Cilj nisu savršeni podaci

Svaki rukovodilac želi pouzdane podatke.

Neki odu i korak dalje, pa postave pitanje koje zvuči još bolje:

„Možemo li da ih učinimo 100% tačnim?“

Iskren odgovor je — ne.

Podaci nikada neće biti savršeni.

Poslovni procesi se menjaju. Ljudi greše. Uvode se novi sistemi. Definicije evoluiraju. Čak i dobro osmišljena validaciona pravila vremenom moraju da se prilagođavaju.

Cilj Data Governance-a nije da stvori svet u kojem se greške nikada ne dešavaju.

Cilj je da najvažniji podaci budu zaštićeni, nadgledani i ispravljeni pre nego što obična greška preraste u poslovni problem.

Ta razlika je važna.

Pokušaj da se svaki podatak kontroliše istim intenzitetom nije samo nerealan. On je i skup.

Određeni podaci utiču na regulatorno izveštavanje.

Drugi utiču na odluke menadžmenta, finansijske rezultate ili odnose sa klijentima.

Postoje i podaci koji mogu biti korisni, ali čija greška ne bi ostavila značajnije posledice po organizaciju.

Tretirati sve podatke jednako znači trošiti vreme i resurse tamo gde donose najmanju vrednost.

Zreliji pristup počinje od biznisa.

Menadžment određuje koji se izveštaji, KPI-jevi i informacije koriste pri donošenju važnih odluka.

Data Governance zatim prati te brojeve unazad — kroz dashboarde, transformacije, baze podataka i izvorne sisteme — kako bi utvrdio koji data pointi zaista utiču na njih.

Upravo ti kritični podaci zaslužuju najjače kontrole.

Kad god je moguće, kontrole treba postaviti u trenutku unosa podataka.

Grešku zaustavljenu na izvoru relativno je lako ispraviti.

Kada jednom prođe kroz integracije, kalkulacije i izveštaje, organizacija mora da istraži svako mesto na kojem je podatak korišćen — kao i da utvrdi da li je na osnovu njega već doneta neka odluka.

Kontrole u kasnijim fazama i dalje su važne, ali treba da podržavaju prvu liniju odbrane, a ne da je zamene.

Postojaće i opravdani izuzeci.

Poslovni proces može da se promeni brže od validacionog pravila. Redak slučaj možda neće odgovarati postojećoj logici. Kontrola može privremeno da blokira unos koji je poslovno opravdan.

Ali izuzetak mora ostati privremen.

Mora imati jasno određenog vlasnika, dogovoren rok tolerancije i odluku o tome šta se dalje preduzima: da li se menja poslovno pravilo, uvodi nova validacija ili se kontrola premešta na prikladnije mesto u procesu.

U suprotnom, današnji izuzetak neprimetno postaje sutrašnji uobičajeni način rada.

Dobar Data Governance zato se ne može meriti obećanjem savršenih podataka.

On se prepoznaje po mnogo praktičnijim stvarima.

Kritični podaci su jasno definisani i dokumentovani.

Data Owneri i Data Stewardi razumeju svoje odgovornosti.

Validaciona pravila štite najvažnije data pointe bez stvaranja stalnih lažnih alarma.

Postoji governance telo koje podržava donošenje odluka i rešavanje nejasnoća.

A kada se pojavi stvaran problem, on se rešava brzo.

Tek kada su očekivanja dokumentovana, jasno saopštena i podržana odgovarajućim kontrolama, organizacija može opravdano da zahteva individualnu odgovornost.

Ne možete nekoga pozvati na odgovornost zbog kršenja pravila koje nikada nije bilo jasno napisano.

Savršeni podaci ne postoje.

Ali postoje podaci koji su razumljivi, pravilno prioritizovani i pod kontrolom.

A to je mnogo korisniji cilj.