Když problém nejsou data, ale odpovědnost
„Nemáme kvalitní data.“
Tohle je jedna z nejčastějších vět, které na začátku projektů slýcháme. Někdy ji říká CIO, jindy Head of Data nebo CFO. Často na ní panuje překvapivě široká shoda napříč celou firmou. Když se ale začneme ptát podrobněji, bývá skutečný problém často někde úplně jinde.
Data totiž ve většině případů nejsou tím hlavním viníkem.
Mnohem častěji narážíme na situaci, kdy nikdo přesně neví, kdo za data odpovídá, kdo rozhoduje o jejich významu a kdo má pravomoc určit, která čísla jsou ta správná. A právě proto se mnoho datových projektů zasekne mnohem dříve, než se začne řešit technologie.
Když mají všichni data, ale nikdo za ně nenese odpovědnost
Na první pohled to zní zvláštně. Jak může být problém v odpovědnosti, když se bavíme o datech?
V praxi je to ale velmi častý scénář. Firma investuje do CRM, ERP, datového skladu nebo reportingu. Všechna oddělení mají přístup k datům, vznikají dashboardy, reporty i pravidelné analýzy. Z technologického pohledu vypadá všechno správně.
Po čase ale vedení začne zjišťovat, že jednotlivá oddělení pracují s různými čísly. Obchod prezentuje jeden obrat, finance jiný, marketing třetí a controlling čtvrtý. Na poradách se místo rozhodování o budoucnosti firmy řeší, čí čísla jsou správná.
V tu chvíli obvykle zazní známá věta:
„Máme nekvalitní data.“
Jenže velmi často nejde o problém kvality dat. Problém je v tom, že nikdo neurčil pravidla. Nikdo neřekl, která definice je závazná, kdo ji schvaluje a kdo za ni dlouhodobě odpovídá.
Tři definice zákazníka. Čtyři definice obratu.
Když firmy mluví o nekvalitních datech, často si představují technický problém. Chybějící hodnoty, duplicitní záznamy nebo špatně fungující integrace mezi systémy. Takové situace samozřejmě existují a občas dokážou způsobit nemalé komplikace.
Na řadě projektů ale zjišťujeme, že skutečný problém leží úplně jinde.
Poměrně běžně se stává, že různé části organizace používají pro stejný ukazatel odlišné definice. Když se například několika oddělení zeptáte, kdo je aktivní zákazník, dostanete několik správných, ale navzájem odlišných odpovědí. Obchod za aktivního zákazníka považuje každého, kdo v posledních dvanácti měsících nakoupil. Marketing pracuje s kontakty, které nějakým způsobem reagovaly na kampaně. Finance sledují zákazníky s vystavenými a uhrazenými fakturami.
Z pohledu jednotlivých týmů je takový přístup naprosto logický. Každé oddělení totiž sleduje jiný cíl a potřebuje jiný pohled na realitu. Problém vzniká ve chvíli, kdy vedení firmy očekává jedno číslo, které bude platit pro všechny.
Najednou se začnou objevovat otázky, proč obchod reportuje jiný počet zákazníků než marketing nebo proč se obrat v reportu controllingu liší od obratu ve finančních výstupech. V tu chvíli obvykle zazní, že firma má problém s kvalitou dat.
Jenže ve skutečnosti často nejde o problém dat. Jde o problém odpovědnosti. Nikdo totiž neurčil, která definice je pro daný účel správná, kdo ji schvaluje a kdo za ni dlouhodobě odpovídá.
Čím více systémů, tím více prostoru pro nejasnosti
Když firma zjistí, že se jednotlivá oddělení neshodnou na číslech, bývá přirozenou reakcí hledat technologické řešení. Začne se mluvit o novém reportingu, datovém skladu, integrační platformě nebo modernizaci celé datové architektury.
To všechno může být správný krok. Pouze za předpokladu, že jsou nejprve jasně definována pravidla.
Pokud není určeno, kdo je vlastníkem jednotlivých ukazatelů, nový systém pouze zrychlí šíření stejného problému. Místo jednoho excelového souboru vznikne moderní dashboard. Místo ručního reportu vznikne automatizovaný report. Samotný spor o význam čísel ale zůstane. Právě proto se některé firmy dostanou do paradoxní situace. Investují miliony korun do nové datové platformy, ale o rok později stále vedou stejné diskuse jako před jejím zavedením.
Technologie funguje.
Data se načítají.
Reporty se generují.
Jen nikdo neurčil pravidla hry.
Největší datové problémy často nejsou technické
Když se řekne kvalita dat, většina lidí automaticky přemýšlí o technických chybách.
