Цифровой мир основан на доверии. Как выстроить систему принятия решений на основе данных

Что значит — управлять на основе данных, практически и системно? Почему сегодня важнее доверять системе и людям, чем просто смотреть на аналитику? Эта статья — взгляд через призму цифровой трансформации: культуру, архитектуру, регламенты, команды и технологии. В ней рассказ об эволюции цифровой зрелости — способности системно использовать данные через процессы, роли и управленческую связность. О практике формирования доверия к цифровой аналитике рассказывает эксперт в области цифровых решений и кибербезопасности, руководитель международных проектов, топ-менеджер группы компаний «Кейсистемс» Сергей Николаевич Сергеев.
Доверие — основа цифрового управления
В государственном управлении сегодня все чаще звучит один и тот же вопрос: можно ли действительно полагаться на цифровые данные, особенно на фоне их возрастающих объемов и требований к скорости принятия решений, как на надежную основу для управленческих решений в финансовой системе? Доверие не возникает из технологий — оно рождается там, где цифровые инструменты встроены в процессы и подкреплены практикой. Даже при наличии ИТ-систем аналитика остается вторичной по отношению к отчетам с подписью: именно на них продолжают опираться при принятии решений.
Здесь эволюция идет шаг за шагом — через архитектуру, где источники известны, правила понятны, а ответственность закреплена. Чтобы алгоритмы приносили реальную пользу, их применение должно быть встроено в повседневную работу и подкреплено практикой.
Для органов финансового и управленческого контура это не абстракция, а условие устойчивости и непрерывности работы. Необходима новая управленческая способность: выстраивать процессы, в которых каждый документ, показатель и транзакция не просто существуют в системе — им можно доверять. Такая способность становится основой доверия ко всей архитектуре управления.
Уровни зрелости: от данных к действиям
Уровень использования информации в управлении — это не про количество отчетов или наличие BI-инструментов. Это про то, насколько глубоко данные встроены в процессы принятия решений. Организация взрослеет, когда информация не просто выгружается по запросу, а системно используется в управлении. Именно этот эволюционный цикл мы и называем моделью зрелости.
Удобно рассматривать зрелость как путь из пяти уровней, каждый из которых формирует свои возможности и порождает свои риски (таблица).
Таблица. Уровни зрелости в принятии решений




Уровень


Характеристики


Типичные риски




1. Формальный


Данные используются постфактум, разрозненно, без валидации. Доступ к данным неструктурирован


Ошибки в отчетах, реактивное управление, конфликт между участниками




2. Технический


Внедрены ИС, автоматизирован сбор отчетности. Есть регулярные выгрузки и отчеты


Формализм, дублирование, низкое качество аналитических данных




3. Процессный


Организованы витрины, регламентирована передача данных. Применяются метрики качества


Ограниченность сквозной аналитики, слабая связь с управленческими решениями




4. Аналитический


Используется прогнозирование, сценарии, контроль в реальном времени. Управление строится на основе данных


Завышенные ожидания, сложности с интерпретацией моделей




5. Интегративный


Данные встроены в принятие решений на всех уровнях. Все участники включены в единый процесс


Сложности обеспечения единого понимания данных и методик в масштабах всей организации

