Svaki problem sa podacima zahteva kontekst

Malo koja rečenica se u organizacijama čuje češće od:

„Podaci nisu tačni.“

Ponekad je izgovori menadžer.

Ponekad direktor.

Ponekad neko ko prvi put gleda određeni dashboard.

Problem je u tome što ova izjava gotovo ništa ne objašnjava.

Ona samo otvara razgovor.

Prva reakcija u mnogim organizacijama jeste da se odmah proveri tehnologija.

Dashboard.

Logika izveštavanja.

Data tim.

Integracije.

Ali pre otvaranja SQL upita ili analiziranja Data Lineage-a, potrebno je odgovoriti na mnogo važnije pitanje:

Šta tačno nije ispravno?

Nije svaki prijavljeni problem sa podacima zaista problem sa podacima.

Ponekad se dashboard koristi sa pogrešnim filterima.

Ponekad se KPI tumači drugačije nego što je definisan.

Ponekad dve osobe porede brojeve koji nikada nisu ni bili namenjeni da odgovore na isto poslovno pitanje.

U takvim situacijama podaci mogu biti potpuno ispravni.

Kontekst nije.

Zato svaka istraga treba da počne mnogo pre nego što se krene u proveru samih podataka.

Za šta se ovaj KPI koristi?

Ko se na njega oslanja?

Koju poslovnu odluku podržava?

Da li osoba koja je prijavila problem u potpunosti razume kako dashboard funkcioniše?

Bez odgovora na ova pitanja, organizacije često provedu sate istražujući probleme koji zapravo nikada nisu ni postojali.

Tek kada se razume poslovni kontekst, ima smisla započeti praćenje podataka kroz sisteme.

Tada Data Lineage postaje zaista koristan.

Ne samo zato što pokazuje odakle podatak dolazi.

Već zato što pomaže da se odgovori na mnogo važnije pitanje:

Gde je proces zakazao?

Da li je podatak pogrešno unet?

Da li je poslovno pravilo pogrešno shvaćeno?

Da li odgovornost nije bila jasno definisana?

Ili je greška nastala tokom transformacije podataka?

Pronalaženje odgovora samo je polovina posla.

Razumevanje razloga zbog kojeg je problem nastao predstavlja osnovu za sprečavanje njegovog ponavljanja.

Jedna od najvećih zabluda o Data Governance-u jeste da on počinje tehnologijom.

U stvarnosti, on počinje pitanjima.

Pitanjima koja preispituju početne pretpostavke pre nego što bilo ko počne da traži tehničko rešenje.

Jer rešavanje pogrešnog problema često može da košta više od samog problema.

Čak i kada se uzrok pronađe i greška ispravi, posao nije završen.

Proces treba ponovo analizirati.

Dokumentaciju treba ažurirati.

Korisnike treba dodatno edukovati.

Validacione kontrole treba unaprediti tamo gde je to opravdano.

Svaki incident treba da ojača sistem, a ne samo da zatvori još jedan tiket.

Organizacije često veruju da je cilj Data Governance-a da eliminiše svaku grešku.

Nije.

Ljudi će uvek grešiti.

Procesi će se menjati.

Biznis će nastaviti da se razvija.

Cilj nije perfekcija.

Cilj je izgradnja sistema koji greške otkriva na vreme, ograničava njihov uticaj i kontinuirano uči iz njih.

Svaki problem sa podacima zaslužuje da bude istražen.

Ali pre traženja uzroka, neophodno je razumeti njegov kontekst.

Jer bez konteksta čak i najbolja analiza može dovesti do pogrešnog zaključka.

Nije svaki prijavljeni problem sa podacima zaista problem sa podacima. Prva odgovornost Data Governance-a nije da pronađe odgovor, već da osigura da organizacija postavlja pravo pitanje.