Почему 97% компаний не укладываются в бюджет ИТ-проектов и как спасти их от провалов?
Любой ИТ-проект — долгий и сложный процесс, который требует вложений времени, денег, человеческих ресурсов и пересмотра целей из-за постоянно меняющихся внешних условий.
Знали ли вы, что согласно исследованиям McKinsey & Company 17% проектов идут настолько плохо, что ставят под угрозу само существование компании?
Мы в Qlever регулярно сталкиваемся с чужими неудавшимися проектами BI, DWH или НСИ.
На основе десятков историй, с которыми к нам приходили клиенты, можем уверенно заявить: никто не проводил грамотное предварительное обследование инфраструктуры обработки данных и, как следствие, не выстраивал корректную стратегию внедрения.
Как с помощью обследования перед стартом проекта избежать провалов и сэкономить миллионы? Рассказали в статье.
Международная статистика ИТ-провалов
Начнем со статистики от международных аналитических компаний, которая поможет осознать масштаб бедствий:
- Исследование 10 640 ИТ-проектов от международной аудит-консалтинговой корпорации PwC продемонстрировало, что только 2,5% компаний успешно и вовремя завершают 100% проектов
- Остальные 97,5 % компаний или не смогли достичь целей ИТ-проекта, или не уложились в первоначальный бюджет и сроки
- 80% респондентов исследования ИТ-компании Geneca заявили, что тратят на переделки и исправление ошибок дополнительные 50% от первоначально заложенного на проект времени
- Лишь 55% руководителей и менеджеров проекта понимают бизнес-цели проекта
- Более 80% также утверждают, что ТЗ проекта не отражает всех потребностей бизнеса
- Только 23% респондентов отмечают, что руководители проекта, ИТ-специалисты и бизнес-пользователи пришли к согласию в формировании требований к проекту
- По статистике консалтинговой компании McKinsey & Company проекты внедрения программного обеспечения имеют средний перерасход средств 66%
- 20%–25% проектов не обеспечивают ROI (Return on Investment, возврат инвестиций)
Согласно статистике, большая часть ИТ-проектов оказывается убыточной и провальной.
К нашей команде обращаются не только за внедрением инструментов аналитики с нуля, но и с задачами по исправлению чужих ошибок.
Например, когда на DWH были потрачены все бюджеты и в шесть раз превышены запланированные сроки, но результат так и не соответствовал потребностям бизнеса. И только после обращения в Qlever был проведен необходимый рефакторинг для реанимации проекта.
Почему проект не удался?
Обычно провальным проектам предшествуют следующие ситуации:
Нет понимания, с чего начать работу с данными в компании
Многие осознают важность работы с данными, но не все понимают, что внедрять, чтобы данные заработали на благо компании.
Клиент обратился с запросом на построение корпоративного хранилища для решения проблемы хранения исторических данных и формирования отчетности.
В результате аудита инфраструктуры обработки данных выяснилось, что для необходимой глубины отчётности достаточно будет внедрить BI и разработать аналитические приложения.
Эффект от дорогостоящего внедрения DWH не окупил бы затрат.
Благодаря обследованию инфраструктуры, источников данных и анализу потребностей пользователей клиенту удалось сэкономить 1,5 млн рублей и решить проблемы в процессах, которые снижали эффективность работы компании.
Иногда в Qlever обращаются не на старте проекта, а уже в процессе разработки BI-системы.
По мере погружения в уже реализованные этапы и документацию проектов наша команда часто сталкивается с тем, что клиент сам не может до конца сформулировать цели внедрения систем, для чего планируется анализ тех или иных показателей и какие-бизнес задачи можно решить с помощью BI.
Кажется, что достаточно внедрить коробочное ПО
Часто у бизнеса складывается впечатление, что готовое коробочное ПО решит их проблемы с хаосом в разрозненных данных, объемы которых только растут.
Для простых аналитических задач подойдет любая BI-платформа, так как большая часть бизнес-процессов в компаниях одной отрасли или одного масштаба может быть похожа.
Около 10% процессов уникальны и критически необходимы для роста эффективности, так как именно они формируют конкурентные преимущества бизнеса.
При попытке использования коробки бизнес теряет эти уникальные процессы, так как автоматизировать их стандартными решениями без доработок и конфигурирования системы невозможно.
Цели внедрения BI или DWH неочевидны для бизнеса
Обычно проекты внедрения инструментов для бизнес-аналитики и управления данными инициирует ИТ-отдел.
Цели и планируемые результаты не всегда остаются понятными для бизнес-пользователей и руководителей департаментов. С их стороны появляется сопротивление, так как сотрудники уже привыкли формировать отчетность привычными способами, например, заполнять таблицы в Excel и сверять вручную. Возникает ощущение, что обучение новой системе будет долгим и сложным.
Усугубляет ситуацию отсутствие в проекте участников из топ-менеджмента, которые могли бы помочь в преодолении привычных паттернов.
Не все руководители за потоком рутинных задач способны соблюдать принципы прозрачного управления, основанного на данных. Некоторые заблуждаются, считая, что сотрудники справляются с отчетами ручным трудом, и не осознают, какой ценой для бизнеса они это делают.