Каждый уровень предполагает не только развитие технологий, но и управленческие усилия. Например, на аналитической стадии зрелости (уровень 4) становится возможным прогнозирование кассовых разрывов — не по итогам отчетности, а на основе текущих потоков доходов и обязательств. В то же время это невозможно без механизмов сбора данных (уровень 3), а они, в свою очередь, требуют чистых исходных данных и регламентов (уровень 2).
Очевидно, необходима согласованная работа людей, регуляторики (процессов) и ИТ. Вопрос: как именно это выстроить? С чего начинается зрелость управления?
Осознанное управление данными включает в себя три важных направления, которые формируют целостный подход к цифровизации:
1. Организационное: обучение сотрудников, перераспределение функций, развитие компетенций.
2. Нормативное: адаптация регламентов под цифровую среду, устранение избыточности, перестройка процессов, управление рисками.
3. Технологическое: развитие ИС, в том числе витрин, мастер-данных; интеграция и взаимодействие.
Ключевая идея в том, что зрелость достигается через комплексную трансформацию. Следующий шаг — понять, как именно здесь распределяются роли.
От людей к системам: как формируется зрелость управления
Люди — всегда в приоритете. Именно от них зависит, будут ли данные использоваться осознанно, а система — работать как единое целое. Даже самая зрелая архитектура теряет смысл, если участники не понимают своей роли или не вовлечены в процесс.
Один из ключевых барьеров — отсутствие сформулированного запроса на аналитику. Руководителям часто сложно определить, какие данные и разрезы действительно нужны, потому что аналитика еще не стала частью их управленческой практики.
Развитие аналитической зрелости требует парадоксального движения: чтобы появился содержательный запрос, нужно уже начать работать с аналитикой. Но чтобы начать — нужен сам запрос. Возникает порочный цикл: осознанность приходит через практику, а она, в свою очередь, требует первых попыток применения.
Этот цикл размыкается, когда организации начинают использовать аналитику «как есть», не дожидаясь идеальных условий, и тем самым формируют новые требования. Это может быть запуск пилотного дашборда по одному процессу даже с неидеальными данными; проведение регулярных (раз в неделю/месяц) сессий просмотра операционных данных с руководителями отделов для выявления инсайтов и формирования новых запросов.
Именно благодаря такой работе обычно возникает понимание и потребность в распределении обязанностей и прямом участии руководителей, таким образом формируются три базовые роли:
1. Оператор первичных данных — фиксирует события и понимает, зачем и для кого вносит информацию.
2. Прикладной аналитик (бизнес-информатик) — превращает данные в управленческую информацию, работает с витринами и межпроцессными связями.
3. Управленец (владелец процесса) — формулирует правила, принимает решения, создает условия для работы всех остальных ролей.
Зрелость начинается с простого: за каждой цифрой стоит человек, за каждым показателем — конкретное управленческое действие. Поэтому указанные роли должны быть закреплены в любой системе управления — вне зависимости от масштаба.
Одна из ключевых позиций — прикладной аналитик (бизнес-информатик). Он помогает сформулировать управленческую гипотезу, переводит ее в аналитическую задачу и выстраивает взаимодействие с аналитиками данных (ИТ). Это не просто связующее звено, а катализатор аналитического мышления в команде. Обычно это сотрудник аналитического отдела или из ИТ.
Типичная работа на местах трансформируется. Участники первичных процессов — операторы, бухгалтеры, экономисты — должны понимать, что именно их действия формируют информационное поле управления. Эти специалисты становятся создателями данных, отвечающими за их качество, актуальность и применимость. Невовремя или некачественно внесенный в систему документ приводит к искажениям показателей аналитической панели руководителя.
Еще, что особенно важно для финансовых органов, регулятивная норма должна помогать, а не мешать работе ИС. Она делает требования понятными, применимыми и встроенными в повседневную работу, тогда нормы и технологии работают в унисон, а задача цифровой эволюции будет достижима. При этом важно пересматривать и сам подход к нормотворчеству: не просто задавать императивы, а формулировать ожидаемый результат и механизм обратной связи. Это позволяет НПА не тормозить цифровую трансформацию, а направлять ее.
Так формируется управленческий баланс. Технологии и нормы — как инь и ян: одно задает рамки, другое обеспечивает гибкость. В этом согласии рождается жизнеспособная система, где каждый понимает не только что делать, но и зачем.
Следующий шаг — понять, как эта архитектура работает технически: как устроены витрины и почему они играют ключевую роль в достижении доверия.
Архитектура и витрины: понимать — значит доверять
Конечно, для построения архитектуры необходимо внедрение конкретных ИТ-решений — например, продуктов класса BI или платформ интеграции данных. Но в рамках этой статьи мы не будем подробно останавливаться на выборе и сравнении инструментов, а сосредоточимся на том, какие задачи они решают в управленческом контексте.
Ключевую роль в ИТ-архитектуре играют витрины данных как инструмент управления, в котором данные очищаются, структурируются, согласовываются и становятся доступными для управленческих решений. Работа витрины строится на четких правилах: какие данные, как часто и в каком формате передаются. Это обеспечивает прозрачность и надежность обмена. Важно отметить, что витрина не должна влиять или искажать работу прикладных ИС, а только лишь отвечать за сбор и передачу информации заинтересованным лицам.

