Kvalitet podataka prilagođen nameni: Pragmatičan pristup upravljanju

Organizacije su odavno prepoznale ključni značaj kvaliteta podataka u omogućavanju efikasnog donošenja odluka, operativne efikasnosti i poverenja zainteresovanih strana. Pa ipak, uprkos ovoj svesti, mnoge inicijative za kvalitet podataka se bore da steknu trajnu podršku. Loš kvalitet podataka može narušiti poverenje, ugroziti strateške uvide i uvesti neefikasnost u osnovne poslovne procese. Prečesto, napori su ometani nerealnom težnjom ka savršenstvu, što dovodi do zastoja projekata, frustriranih timova i neispunjenih očekivanja.

U praksi, savršeni podaci su retko dostižni i često nepotrebni. Efikasniji pristup je težnja ka kvalitetu podataka prilagođenom nameni – podacima koji su dovoljno tačni, potpuni i blagovremeni da zadovolje specifične poslovne potrebe. Pomeranjem fokusa sa savršenstva na svrhu, organizacije mogu da implementiraju pragmatičnije i održivije strategije upravljanja podacima. Ovo usklađivanje ne samo da dovodi do boljih rezultata, već i podstiče otporniju i bržu kulturu podataka u celoj organizaciji.

Zamke težnji ka savršenstvu

U mnogim timovima za podatke postoji kulturni izazov: tenzija između idealizma i pragmatizma. Stručnjaci za podatke i poslovni lideri često upadaju u zamku verovanja da svi podaci moraju biti besprekorni. Ali savršenstvo zahteva značajno vreme, budžet i trud — resurse koje većina organizacija ne može da izdvoji.

Entuzijazam liderstva opada kada put napred deluje preširoko ili zahteva mnogo resursa. Predlozi kojima su potrebne stotine sati da bi se postigao 100% kvalitet retko se odobravaju. Umesto toga, ne dobijaju nikakvu pažnju, ostavljajući neispravne podatke netaknutim i ograničavajući poslovnu vrednost.

Preoblikovanje cilja: Definišite „dovoljno“

Umesto da teže idealnom kvalitetu u svim oblastima, organizacije bi trebalo da definišu koji nivo kvaliteta podataka je zaista dovoljan. Ovaj pristup, često nazivan kvalitetom podataka prilagođenim nameni, usklađuje očekivanja sa uticajem i rizikom povezanim sa svakim skupom podataka.

Neki podaci moraju biti savršeni — regulatorni izveštaji, finansijski izveštaji i druga imovina sa visokim ulogom ne ostavljaju prostora za greške. Ali većina podataka koje organizacije koriste svakodnevno, poput rezultata anketa, podataka o obogaćivanju marketinga ili ranih istraživačkih skupova podataka, samo treba da budu približno tačni i da ukazuju u pravom smeru.

Kada timovi jasno definišu razliku između savršenih podataka i podataka koji su prikladni za svrhu i saopšte očekivanja rano u procesu, oni ne samo da jačaju poverenje u podatke, već i uspostavljaju praktičan i ostvariv put napred.

Pristup 1: Minimalni održivi kvalitet

Minimalni održivi kvalitet (MVQ) je najniži nivo kvaliteta podataka potreban za zadovoljavanje određene poslovne potrebe. Pomaže timovima za podatke da definišu pragove koji su prilagođeni, a ne proizvoljni.

Ključni kriterijumi za procenu MVQ uključuju:

• Učestalost korišćenja: Koliko često se pristupa podacima ili se ažuriraju?
• Uticaj grešaka: Koji su posledice ako su podaci pogrešni?
• Regulatorna ili finansijska relevantnost: Da li postoje zahtevi za usklađenost ili izveštavanje?
• Tolerancija na rizik: Koliko različitosti organizacija može da prihvati?

Na primer, glavni podaci o proizvodu verovatno zahtevaju više standarde kvaliteta nego odgovori na ad-hok ankete. MVQ omogućava timovima da fokusiraju svoje provere kvaliteta tamo gde je najvažnije, tako da ne gube vreme ili resurse ulažući previše truda u manje važne podatke.

Rezultat: fokusiraniji napori, bolja raspodela resursa i razgovori zasnovani na poslovnoj vrednosti, a ne na tehničkoj čistoći.

Pristup 2: Rangiranje količine informacija za određivanje prioriteta

Kada su organizacije preplavljene ogromnom količinom podataka sa niskim poverenjem, pristup rangiranja može brzo razjasniti prioritete.

Ova metoda podrazumeva procenu dve dimenzije:

• Potreba za visokokvalitetnim podacima (na osnovu poslovne važnosti)
• Trenutni nivo poverenja u podatke
• Mapiranje podataka

Time što timovi rangiraju svoje skupove podataka bez dozvoljavanja veza, organizacije se mogu fokusirati na ono što je najvažnije — osiguravajući time da skupovi podataka visoke vrednosti sa niskim poverenjem prvo dobiju pažnju. Ovaj model takođe pomaže u opravdavanju dodeljivanja odluka rukovodstvu i izbegavanju ulaganja truda u oblasti sa malim uticajem.

Upravljanje: Omogućavanje pragmatičnog kvaliteta

Način razmišljanja prilagođen svrsi zahteva više od novog okvira; zahteva upravljanje koje je kolaborativno, adaptivno i ugrađeno u poslovne tokove rada.

Efikasno upravljanje:

• Uspostavlja jasno vlasništvo i upravljanje
• Postavlja realna očekivanja kvaliteta
• Omogućava kontinuiranu evaluaciju i iteraciju
• Podstiče usklađenost između timova za podatke i poslovnih korisnika

Ključno je da upravljanje nije sprovođenje krutih pravila. Radi se o stvaranju kulture partnerstva, gde se kvalitet definiše u smislu relevantnosti, a ne savršenstva. Ova promena u načinu razmišljanja pomaže organizacijama da se oslobode zastarelih ideala i prihvate strateškiji pristup podacima usmeren ka rezultatima.

Zaključak: Izgradite poverenje kroz relevantnost

Najpametniji timovi za podatke ne jure za besprekornošću — oni daju prioritet poslovnim rezultatima i gradeći poverenje kroz relevantnost. Usvajanjem načina razmišljanja prilagođenog svrsi, korišćenjem strukturiranih metoda određivanja prioriteta i ugradnjom upravljanja kao strateškog partnera, organizacije konačno mogu da ostvare vrednost svojih podataka, a da pritom ne preopterete svoje timove.

Izvor: BakerTilly