Nezpochybnitelným trendem v dnešním způsobu řízení firem je být co nejvíce data-driven, tedy rozhodovat se především na základě dat. Prakticky každé oddělení ve firmách produkuje data, která lze využít pro analýzy, průzkumy, predikce i zásadní strategická rozhodnutí. Proč tedy i přes to občas management dělá nesprávná rozhodnutí, mnohdy s fatálními důsledky?
S počtem systémů roste i množství produkovaných datasetů, k jejichž interpretaci navíc dochází napříč řadou oddělení, od marketingu a sales, až po HR či finance. Výsledkem pak jsou tabulky, dashboardy a prezentace, podle nichž management určuje směřování firmy, mění produktovou roadmapu, nastavuje ceny i nábor. Firmy přitom rozhodování na základě dat považují za správné a nezpochybnitelné.
Práce s daty má ale háček. Závisí totiž na jejich kvalitě a bezchybnosti. Co když se v přenosu či interpretaci stane chyba, třeba kvůli špatnému vstupu, vlivem mylného ručního zpracování, nedokonalého přenosu? S tím lidé běžně nepočítají. Často paradoxně kvůli tomu, že data prošla přes řadu lidí i oddělení, což ale samo o sobě správnost dat nezaručí, právě naopak. V důsledku tak nastává situace, že čím více se firma snaží být data-driven, tím širší je prostor pro chybovost. Proto nelze kvalitu zpracovaných dat zanedbávat.
Zaměřte se na to, zda všechny vstupy jsou správné, že proces zpracování je pod pečlivou kontrolou a že interpretace není založena na chybných podkladech. Špatná rozhodnutí mohou mít závažné důsledky pro výkon firmy, často nevratné a fatální. Nejsnazším řešením je automatizace kontroly datové kvality, která umí odhalit anomálie a upozornit na riskantní místa. Zde pak lze již navázat ruční kontrolou a odhalením problému.
Moderní integrační datové platformy zavádějí funkce, které vedle data managementu automatizují i kontrolu datové kvality. Výsledkem pak je nejen přehledný dashboard, ale kvalitní data ze správných vstupů. Když totiž přijde na vnitřní firemní data, měli bychom vyvinout maximální úsilí na snížení rizik, a tím i výrazně zvýšit pravděpodobnost budoucího úspěchu. Být data-driven totiž není jen o práci s daty, ale hlavně o rozhodování na základě dat správných, jejichž celý proces přenosu a zpracování máme pod kontrolou.
