Данные решают. Как управлять данными, чтобы создавать ценность для бизнеса - Светлана Бова

Уровень экспертный: самые продвинутые сотрудники должны уметь настраивать и использовать автономных ИИ-агентов — тех, что выполняют сложные многоступенчатые задачи без постоянного контроля. Это уже не просто «помощник», а член команды. И управление такой смешанной командой (люди + агенты) — новая роль, к которой нужно готовить менеджеров.

Второе. Сместить фокус со структурированных данных на неструктурированные.

Традиционное управление данными заточено под таблицы, базы, колонки. Но большая часть информации в любой организации — это текст, изображения, видео, переписка, сканы. То есть неструктурированные данные.

Генеративный ИИ умеет извлекать из них ценность, и этим соблазняются многие. Но за кажущейся простотой скрываются огромные риски: неконтролируемое качество, утечки, противоречивая интерпретация.

Задача CDO — не запрещать, а создавать стандарты. Правильно организованные корпоративные графы знаний, базы знаний, порталы, сайты. Единые API для быстрого доступа ИИ к данным. И главное — интеграция неструктурированных данных со структурированными. Только вместе они дают полную картину.

Третье. Готовиться к мультиагентным системам, где человек не нужен на этапе исполнения.

2025 год показал: от одиночных ИИ-агентов (один на одну задачу) рынок перешел к мультиагентным решениям. Примеры — Openclaw, Perplexity Computer и другие. В таких системах целые бизнес-процессы выполняются совместной работой нескольких агентов без участия человека.

На смену подходу «встроим агента в существующий процесс» приходит подход «процесс целиком переписывается под мультиагентную систему». Это меняет все. Роль CDO здесь — выработать глобальные правила по качеству и безопасности данных на уровне всей организации, обеспечить наблюдаемость потоков данных и дата-продуктов.

Будущее управления данными уже наступило. Просто оно распределено неравномерно. Вопрос не в том, случится ли оно с вами. Вопрос в том, окажетесь ли вы среди тех, кто его создает, или среди тех, кто его догоняет.

А ЧТО ОСТАНЕТСЯ ЧЕЛОВЕКУ?

Закономерный вопрос: если ИИ научится управлять данными сам, зачем нужны люди? Не случится ли так, что «белые воротнички», которые сегодня занимаются качеством данных и метаданными, просто потеряют работу?

Ответ не так прост. Да, ИИ заменит человека во многих операционных задачах. Но принятие решений в сложных, неоднозначных ситуациях останется за людьми. Особенно когда речь идет об ответственности.

Можно автоматически классифицировать 95% данных. Но 5% пограничных случаев, где нужно учитывать контекст, юридические нюансы, этические соображения, — поле для человека. По крайней мере, пока. Можно настроить алгоритмы контроля качества — но, если система показывает, что качество данных падает, решение о том, как перестроить процессы, чтобы это исправить, принимает человек.

Более того, ответственность нельзя автоматизировать. За неправильные решения, утечки, дискриминационные алгоритмы отвечать будет не ИИ, а руководитель. И эта ответственность никуда не денется.

ИНФРАСТРУКТУРА БУДУЩЕГО: ОБМЕН ДАННЫМИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Чтобы управление данными стало невидимым, нужна еще одна важная вещь — инфраструктура обмена данными: как внутри организации, так и между компаниями.

Скоро мы будем жить в мире, где данные перемещаются между системами мгновенно, в реальном времени, где триггерная аналитика срабатывает автоматически: как только происходит событие, система тут же запускает цепочку реакций — без участия человека.

Но для этого нужно, чтобы все участники обмена соблюдали высокие стандарты поставки данных, форматы были согласованы, метаданные описаны, качество гарантировано. И здесь мы возвращаемся к тому, с чего начинали: управление данными становится критически важным для участия в новой цифровой экономике. Тем более что конкуренция с бигтехами требует скорости и гибкости. Те, кто не сможет обеспечить качественный обмен данными, окажутся на обочине. А те, кто сможет, получат доступ к новым рынкам и новым возможностям.

Невидимое управление данными — это не про то, что Data Governance исчезнет. Это про то, что оно станет естественной, незаметной частью любой деятельности — как электричество, водопровод, дорожная разметка. Мы не думаем о них, пока они работают. Но когда они ломаются, жизнь останавливается.

Так и с данными. Их управление должно быть настолько качественным, чтобы никто о нем не вспоминал. И тогда можно будет сосредоточиться на главном — создании ценности для клиентов и развитии бизнеса.

Непрерывное изменение: время стать адаптивным

Мы привыкли думать о внедрении управления данными как о проекте, у которого есть начало, конец, утвержденный бюджет и команда. Вы сделали — и забыли. Но с данными так не работает. Никогда не работало, а уж в будущем — тем более.

Главное, что нужно понять: трансформация в области данных никогда не закончится. Это не проект, а бесконечный путь развития. Как образование длиною в жизнь. Появляются новые технологии, меняются регуляции, растут ожидания клиентов, рождаются новые бизнес-модели. То, что работало вчера, завтра может стать неактуальным. То, что сегодня было прорывом, послезавтра станет стандартом, а послепослезавтра — устаревшим тормозом.

Функция управления данными должна стать живой. Адаптивной. Обучающейся. Эволюционирующей. Как организм, который подстраивается под изменения среды, а не пытается ее игнорировать.

УПРАВЛЯЕМОЕ РАЗРУШЕНИЕ

Есть прекрасная концепция, которую Ицхак Адизес называл «управляемым разрушением»[114]. Смысл ее прост и жесток одновременно: если ты не разрушишь себя сам, это сделают конкуренты. Им не нужна будет твоя реабилитация, твои планы спасения, надежды на лучшее. Они просто займут твое место.

Поэтому будущее требует от компаний готовности разбирать себя на части и собирать заново. Не дожидаясь кризиса, а на опережение. Не когда прижало, а когда еще все хорошо, но уже понятно, что завтра будет иначе. Отказываться от того, что работало годами. Менять процессы, которые выстраивались десятилетиями. Переучивать людей, которые привыкли делать по-своему.

И да, это касается и управления данными. Те подходы, которые вы внедрили в прошлом году, могут потребовать пересмотра в следующем, поскольку появятся новые источники, новые технологии, новые требования. И если вы не готовы меняться, то станете тормозом для всего бизнеса.

ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ ДЛЯ ВАС ЛИЧНО

Если вы отвечаете за данные в своей компании, готовьтесь к тому, что ваша роль будет меняться. И требования к вам — тоже.

Экспертность в узкой области перестает быть главным козырем. Да, нужно понимать, как устроены данные, как работают алгоритмы, как внедрять DG. Но этого мало. На первый план выходят другие вещи.

Агентность (но не для ИИ-агентов, а для людей) — умение брать на себя ответственность, даже когда нет готовых решений и четких инструкций, способность действовать, а не ждать указаний.

Лидерство — готовность вести за собой людей в условиях неопределенности. Когда будущее туманно, а дорога не проложена, люди смотрят на того, кто не боится идти первым.

Метанавыки[115]:

• критическое и системное мышление, умение видеть картину целиком, а не только свой участок. Способность отделять важное от шумного, долгосрочное от сиюминутного;

• гибкость и адаптивность