для этих метрик.

3. Назначить временные роли Data Driven без CDO/CDTO

• “Data Owner” по совместительству — директор по финансам или главный бухгалтер отвечает за корректность ключевых метрик.

• “Data Engineer” по совместительству — ключевой специалист от IT или 1С-направления отвечает за выгрузки и интеграции.

• “Business Analyst” по совместительству — кто-то из планово-экономического отдела собирает и визуализирует показатели.

4. Встроить новые подходы в ERP-проект

• Вместо задачи “сделать то же самое, что в УПП” — формулировать требования:
  “Сделать так, чтобы эти данные были доступны и в разрезах, необходимых для анализа”.

• Для каждого ключевого отчёта из УПП задать вопрос:
  “Как можно сделать его интерактивным и обновляемым быстрее, чем сейчас?”.

• Прописать в ТЗ “hooks” для BI — точки, откуда можно забирать данные автоматически.

5. Провести быстрый тест культуры Data Driven

• На совещании вместо слайдов Excel вывести BI-дашборд с живыми данными.

• Задать вопрос: “А что нам эти цифры говорят о действиях на этой неделе?”.

• Оценить реакцию — это даст понимание, насколько компания готова к более широкому Data Driven.

6. Постепенно расширять зону Data Driven

• Когда ERP и BI “сцепятся” на пилотных метриках — добавить следующие направления:

  • Маркетинг (стоимость лида, конверсия)

  • Производство (OEE, затраты на брак)

  • Логистика (сроки поставки, стоимость доставки)

• При этом не обязательно ждать появления формального CDO/CDTO — эти роли можно временно “размазать” между финансами, IT и бизнесом.

? Ключевая идея: пилот можно встроить прямо в проект по переходу на 1С ERP, чтобы потом не было “второй перестройки”. Если с самого начала спроектировать ERP как источник данных для принятия решений, то Data Driven-движение получится запустить без лишних затрат.