Posługując się prostym porównaniem: dane, podobnie jak białko, to podstawowy budulec, który pozwala na prawidłowe funkcjonowanie organizmu – organizacji. Ich trafne wykorzystanie może pomóc w rozwoju biznesu i napędzaniu jego działań w bliskiej perspektywie, a ich odpowiednie przechowywanie pomoże przygotować się na przyszłość. Zbyt duża ilość białka (danych) może prowadzić natomiast do przeciążenia i znacznego spowolnienia organizmu (organizacji). By metabolizm danych mógł przyspieszyć, potrzebna jest zatem umiejętność ich przetwarzania, analizowania i wyciągania użytecznych spostrzeżeń.
Jak zauważa Michał Kowalczuk, Analytics Eastern Europe IT Director, DXC Technology, wiele firm boryka się z problemem nadmiernej ilości danych, których nie są w stanie przetworzyć.
„Niezdolność do udostępniania właściwych danych i analiz we właściwym czasie i z odpowiednią szybkością wynika bardzo często z nadmiaru przysłowiowego budulca. Co więcej, paraliż organizacyjny w podejmowaniu decyzji podsycany jest założeniem, że im więcej danych, tym lepiej, a to z kolei tylko utrwala problem. Przyszłe inwestycje w dane czy narzędzia analityczne nie tylko nie przyniosą zwrotu, ale także spowodują dalsze dysfunkcje” – zauważa Kowalczuk i dodaje „By zoptymalizować proces podejmowania decyzji w oparciu o dane warto pamiętać, że odbywa się on w ramach trzech stanów: Odkrywaj, Rozwijaj i Obroń (Discover, Develop, Defend). Dane i spostrzeżenia muszą więc przepływać przez organizację w ukierunkowany i terminowy sposób, który wspiera te trzy stany. W połączeniu nazywamy to „metabolizmem danych”.
- Pierwszy stan, tj. „odkrywanie”, koncentruje się na identyfikowaniu nowych właściwości lub wykorzystywaniu nowych metod, by pomóc biznesowi ewoluować i rozwijać się,
- Drugi, czyli tzw. „rozwój”, zakłada szybkie działanie, którego celem jest wytyczenie kursu,
- Trzeci to z kolei „obrona” – w tej fazie ciężar spoczywa na ochronie istniejących zasobów danych.
By lepiej zobrazować powyższą teorię i sytuację poprawnego metabolizmu danych, posłużmy się przykładem giganta farmaceutycznego.
Z jednej strony zatrudnia on całą armię wysoko wykwalifikowanych pracowników, naukowców i ekspertów merytorycznych, którzy współpracują przy badaniach nowej generacji leków. To część „Discover” – droga do innowacji, kwestionowania status quo i nie liczenia się z ograniczeniami.
Z drugiej strony gigant ten posiada również potężną grupę prawników, radców prawnych i znawców regulacji. To część „Defend” – obszar, który rozpoznaje i ustala ograniczenia organizacji, działa i dąży do zdefiniowaniach tych ograniczeń tak skutecznie, jak to możliwe.
Pomiędzy tymi skrajnościami jest warstwa zarządcza – „Develop”, która stara się pogodzić pęd ku innowacji z formalnymi ograniczeniami. Wymaga to oczywiście kogoś do podejmowania takich decyzji i prowadzi do transformacji organizacyjnej. Aktywne przywództwo jest konieczne do ustalenia kompromisów między ryzykiem a nagrodą, a następnie dokonania wyboru.
Wszystko to jest możliwe tylko i wyłącznie przy użyciu odpowiednich danych przez każdą z części organizacji. Wartość danych i wynikających z nich informacji zmienia się w ramach cyklu życia Discover, Develop, Defend. Optymalne działanie elementów organizacji może być zapewnione tylko poprzez odpowiednie udostępnianie i analizowanie danych. Wynika to bezpośrednio z faktu, że każda z przedstawionych powyżej części organizacji potrzebuje innych dany i w innym tempie je „metabolizuje”:
- Odkrywanie (Discover) – potrzebuje dużej ilości różnorodnych danych, które szybko przetwarza, budując innowacyjne rozwiązania przynoszące (potencjalną) korzyść organizacji. W tym przypadku wartość informacji i analiz wytwarzanych w tej fazie dewaluuje się z czasem.
- Rozwój (Develop) – potrzebuje bardzo konkretnych i prawidłowych danych, które stanowią podstawę do podejmowania szybkich i jednoznacznych decyzji – w szczególności odnośnie użycia produktów fazy Discover. Wartość informacji i analiz wytwarzanych w tej fazie dewaluuje się bardzo szybko.
- Obrona (Defend) – charakteryzuje się najwolniejszym metabolizmem danych; w głównej mierze skupia się na zachowaniu korzyści i wartości wypracowanych w fazie Develop. Dane, informacje i analizy w tym zakresie bardzo długo zachowują wartość. Przykład tego typu danych: normy, regulacje, prawo.
Oczywiście, istnieje również szeroki zakres symptomów, na które cierpią organizacje o niezdrowym metabolizmie. Typowe przykłady obejmują:
- prowadzenie wielu konkurujących ze sobą inicjatyw związanych z zarządzaniem danymi referencyjnymi w celu uzyskania kontroli nad nimi;
- inwestowanie przez liderów biznesowych w przetwarzanie danych na dużą skalę bez podobnych inwestycji w pozostałe cykle danych organizacji; itp.
- rozproszenie odpowiedzialności za dane na wiele ról, takich jak Chief Data Officer, Chief Digital Officer czy Chief Analytics Officer.
Jak przekonuje Michał Kowalczuk: “By usprawnić metabolizm danych, organizacje nie mogą polegać jedynie na doraźnych lekach np. nowych sposobach raportowania. Lekarstwem jest raczej pełne zrozumienie potrzeb organizmu, a dalej wypracowanie nowych, zdrowych nawyków, które doprowadzą do lepszej współpracy między zespołowej, a dalej trafniej podejmowanych decyzji biznesowych.”