Запуск витрины данных — это момент, когда информация становится управленческим ресурсом. Она позволяет видеть, интерпретировать и действовать — без Excel, без ручных правок, без зависимости от конкретного исполнителя

Витрина — лишь часть зрелой архитектуры. Вместе с ней работают слои валидации, каталоги данных, системы согласования и контрольные точки. Все это формирует единую среду, в которой информация проходит весь цикл — от фиксации до применения — в рамках управляемого процесса. Это повышает доверие к цифровой среде управления в целом, но тут, конечно, не обойтись без профессиональной помощи ИТ-специалистов.
Готовность аналитики зависит не только от технологий, важен еще и организационный ритм работы. Эту проблему часто описывают как «быстрое закрытие» (по аналогии с западным fast close) — необходимость ускорить завершение учетных циклов, чтобы аналитика не отставала от управленческих решений. Задержка в разноске документов на «в среднем 10 дней» означает, что доверять аналитике можно только по состоянию до 20 дней назад (×2 от среднего).
Причем скорость нашей работы сильно зависит от своевременности поступления документов на вход: от подразделений, внешних контрагентов, обслуживаемых учреждений и др. В этом контексте, чтобы зрелость не оставалась абстракцией, ее важно оценивать в конкретных измеримых показателях.
Как измерить качество данных
Начиная с процессной фазы зрелости (уровень 3), где появляются витрины и формализуется передача данных, особенно важно не просто полагаться на условный цифровой прогресс, а уметь измерять и управлять качеством данных. Метрики позволяют не декларировать, а демонстрировать: как устроен контур, как он работает и где находятся зоны риска. Вот самые базовые из них:

полнота — охватываются все нужные разделы учета, отсутствуют пропуски и «слепые зоны»;
своевременность — данные поступают и фиксируются в нужный момент, с минимальной задержкой;
достоверность — данные верифицированы, подтверждены цифровыми подписями, журналами событий или внешними источниками.

Эти показатели требуют адаптации к конкретной организации, среде применения. Их реализация зависит от характеристик системы, уровня цифровизации, степени унификации процессов и квалификации исполнителей. Поэтому метрики неотделимы от контекста. Нужно учитывать, как устроены точки ввода, кто фиксирует события и как формируется поток информации.
Например, полнота может оцениваться через контрольные соотношения, сопоставление с другими источниками или путем анализа данных на разных этапах одного процесса. Своевременность — по характеристикам бизнес-процессов, в рамках которых данные появляются, включая сроки обработки документов. Достоверность требует цифровой верификации: электронной подписи, цифровых следов, а также сопоставления с внешними источниками — данными казначейства, ЕИС, «Электронного бюджета».
Полная цифровизация самих первичных процессов, цифровые формы документооборота и межсистемного взаимодействия — важный вектор развития, который в целом укрепляет качество данных. Это исключает искажения, упрощает сверку и автоматизирует контроль.
По мере роста зрелости возрастает и сложность требований к качеству: важно учитывать не только содержание, но и то, как, кем и когда создаются данные. Если такие критерии формализованы и встроены в реальные процессы, это значит, что организация готова доверять данным и использовать их для принятия решений. Именно такая зрелость открывает путь к следующему уровню — интеллектуальным средствам управления. Например, ИИ-модель для оценки риска нецелевого использования бюджетных средств возможна только при наличии четкой архитектуры витрин и прозрачных правил интерпретации данных, то есть начиная с 3–4-го уровня зрелости. Но это уже тема для другой статьи.
Доверие как результат зрелости системы
Доверие — это управляемый результат: оно появляется там, где вся структура работает согласованно, роли понятны, а культура закреплена и воспроизводится. Когда аналитик уверен в источниках, руководитель понимает методику, а команда действует согласованно — цифровая система начинает работать по-настоящему.
Переход к управлению на основе данных начинается тогда, когда отчетность перестает быть самоцелью, а становится лишь одним из инструментов для выработки решений. Этот переход начинается не только с закупки платформы, но и с пути выстраивания прозрачной, воспроизводимой и согласованной модели работы с данными. Это путь, на котором аналитическая цифровая информация становится основой осознанных и согласованных решений. Начать его — значит пересобрать процессы, роли и доверие внутри своей организации. Начните с малого: определите свой текущий уровень зрелости и сделайте один следующий шаг в цифровое управление.