1. Jakie są nieefektywne strategie zarządzania danymi.
2. Jak tworzyć produkty analityczne.
3. Od czego zacząć zmiany.
Przedsiębiorstwa na wielką skalę inwestują w tej chwili w rozwój technologi informatycznych umożliwiających zbieranie, gromadzenie i wykorzystanie danych. Według ostatniego raportu „Big Data and AI Executive survey 2021” przeprowadzonego przez NewVantage Partners **tylko 41% z przedsiębiorstw inwestujących w nowe technologie informatyczne jest w stanie aktywnie wykorzystać dane do budowania przewagi konkurencyjnej.** To oznacza, iż całe 59% potencjału inwestycji jest marnowanych lub nie w pełni wykorzystywanych. Te wyniki wcale nie szokują firm konsultingowych, które od lat pomagają klientom w transformacji cyfrowej. Eksperci powtarzają jak mantrę, iż „dane są nowym paliwem napędzającym gospodarkę” i każdy lider patrzący w przyszłość nie ma już wyboru pomiędzy „być, albo nie być” organizacją „data-driven”.
Jednak organizacja data-driven to nie sama implementacja najnowszej technologii i eony danych unoszących się w chmurze dostępnych na wyciągnięcie ręki, gdzie każdy z użytkowników jak rybak zarzuci wędkę i będzie łowił swoje życiowe sztuki. Aby osiągnąć sukces w budowaniu i utrzymaniu organizacji, która swój wzrost będzie potrafiła budować w oparciu o dane trzeba głównie stworzyć odpowiednie warunki dla nowicjuszy jak i zapalonych miłośników rybołóstwa.
Obecnie dominują dwa podejścia do zarządzania danymi i obydwa są nieefektywne i nie spełniają potrzeb decydentów, którzy zamiast czerpać wiedzę z danych, muszą mierzyć się z wyzwaniami dostępu do wartościowych analiz. Bardzo świadomie używam tutaj słowa ANALIZA. Same dane są może wartościowym zasobem dla organizacji, jednak bez poprawnej, dogłębnej ich analizy nie dodają wartości biznesowi.
## Podejście oddolne
Podejście oddolne jest pierwszym z dwóch podejść, o których wspomniałam powyżej. Jego szczególną charakterystyką jest tworzenie źródeł danych w odrębnych jednostkach organizacji bez wspólnej strategii ich zarządzania. Skutkiem takiej samowoli są przepalone godziny i pieniądze w budowanie nieefektywnych rozwiązań, często obarczonych błędami w projektowaniu i długiem technologicznym. Ponadto takie rozwiązania budowane w silosach są trudne do utrzymania z powodu braku infrastruktury i odpowiednich kompetencji. Niestety, co często obserwuje w mojej pracy, dostarczane dane są słabej jakości, a analizy na nich wykonywane mogą prowadzić do błędnych wniosków, co ma bezpośrednie negatywne przełożenie na podejmowane decyzje. Co gorsze, to podejście tworzy przestrzeń do subiektywnego wykorzystywania danych. Każda z jednostek opierając się, na według ich najlepszej wiedzy, o te same dane, przedstawia ich inne agregacje i w konsekwencji prezentuje inne wyniki. W ogólnym rozliczeniu, wysokopoziomowo, może to doprowadzić do braku zaufania pomiędzy partnerami biznesowymi jak i w zasadność używanych danych.
## Podejście scentralizowane
Drugim, najczęstszym trendem jest tworzenie osobnej, scentralizowanej jednostki w organizacji, która ma na celu zapewniać odpowiednią jakość i dostępność danych dla pozostałych jednostek biznesowych. To podejście w porównaniu z poprzednim na pewno ukróca wszystkie dyskusje dotyczące zaufania do źródła danych, gdyż tworzy tak zwane single source of truth. Jednak nie jest też rozwiązaniem doskonałym. Aby dobrze spełniało swoją funkcję w organizacji, powinno być rozbudowaną, dobrze dofinansowaną komórką, która wspiera pozostałe jednostki gwałtownie i ze zrozumieniem specyficznych potrzeb danego biznesu. Niestety w większości takie komórki są mocno techniczne z nastawieniem na dostarczanie danych, a nie na dostarczanie wartości poprzez dane.
[](http://ds.ii.pw.edu.pl/wizualizacjadanych.html)
## Jakie podejście jest adekwatne?
Zawsze uważam, iż warto podglądać i uczyć się od najlepszych. Podejście, które z powodzeniem stosuje od paru lat, jest podejściem wprost zaczerpniętym z projektowania produktów.
Dwa typowe podejścia opisane powyżej są rozbieżne. W podejściu oddolnym brakuje jakości danych, ale za to możemy się spodziewać zrozumienia potrzeb biznesowych, jako iż osoby odpowiedzialne za dostarczanie danych są bliżej biznesu. W centralizacji może jakość i efektywność procesów związanych z zarządzaniem danych jest wysoka, jednak możemy spodziewać się problemów związanych z wykorzystaniem danych w odpowiedniej czasoprzestrzeni z racji na dość biurokratyczny charakter podejścia. I tutaj podejście produktowe może być prawdziwym „game changer’em” windujący analitykę w organizacji na zupełnie inny poziom.
