«Газпромнефть-Заполярье»: путь к дата-центричности

«Газпромнефть-Заполярье» – дочернее предприятие «Газпром нефти» – находится в непрерывном процессе развития инструментов управления данными (Data Governance) на всех уровнях компании. Результат этого развития – переход предприятия в конце 2024 года на продвинутый цифровой уровень в области Data Governance, при котором данные и аналитика являются неотъемлемой частью деятельности актива.

Достичь такого результата позволили два фактора. Первый из них – внедрение и тиражирование в производственных подразделениях инструментов контроля качества данных и их визуализации. Второй, не менее важный фактор – обучение пользователей и повышение их компетенций в области работы с данными. Без этого никакие технологические инициативы не были бы эффективными. О подходах компании к процессам обучения и их роли для бизнеса рассказывает Александр Егоров, руководитель программ по управлению данными «Газпромнефть-Заполярья» и номинант на премию Data Award.

- Какое значение имеют ваши инициативы для бизнеса компании и отрасли в целом?

Главная миссия функции управления данными – обеспечение доступности и качества информации для всех сотрудников компании. Переход на продвинутый уровень цифровой зрелости в вопросах управления данными обеспечил качественный скачок в эффективности их использования – прежде всего, для актива.

Дата-центричность компании является двигателем постоянного развития и совершенствования технологий в сфере разработки, добычи, переработки, транспортировки и сбыта углеводородов. Не секрет, что запасы легкоизвлекаемой нефти во всем мире постоянно сокращаются. Перед компаниями нефтегазовой отрасли стоят вызовы – в первую очередь, по обеспечению максимальной эффективности имеющихся мощностей, а также использованию и совершенствованию технологий для добычи трудноизвлекаемых запасов.

- Какова роль обучения сотрудников в этом процессе?

Сотрудники учатся самостоятельно формулировать и проверять свои гипотезы в области продвинутой аналитики, имеющие прямой экономический эффект. Для компании это еще и возможность нарастить пул квалифицированных кадров в области аналитики данных и искусственного интеллекта. Кроме того, расширяется горизонт возможностей для планирования и принятия решений на основе «чистых» данных и инструментов BI и ИИ в режиме реального времени.

- Какие конкретно мероприятия по обучению были реализованы?

Начнем с непосредственной организации ежеквартальных обучений бизнес-пользователей на основе самостоятельно разработанной учебной программы. За 2024 год мы обучили сотрудников, которые в будущем могут стать ответственными за данные и аналитику.

Мы проводим локальные демо-дни по управлению данными. На них приглашаются сотрудники бизнес-подразделений, которые рассказывают о своих успехах в этом направлении. Кроме того, организуем региональные конференции по аналитике данных, направленные на обмен опытом в области бизнес- и продвинутой аналитики среди дочерних обществ компании.

Мы наладили процесс выявления в структурных подразделениях «гражданских» дата-сайентистов (citizen DS) – сотрудников, готовых решать производственные кейсы с применением библиотек машинного обучения. Обеспечиваем их необходимым инструментом в области продвинутой аналитики и помощью в реализации собственных кейсов и проверки гипотез по ИИ. Сюда же можно отнести внедрение и тиражирование во всех структурных подразделениях дочернего общества BI-инструмента «Лаборатория данных», в основе которого заложен подход self-service. Его пользователи самостоятельно создают и развивают аналитические приложения.

Наконец, активно участвуем со своими кейсами в корпоративном чемпионате. Мы предоставляем возможность студентам вузов РФ принять участие в соревнованиях по ИИ и получить возможность дальнейшей стажировки и трудоустройства в «Газпромнефть-Заполярье».

- Что представляют собой ежеквартальные обучения пользователей?

Они включают в себя несколько мероприятий. Во-первых, это вводное обучение по управлению данными. Курс нацелен на новых пользователей нашего предприятия, он рассказывает об основных элементах управления данными. Авторы этого курса – я и мои коллеги. Мы ежегодно обновляем материал и очно доводим до всех пользователей.

Во-вторых, предлагаем пройти курс по качеству данных. Он рекомендован всем новым пользователям и проходит в офлайн-режиме. Это база для тех, кто является ответственным за данные на нашем предприятии.

Третье направление – курс по BI-инструменту. Курс направлен на получение знаний и навыков по использованию инструмента бизнес-аналитики. Мы стараемся всех выпускников курса «онбордить» в процесс self-service, помогаем решать вопрос с доступом к данным и далее проводим персональные консультации.

