PORTAL WIEDZY MENEDŻERSKIEJ

gaining knowledge never stops

Jakie znaczenie dla tworzenia analiz ma techniczne i formalne zarządzanie danymi?

analiz

Każdą wartościową rzecz i wartościowe działanie można opisać zestawem odpowiedzi na pytania: kto?, co?, gdzie?, kiedy?, jak?, dlaczego?. Również analitykę biznesową. Trzeba jednak pamiętać, że w przypadku analiz „co" jest dość złożone, a jego jakość zmienia się w czasie.

Zacznijmy od przypomnienia pozostałych elementów tworzących wartość analityki biznesowej. „Kto" to niezmiennie menedżerowie średniego szczebla, którzy dzięki danym podejmują bardziej trafne decyzje biznesowe, zarówno codzienne („kiedy”) operacyjne, jak i strategiczne projektowe („dlaczego”). Natomiast „jak” bywa tu zmienne i wynika z trendów technologicznych czy biznesowych. Kiedyś menedżerowie składali zlecenia do działu analiz lub bezpośrednio do działu IT. Obecnie samodzielnie korzystają z aplikacji Business Intelligence/Business Analytics oraz Big Data. Również „gdzie” zmienia się dość dynamicznie. To już nie tylko wielkie korporacje, z budżetami większymi niż PKB wielu państw, ale też firmy średnie i małe. Wszystko dzięki rozwojowi technologicznemu, głównie usługom w chmurze: tanim na starcie, płatnym za faktyczne zużycie.

A co z tym „co”?

Analityka składa się z trzech warstw: aplikacji, infrastruktury i danych. W warstwie aplikacji ważna jest wygoda poruszania się po oprogramowaniu, użyteczność, przejrzystość i szczegółowość prezentowania wyników (w tym wizualizacja oraz narzędzia Location Intelligence). W warstwie infrastruktury liczy się stabilność działania i wydajność przetwarzania. Decyzję: infrastruktura własna on-premise czy chmura trzeba podjąć z uwzględnieniem specyfiki działania danej organizacji. W warstwie danych kluczowe jest zarządzanie, skupione na zapewnieniu jakości danych, kontroli dostępu i bezpieczeństwa. Narzędzia, procesy oraz najlepsze praktyki wykorzystywane w tym celu noszą nazwę Data Governance.

Techniczna jakość danych

Gwarancja technicznej jakości danych polega na zapewnieniu, że dane przechowywane w systemach bazodanowych i używane do analiz są:
* spójne, tzn. zawierają te same pola danych, a wartości danych należą do tych samych typów, np. wartości liczbowe real lub integer, znaki, łańcuchy;
* pozbawione błędów merytorycznych, tzn. wartości danych należą do identycznych typów;
* pozbawione błędów technicznych typu literówki, czeskie błędy, dodatkowe zera, źle postawione przecinki, źle skopiowane rzędy, kolumny, pojedyncze wartości.

Data Governance zapewnia także, że dane zachowują poprawność w czasie. Poszczególne zbiory posiadają swoich opiekunów/właścicieli, którzy dbają o to, aby dane były zgodne z rzeczywistością i aktualne. Wiele z nich jest aktualizowana automatycznie z innych systemów biznesowych (np. zmieniony adres klienta zostanie pobrany z bazy CRM, ale opiekun jest odpowiedzialny, by potwierdzić czy taka zmiana faktycznie zaszła). Prawidłowo prowadzone Data Governance kontroluje także formalny dostęp do danych, przeciwdziałając nieautoryzowanym zmianom wartości danych w bazie.

Działania podejmowane w tym aspekcie jakości danych i ich analiz są bardzo ważne, ponieważ przetwarzanie niepoprawnych danych da niepoprawne wyniki. Warstwa aplikacji zwykle nie sprawdza jakości danych na wejściu. Jeśli w trakcie obliczeń wystąpią poważne błędy spójności, to błędy te zostaną przesłane w postaci alertu do administratora bazy/aplikacji, użytkownik zaś nie otrzyma potrzebnych informacji. Naprawa awarii może trwać długo i zwykle oznacza, że w tym czasie prowadzenie analiz jest utrudnione lub w ogóle niemożliwe. Okresowe kontrole jakości prowadzone w ramach dobrych praktyk Data Governance skracają czas usuwania awarii lub przeciwdziałają im całkowicie, sprawiając, że użytkownicy mogą ufać danym oraz wynikom uzyskiwanym z ich przetwarzania.

Warto wspomnieć tu jeszcze o mobilności rozwiązań informatycznych, dzięki czemu użytkownicy nie tylko uruchamiają analizy na różnych urządzeniach, ale też robią to z różnych aplikacji i sieci. W każdej kombinacji jakość, spójność i kontrola dostępu musi być zapewniona. A jeśli, dodatkowo, dane są udostępniane partnerom handlowym lub dystrybucyjnym, to przechodzą w zupełnie inne infrastruktury techniczne. Nie ma to jednak znaczenia. Dane muszą być zawsze bezpieczne, ponieważ wszystkim zależy (a przynajmniej powinno zależeć) na sukcesie decyzji podejmowanych na podstawie wyników analiz danych. To dlatego techniczne i formalne zarządzanie jest niezwykle ważne w każdej firmie, której sukces opiera się na zbieraniu i przetwarzaniu danych. W obecnych warunkach rynkowych jest to praktycznie każda firma, niezależnie od branży i wielkości.

Komentarze

Obecnie nie ma komentarzy. Bądź pierwszy!

Dodaj komentarz

Komentarze:

Nikt jeszcze nie skomentował tego artykułu. Bądź pierwszy.