Почему 97% компаний не укладываются в бюджет ИТ-проектов и как спасти их от провалов?
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. 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. 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. 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. 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: Чтобы сроки реализации проектов не затягивались, а стоимость внедрения не увеличивалась, стоит заранее: 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: *** 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: 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.
Кажется, что достаточно внедрить коробочное ПО
Цели внедрения BI или DWH неочевидны для бизнеса
В штате не хватает компетентных сотрудников
Нарушен процесс коммуникации между участниками проекта
Как завершить проект в срок и сохранить ИТ-бюджеты
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.Хотите минимизировать риски перед внедрением BI и DWH?