Na projektech ale opakovaně vidíme, že mnohem větší škody způsobují problémy organizační. Typicky například situace, kdy:
- nikdo neodpovídá za definici klíčových ukazatelů,
- jednotlivá oddělení používají vlastní pravidla,
- není jasné, kdo schvaluje změny v datech,
- neexistuje proces řešení datových sporů,
- nikdo nemá pravomoc vydat finální rozhodnutí.
Takové problémy bývají mnohem závažnější než technické chyby v datech. Technickou chybu lze obvykle identifikovat a opravit. Organizační nejasnosti se naopak mohou táhnout roky a postupně podkopávat důvěru celé firmy v reporting i analytiku. A jakmile vedení přestane datům věřit, ztrácí smysl i ta nejlepší technologie.
Datová governance není byrokracie
Datová governance patří mezi pojmy, které mají v mnoha firmách trochu nešťastnou pověst. Manažeři si pod ní často představí další dokumentaci, nové schvalovací procesy a dlouhé porady, jejichž přínos není na první pohled vidět.
V praxi by ale datová governance měla řešit mnohem jednodušší a mnohem praktičtější otázku.
Kdo za co odpovídá?
Kdo rozhoduje o tom, jak se bude počítat obrat? Kdo schvaluje změny v zákaznických datech? Kdo řeší situaci, kdy si dva reporty odporují? A kdo má pravomoc rozhodnout, která čísla se stanou oficiální verzí pro management? Pokud firma na podobné otázky nedokáže rychle odpovědět, většinou nemá problém s technologiemi. Má problém s řízením dat.
To je mimochodem důvod, proč některé organizace investují miliony korun do nových datových platforem, ale o rok později stále vedou stejné diskuse o správnosti reportů. Technologie totiž dokáže data ukládat, transformovat i vizualizovat. Nedokáže ale převzít odpovědnost.
Proč by to mělo zajímat CFO a CEO
Na první pohled může odpovědnost za data působit jako interní téma IT oddělení nebo datového týmu. Ve skutečnosti má ale velmi přímý dopad na fungování celé firmy. Pokud management nevěří číslům, začnou se zpomalovat rozhodnutí. Pokud jednotlivá oddělení pracují s různými daty, vznikají konflikty. Pokud se na každé poradě diskutuje o správnosti reportů, nezbývá prostor na řešení skutečných obchodních témat.
Důsledky se postupně promítají do každodenního fungování organizace:
- rozhodování trvá déle,
- roste množství interních diskusí a sporů,
- zvyšují se provozní náklady,
- klesá důvěra v reporting,
- roste riziko chybných rozhodnutí.
Proto nejde pouze o datové nebo technologické téma.
Jde o téma řízení firmy.
Jak poznat, že problém není v datech, ale v odpovědnosti
Existuje několik signálů, které se na projektech opakují tak často, že je dnes považujeme za poměrně spolehlivý indikátor problému.
Pokud se ve vaší organizaci pravidelně objevují následující situace, je dost možné, že skutečný problém neleží v technologiích:
- stejný ukazatel má více definic,
- různé reporty ukazují různá čísla,
- nikdo neumí říct, kdo je vlastníkem konkrétních dat,
- řešení datových sporů trvá týdny nebo měsíce,
- management pravidelně zpochybňuje reportované výsledky,
- mezi odděleními vznikají opakované diskuse o správnosti dat.
Tohle všechno bývá známka toho, že firma nepotřebuje další dashboard. Potřebuje jasně nastavit odpovědnosti.
Začněte otázkou, ne technologií
Když firma zjistí, že se její lidé nedokážou shodnout na datech, bývá přirozenou reakcí hledat nový nástroj. Zkušenost z projektů ale ukazuje, že správný postup bývá opačný. Nejdříve je potřeba určit, kdo za data odpovídá. Kdo rozhoduje o definicích. Kdo schvaluje změny. Kdo řeší sporné situace. A kdo má poslední slovo ve chvíli, kdy se jednotlivá oddělení nedokážou shodnout.
Teprve potom dává smysl řešit technologie.
Protože technologie dokáže velmi dobře ukládat, zpracovávat a distribuovat data. Nedokáže ale převzít odpovědnost za jejich význam. A právě odpovědnost bývá ve většině firem tím chybějícím článkem mezi daty a skutečně dobrým rozhodováním. To je také důvod, proč některé organizace dokážou efektivně řídit firmu s relativně jednoduchým reportingem, zatímco jiné se stejnými problémy bojují i po investicích do nejmodernějších datových platforem.
Rozdíl často neleží v datech.
Leží v tom, kdo za ně skutečně odpovídá.