В штате не хватает компетентных сотрудников
Чтобы выбрать подходящие инструменты, разработать методологию и корректно оценить проект, от команды внедрения требуется опыт реализации BI-проектов и обширные знания по стеку технологий.
Требуется привлечение системных и бизнес-аналитиков, data-инженеров, архитекторов, разработчиков, экспертов НСИ и других сотрудников.
Желая сэкономить, компания реализует проект силами своей команды. Вместо оптимальных бизнес рискует получить хоть и работающие, но неэффективные решения, поддержка которых будет занимать ценное время ИТ-отдела.
Нарушен процесс коммуникации между участниками проекта
Проекты в области бизнес-аналитики и управления данными затрагивают разные процессы и задействуют представителей функциональных подразделений компании.
У директора по цифровой трансформации, старшего аналитика и генерального директора могут быть разные представления о результатах проекта. Собрать все технические и бизнес-требования, исключить лишние и выделить важные – непростая задача.
Все осложняется тем, что внедрение BI или системы MDM длится от нескольких месяцев до нескольких лет, а за это время штат сотрудников может поменяться несколько раз. В таких ситуациях спасает качественно разработанная документация проекта.
Итак, вам точно нужна помощь, если:
Как завершить проект в срок и сохранить ИТ-бюджеты
Чтобы сроки реализации проектов не затягивались, а стоимость внедрения не увеличивалась, стоит заранее:
- Оценить текущие бизнес-процессы, источники данных и инфраструктуру
- Узнать и согласовать требования бизнес-пользователей, менеджмента и ИТ
- Четко cформулировать цели и задачи проекта, критерии их достижения
- Определить проектную команду
- Разработать подробную дорожную карту проекта
- Спроектировать архитектуру решения с учетом особенностей вашего бизнеса и поставленных задач
Перед внедрением BI, DWH или системы управления НСИ важно провести предпроектное обследование (ППО) или аудит инфраструктуры обработки данных.
По итогам предпроектного обследования вы получаете исчерпывающее представление о том, какие изменения и улучшения в работе с данными можно предпринять до старта проекта, какие инструменты аналитики вам нужны, и как их внедрять. Результатом обследования станет дорожная карта проекта с учетом рисков и перспектив масштабирования.
Предпроектное обследование – важный этап внедрения решений для управления данными и бизнес-аналитики.
В случае слабой предпроектной подготовки и отсутствия грамотной проектной документации до старта проекта в ходе реализации могут появиться не учтенные технические проблемы.
Также компания рискует:
- Исчерпать бюджет до выпуска решения в эксплуатацию, так как затраты были изначально рассчитаны некорректно
- Столкнуться с непредвиденными изменениями в середине проекта, связанными с тем, что потенциальные риски и доработки не были учтены
- Вносить лишние корректировки, часть из которых не обоснована, так как поступает от сотрудников, не обладающих полным контекстом проекта
- Откладывать запуск решения в эксплуатацию из-за затянувшихся доработок и исправления ошибок
- Использовать при разработке неоптимальные программные решения, которые будет сложно масштабировать при развитии проекта
- Потратить лишнее время и бюджеты на будущую поддержку системы
Команда Qlever проводила предпроектное обследование для сети продовольственных магазинов, которая раньше не использовала BI-решение.
Компания планировала внедрить BI-платформу и разработать аналитические приложения для оценки эффективности продаж и оптимизации логистики запасов. Необходимо было обеспечить бесперебойную работу системы в режиме 24/7 с уровнем доступности 99,9%.
В ходе обследования была проведена оценка текущих процессов и источников данных, проведены интервью с руководителями ИТ, финансовым директором и директором отдела продаж, руководителем отдела закупок и сотрудниками подразделений. Собраны требования к формам отчетности и пожелания к функциональности системы.
В результате, исходя из требований заказчика, эксперты Qlever предложили клиенту несколько вариантов построения архитектуры с подробным описанием используемых сред.
Мы оценили подходы к выгрузке данных и созданию механизмов интеграции с возможностью их доработок и масштабирования в перспективе.
Предпроектное обследование поможет сократить сроки, бюджеты и объемы работ:
- Понять, что сделать своими силами, а к чему привлечь подрядчиков для оптимизации затрат
- Выбрать подходящие инструменты и методологии
- Оптимизировать имеющиеся и внедрить новые бизнес-процессы
- Выделить необходимые материальные и человеческие ресурсы
- Заблаговременно оценить риски, способные повлиять на внедрение и эксплуатацию
- Обозначить уникальные преимущества компании и учесть их на этапе разработки системы
- Получить точную оценку экономического эффекта и срока возврата инвестиций от внедрения BI, DWH или системы управления НСИ
Культура управления на основе данных подразумевает выявление и усиление уникальных конкурентных преимуществ и процессов компании для масштабирования бизнеса.
Уникальность порождает большое количество рисков, на проектах приходится работать с новыми технологиями, вызовами рынка и требованиями заинтересованных сторон.
Предпроектное обследование инфраструктуры обработки данных поможет снизить эти риски. Для его проведения можно привлечь команду экспертов Qlever. Наши обширные знания по стеку технологий и опыт реализации BI-проектов гарантируют выбор наиболее эффективных инструментов.
В результате вы получите решение, максимально приближенное к вашим ожиданиям и помогающее вывести бизнес на новый уровень производительности.