Budowanie zaufania do danych i informacji jest kluczowe. Właśnie na ich podstawie podejmowane są decyzje w firmach. Tymczasem według badania KPMG i Forrester Consulting przeprowadzonego w 2018 roku, poziom zaufania do wyników analiz dostarczanych przez wewnętrzne zespoły analityczne wynosi wśród respondentów z całego świata średnio zaledwie 35%. Firmy, które jako pierwsze uznają posiadane przez siebie dane za swój krytyczny zasób, mają szansę uzyskać istotną przewagę konkurencyjną na rynku. Dobre zarządzanie danymi jest zdrowym fundamentem pod budowanie zaufania do analityki danych i jest warunkiem niezbędnym do transformacji w Data Driven Company.
Organizacje potrzebują wysokiej jakości danych, aby skutecznie reagować na złożone problemy biznesowe i szybciej dostosowywać się do rynkowych trendów oraz rosnących oczekiwań klientów. O ile możliwe jest śledzenie nowinek, ciągła adaptacja do najnowszych trendów i wdrażanie nowych technologii w zakresie przetwarzania i analityki danych, o tyle najprawdopodobniej będzie to nieskuteczne i niezwykle kosztowne, jeżeli nie będzie częścią przemyślanej strategii i koncepcji zmiany modelu operacyjnego firmy. Po to aby rosnąć i powiększać swój udział w rynku, a nawet aby chociaż utrzymać obecną pozycję organizacje muszą być w stanie podejmować dobre decyzje zdecydowanie szybciej niż w przeszłości. Firmy nie mają innego wyjścia niż rozbudowanie swojego aparatu analitycznego i oparcie w coraz większym stopniu o analizy realizowane z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów na danych dostarczanych w czasie praktycznie rzeczywistym. Aby te procesy mogły funkcjonować niezbędne jest zaufanie do danych i informacji. Punktem wyjścia do budowania zaufania do danych i wyników analiz jest Data Governance.
Dobre zarządzanie danymi jest zdrowym fundamentem dla Data Driven Company. Warto jednak pamiętać, że nie ma jednego „złotego środka”, jednego modelu, który pasowałby wszystkim organizacjom. Wypracowanie właściwego modelu zarządzania danymi każdorazowo wymaga uwzględnienia specyfiki firmy, jej złożoności organizacyjnej, kultury korporacyjnej i sposobu w jaki podejmowane są decyzje. Naturalnie nie da się również abstrahować od wykorzystywanych technologii, bo właśnie w systemach te dane są przetwarzane i za ich pośrednictwem udostępniane konsumentom danych – mówi Krzysztof Radziwon, partner, szef działu doradztwa biznesowego w KPMG w Polsce.
Data Governance przynosi firmom wiele korzyści. Wśród nich można wymienić przede wszystkim spójną strategię zarządzania danymi i ich monetyzacji, a wraz z nią także spójne zasady korzystania z nich, standardy semantyczne i definicje wykorzystywanych pojęć, procedury regulujące cykl życia danych na każdym ich etapie wraz z odpowiedzialnością za dane. Ten fundament pozwala uzyskać kolejne korzyści, wśród których można wymienić: poprawę efektywności procesów decyzyjnych czy też zmniejszenie kosztów i poprawę efektywności realizowanych projektów.
Niezwykle istotnym elementem, na który firmy powinny zwracać szczególną uwagę jest konieczność używania tego samego słownika pojęć przez osoby korzystające z danych w organizacjach. Księgowy, pracownik działu sprzedaży czy osoba z kontrolingu może na wiele różnych sposobów, często różniących się detalami, ale jednak istotnymi, dokonywać interpretacji tych samych danych. Sytuacje takie będą miały miejsce jeżeli w firmie nie ma wspólnej i jasnej dla wszystkich taksonomii, zbioru definicji, która umożliwia rozumienie danych w sposób, który minimalizuje ich błędną interpretację. A te różnice w detalach będą prowadziły do błędnych lub nieoptymalnych decyzji – mówi Krzysztof Radziwon, partner, szef działu doradztwa biznesowego w KPMG w Polsce.
Źródło: KPMG
Ilustracja: Pixabay
Dodaj komentarz