- В каких именно направлениях проводится обучение? На что делается упор?

Многие считают, что база для управления данными – это доступные и качественные данные. С этим спорить не буду, однако у нас основной приоритет – это бизнес-аналитика и продвинутая аналитика. Мы стараемся делать акцент именно на обучении по направлению BI. Ведь сотрудники, которые понимают данные и могут самостоятельно визуализировать, попутно сами начинают решать вопросы с качеством данных. Более того, примерно 10% пользователей, которые достигли успехов по направлению BI, переходят на уровень продвинутой аналитики – использования инструментов машинного обучения для проверки своих гипотез. В 2025 году фокус нашей компании на организации комплексной программы обучения по продвинутой аналитике. Здесь мы вместе с коллегами из других дочерних предприятий внедряем комплексную программу обучения для наших талантливых сотрудников. Старт обучения состоится в апреле этого года.

- Как выявляете «гражданских» дата-сайентистов, кто они и где в основном «прячутся»?

Кто ищет – тот всегда найдет! Это слова из песни, которые работают на практике. По опыту, это сотрудники, у которых есть навыки продвинутой аналитики – преимущественно новые сотрудники компании, выпускники-отличники вузов или специалисты, которые делают инженерные или экономические расчеты.

Выявляем их на наших мероприятиях, на которых мы рассказываем про функцию управления данными и инструменты, которые предоставляются всем сотрудникам на безвозмездной основе. Кроме того, присматриваемся к участникам вводного обучения по управлению данными, ежеквартальных демо-дней.

Какой-то статистики, что, к примеру, среди геологов citizen DS больше, чем среди буровиков, выявить не получилось, поэтому надо искать везде. Главное – чтобы о вас знали, и нужные люди к вам сами придут с запросом.

- Как-то стимулируете их?

Один из важных инструментов мотивации – возможность получить в наставники профессионального специалиста по data science, а также возможность воспользоваться корпоративными сервисами по валидации кода – например, получить комментарии, что в работе было хорошо, а что можно улучшить.

В планах – запуск маркетплейса талантов, где наши citizen DS смогут принять участие, опубликовать свои работы и оставить цифровой след. Это будет влиять на их карьерный трек, и сотрудник получит рекомендации для дальнейшего развития.

- За счет чего достигается успех ваших инициатив среди бизнеса?

За счет бизнес-ориентированного подхода. Внедрение процессов и инструментов управления данными проводилось только там, где есть запрос от бизнеса. Подразделения, которые не формировали запрос, понимали свое отставание и выходили с запросом на обучение либо организацию процессов качества данных и аналитику. Весь процесс можно описать в виде колеса вовлечения бизнеса.

- Что говорят сами сотрудники? Какова обратная связь?

Сотрудники благодарны за то, что мы даем новые возможности для самореализации. Возможность каждому сотруднику самому создавать дашборд или модель машинного обучения на производственных данных – это наше конкурентное преимущество.

- Какие результаты достигнуты?

Целевой показатель по обучению пользователей достиг 100%. Проводятся регулярные демо-дни. Организована региональная конференция по аналитике данных для сотрудников компании. Важно отметить, что около трети сотрудников компании регулярно используют продукты бизнес- и продвинутой аналитики. 23 системы-источника данных доступно для самостоятельного использования «гражданскими» аналитиками и дата-сайентистами.

По направлению продвинутой аналитики сформировано 16 гипотез, направленные на повышение эффективности компании, шесть из которых проверены силами «гражданских» специалистов при поддержке функции управления данными.

По состоянию на декабрь 2024 года было создано и опубликовано больше 100 аналитических приложений в BI-инструменте с использованием подхода self-service (в этом подходе бизнес-пользователи самостоятельно создают свои дашборды).

В итоге мы достигли значительного экономического эффекта за счет самостоятельного создания BI-приложений и проверки гипотез по направлению ИИ.

- В каком направлении планируете развитие инициатив по обучению сотрудников?

Задача в этом году – сформулировать и проверить как можно больше гипотез по направлению ИИ. При этом успешные – то есть подтвержденные экспертной группой по ИИ – гипотезы будут внедрены в операционную деятельность. Увеличение количества гипотез достигаем в том числе за счет обучения по продвинутой аналитике. У нас обязательное условие: на обучение можно записаться только со своей гипотезой, которую в течение обучения сотрудник должен доформулировать и проверить. Это взаимовыгодная ситуация, сотрудник получает знания и навыки, а компания – новые бизнес-возможности.