W mojej opinii nie jestem odosobniona. Podobne wnioski można znaleźć w jednej z niedawnych publikacji lidera branży konsultingowej McKinsley, który zwraca uwagę, iż przy podejściu produktowym można zaoszczędzić choćby do 30 % całościowych kosztów zarządzania danymi włączając w to technologię, rozwój i utrzymanie[1]. Sercem podejścia produktowego jest spojrzenie na dane z punktu widzenia wartości, jaką generują dla osób decyzyjnych. A jak wiadomo, różne jednostki w organizacji mają do podjęcia inne decyzje, poprzez które kontrybuują w rozwoju. Zastanówmy się, czy dyrektor finansowy skupia swoją uwagę na tych samych informacjach co dyrektor marketingu? Czy w równym stopniu interesuje ich lojalność klienta i konwersja leadów? Czy jednak dyrektor finansowy bardziej będzie zainteresowany aktywami i pasywami przedsiębiorstwa, które dyrektora marketingu mogą przyprawić o ból głowy?
Podejście produktowe skupia się na tworzeniu zespołów interdyscyplinarnych łączących osoby biznesowe z osobami technicznymi i bliską współpracą z biznesem, by na bieżąco konfrontować postępy prac z potrzebami biznesowymi. Zastosowanie tego podejścia może być zastosowane szeroko od zapewnienia adekwatnych zbiorów danych, przez raportowanie po dostępność danych w sandbox’ach do zaawansowanych analiz (rysunek 1).
## Jak zacząć zmiany?
Podejście produktowe bazuje przede wszystkim na zmianie myślenia o tym jak dane są lub mogą być konsumowane w organizacji.
**Każda organizacja składa się z trzech filarów: procesów, technologii oraz ludzi.** Gdy organizacja myśli o polepszeniu wykorzystywania danych, przede wszystkim skupia się na procesach i technologii, które są względnie najprostszą częścią wprowadzanych zmian, zapominając o najbardziej ryzykownym i nieprzewidywalnym czynniku, czynniku ludzkim. Dlatego istotnym w tym podejściu jest kompleksowa zmiana kultury organizacyjnej, ponieważ ostatecznie to od pracowników wszystkich szczebli będzie zależeć powodzenie wprowadzanych zmian.
**Pierwszym krokiem** jest zobowiązanie C-managementu do zapewnienia czasu, przestrzeni i finansowania nowego podejścia. Szczególnie przestrzeń i czas jest istotnym elementem, ponieważ nowe podejście może wymagać zmian procesowych i organizacyjnych.
**Drugim krokiem** jest zbudowanie produktów skrojonych pod indywidualne potrzeby biznesowe grup odbiorców.
**Trzecim krokiem** jest zaangażowanie agentów zmiany w interdyscyplinarne zespoły, które będą pracować nad dedykowanymi produktami dla poszczególnych jednostek biznesów. Następnie agenci zmiany poprzez swoje zaangażowanie mogą zaszczepiać w pozostałych pracownikach organizacji nową ideę pracy z danymi.
**Czwartym krokiem**, jest szeroko zakrojony program uczenia pracowników pracy z danymi, rozumienia i interpretacji danych, by czuli się pewnie i komfortowo z nowo dostarczonymi produktami.
**Piątym krokiem** jest utrzymywanie wysokiej jakości i ciągły rozwój do zmieniającego się otoczenia rynkowego dostarczanych produktów by jak najlepiej służyły pracownikom w osiąganiu ich celów. Piąty krok byłby trudny do realizacji bez użycia i wdrożenia technologii, które wspierają szeroki dostęp do danych w organizacji. Takimi wiodącymi technologiami na rynku wg. macierzy Gartnera są Tableau i Power BI. Umiejętne wykorzystanie, tych narzędzi przez działy analityczne dają organizacjom przewagę konkurencyjną poprzez szybszy dostęp do lepszej jakości informacji, a przez to możliwość reagowania w czasie rzeczywistym na gwałtownie rozwijające się otoczenie rynkowe.
Przyszłość już przyszła i nie da się dłużej ignorować jaką wartość dla rozwoju i przetrwania biznesu mają dobrej jakości i gwałtownie dostarczane analizy. Przedsiębiorstwa, aby nadążać za trendami, muszą inwestować w technologię, ale też równolegle w rozwój kompetencji pracowników by w pełni zmonetyzować potencjał technologiczny. Na rynku jest wiele dostępnych kursów uczących używania narzędzi, jednak brakuje podejścia holistycznego, które uczyłoby zmiany myślenia o danych i skupiało się na możliwościach, jakie one dają niż na tym jak je obrobić i pokazać. **Taką nową jakość zawierają w sobie studia podyplomowe [„Wizualna Analityka Danych”](http://ds.ii.pw.edu.pl/wizualizacjadanych.html) na Politechnice Warszawskiej, które podnoszą umiejętności w zakresie korzystania z narzędzi takich jak Tableau i Power BI, ale też w module „Techniki efektywnej komunikacji wyników” koncentrują się na przekucie danych w wartościową informację biznesową i jej znaczeniu w procesach decyzyjnych.**
### Przypisy
1. https://www.mckinsey.com/business-functions/quantumblack/our-insights/how-to-unlock-the-full-value-of-data-manage-it-like-a-product
[](http://ds.ii.pw.edu.pl/index.html)
