Izveštaj je tačan. Definicija nije.

Dva tima otvore dva različita izveštaja.

Oba gledaju isti KPI.

Oba izveštaja su tehnički ispravna.

A brojevi su različiti.

To je jedna od najfrustrirajućih situacija u izveštavanju, jer je prva pretpostavka gotovo uvek da nešto nije u redu sa podacima.

Vrlo često sa podacima nije ništa pogrešno.

Izveštaji jednostavno ne mere potpuno istu stvar.

Jedan izveštaj možda uključuje dodatni prodajni kanal.

Drugi isključuje određeno tržište.

Jedan koristi drugačiji period, status kupca ili kategoriju proizvoda.

Možda je uvedeno dodatno poslovno pravilo zato što jednom timu treba specifičniji pogled na poslovanje.

Oba obračuna mogu biti potpuno ispravna.

Problem počinje onda kada oba izveštaja koriste isti naziv KPI-ja.

Tog trenutka korisnici prirodno pretpostavljaju da gledaju istu poslovnu definiciju.

A možda je uopšte ne gledaju.

Tu Data Governance postaje važan.

Biznis mora da ima poslednju reč o tome šta određeni KPI znači.

On razume zašto KPI postoji, koje odluke zavise od njega i šta treba da bude uključeno ili isključeno iz obračuna.

Data Governance ne treba da izmišlja tu definiciju.

Njegova uloga je da obezbedi da ona bude jasno dokumentovana, usklađena i razumljiva u celoj organizaciji.

Zato svaki važan KPI treba da ima sopstvenu formalnu definiciju.

Ne samo naziv i formulu.

Organizacija treba da zna njegov scope, šta ulazi i šta ne ulazi u obračun, ko je poslovni owner, koji su izvorni podaci, kako izgleda logika kalkulacije i koje varijacije postoje.

Čak i dva veoma slična KPI-ja treba dokumentovati odvojeno.

Sličnost ne znači da su isti.

Lokalne varijacije i dalje mogu da postoje.

Komercijalni tim može legitimno da koristi nešto drugačiju verziju Revenue-a od Finance-a.

To samo po sebi nije Data Governance problem.

Problem nastaje kada ta razlika nije vidljiva.

Ako je odstupanje relativno malo, jasan disclaimer direktno u izveštaju može biti dovoljan.

Ako razlika značajno menja poslovno značenje KPI-ja, verovatno treba promeniti i njegov naziv.

Najvažnije je da korisnik ne mora slučajno da otkrije da dva naizgled ista KPI-ja zapravo nisu ista.

Kod KPI-ja koji imaju specifična isključenja ili nestandardnu poslovnu logiku nije dovoljno da objašnjenje postoji samo u dokumentaciji.

Razlika treba da bude vidljiva i u samom izveštaju.

Tooltip, info polje ili kratko objašnjenje mogu sprečiti sate nepotrebne analize kasnije.

Kod standardnih KPI-jeva, jasna, ažurna i dostupna dokumentacija je uglavnom dovoljna.

I korisnici imaju svoju odgovornost.

Data Governance može da definiše, dokumentuje i objasni KPI, ali ne može da tumači svaki broj umesto svake osobe u organizaciji.

Kada je korisnik obučen, zna gde se dokumentacija nalazi i ima pristup njoj, od njega se očekuje da je koristi.

Isti princip važi i kada biznis promeni definiciju KPI-ja.

Novo poslovno pravilo ne bi smelo samo da se pojavi u dashboardu, a da niko ne zna kada je uvedeno, zašto i kakav uticaj ima.

Kod ključnih KPI-jeva proces treba da bude formalan.

Data Owner inicira promenu.

Data Governance procenjuje uticaj i ažurira dokumentaciju.

BI ili Data tim implementira novu logiku.

Biznis potvrđuje da rezultat odgovara onome što je želeo.

Tek tada promena treba da ode u produkciju.

Jer kada dva tehnički ispravna izveštaja pokazuju različite brojeve, pravo pitanje nije uvek:

„Koji izveštaj nije tačan?“

Ponekad je mnogo bolje pitanje:

„Da li uopšte merimo istu stvar?“

I vrlo često upravo tu počinje pravi problem.