Chaos danych w firmie – 10 sygnałów ostrzegawczych

Skąd bierze się bałagan w danych?

Każda komercyjnie działająca organizacja dąży do ciągłego rozwoju, zdobywania nowych rynków, otwierania nowych kierunków działania czy przejmowania konkurencji.

Działania te wiążą się m.in. z koniecznością rozbudowy istniejącej infrastruktury IT, wdrożeniem dedykowanego systemu wspierającego działania biznesowe, jak również przejmowaniem i integrowaniem systemów pochodzących z fuzji lub przejętych firm. Skutkiem jest skokowy wzrost liczby procesów, systemów, baz danych, a także zbiorów informacji o klientach.

Dane te trafiają do różnych lokalizacji – rozproszonych baz, raportów, a często także do wciąż chętnie używanych arkuszy Excel, co powoduje szereg problemów operacyjnych i analitycznych.

Brak spójnych standardów danych

Jednym z głównych wyzwań jest niespójność danych (ang. data inconsistency). W praktyce oznacza to, że np. ten sam klient może figurować w różnych bazach pod różnymi danymi – innym adresem zamieszkania, innym adresem e-mail, innym telefonem czy z inną klasyfikacją biznesową.

Przykładowo, dział marketingu może dysponować innym adresem kontaktowym klienta, niż dział sprzedaży, co utrudnia spersonalizowaną komunikację i prowadzi do nieporozumień.

Ten sam klient w jednym systemie może być opisany według naszej wewnętrznej klasyfikacji, podczas gdy w systemie pochodzącym z przejętej firmy taka klasyfikacja nie istnieje lub opiera się na zupełnie innych założeniach. W efekcie dane klienta mogą nie zostać biznesowo wykorzystane, na przykład w dedykowanej kampanii marketingowej. Jak więc ustalić, które dane są aktualne i które powinny być używane?

Duplikaty i brak unikalnych identyfikatorów

Drugim istotnym problemem jest duplikacja danych (ang. data duplication). Brak centralnego systemu identyfikacji klienta sprawia, że ta sama osoba lub firma może zostać zapisana wielokrotnie. Poza typowymi literówkami w nazwie firmy czy błędami w danych przekazanych przez klienta częstą przyczyną problemu jest różne zapotrzebowanie na dane wprowadzane przez poszczególne działy lub systemy.

W efekcie pojawiają się błędy w raportach oraz tzw. martwe dusze w firmowych zestawieniach, co prowadzi do nieefektywnych działań sprzedażowych i marketingowych. Dodatkowo marnowane są zasoby na ponowną analizę przypadków klientów, którzy już wcześniej zostali zweryfikowani – tyle że pod nieco inną nazwą. Czy naprawdę możemy sobie pozwolić na sytuację, w której ten sam klient występuje w systemie pod kilkoma różnymi rekordami?

Trudności z integracją i migracją danych

Kolejne wyzwania to brak jednego, unikalnego identyfikatora klienta (ang. lack of unique identifiers) oraz trudności z integracją danych pochodzących z różnych źródeł (ang. data integration challenges), które często opierają się na odmiennych strukturach i standardach. Im więcej niezależnych systemów – baz danych, CRM, ERP czy e-commerce – tym większy nakład pracy wymagany jest na czasochłonne procesy transformacji, czyszczenia i łączenia danych.

Takie podejście generuje nie tylko dodatkowe koszty, ale też zwiększa ryzyko błędów. Czy naprawdę chcemy, aby pracownik ręcznie wyszukiwał różnice i scalał dane z różnych źródeł w arkuszu Excel? A może lepszym rozwiązaniem byłoby zautomatyzowanie tego procesu – z wykorzystaniem odpowiednich narzędzi, wspieranych nawet przez sztuczną inteligencję?

Problemy z RODO i bezpieczeństwem

Wreszcie, istniejące rozproszenie danych utrudnia spełnianie wymagań prawnych oraz bezpieczeństwa (ang. compliance and security risks). W tym np. RODO, które nakłada obowiązek łatwego dostępu do pełnych i poprawnych danych klienta na jego żądanie.

Jak to jednak zagwarantować, jeśli mamy 5-10 systemów, w których przechowujemy dane klienta, niekoniecznie identyfikowanego w jeden i ten sam sposób? Jak zapewnić pracownikom dostęp wyłącznie do wybranych informacji, skoro każdy z tych systemów ma inny model uprawnień, własną strukturę ról, a w skrajnych przypadkach – nie oferuje żadnej kontroli dostępu do danych z konkretnych obszarów biznesowych lub geograficznych?

MDM, katalogi danych i centralne repozytoria – które rozwiązanie wybrać?

Aby rozwiązać nakreślone problemy, firmy coraz częściej sięgają po rozwiązania takie jak centralne repozytoria danych, systemy MDM (ang. Master Data Management), oraz narzędzia do automatycznego rozpoznawania i scalania duplikatów.

Kluczem jest świadome podejście do zarządzania danymi oraz współpraca między działami w organizacji, które z tych danych korzystają. Podkreśla to jeden z raportów Gartnera, Data Quality: Best Practices for Accurate Insights, wskazując na znaczenie jakości danych, ich spójność, precyzję, aktualność i ważność. 

Gotowe rozwiązanie czy dedykowany system?

Rozwiązania wspierające centralne systemy danych można kupić jako gotowe i dostosowywać do potrzeb organizacji. Trzeba jednak liczyć się z ryzykiem, że dane z kolejnych systemów nie będą łatwo integrowalne, a elastyczność rozwiązania może być ograniczona przez zależność od konkretnego dostawcy.

Kiedy opłaca się budować własne narzędzie?

Alternatywą jest budowa dedykowanego systemu od podstaw, dostosowanego do specyfiki firmy i jej procesów. Choć wymaga to większego zaangażowania na etapie analizy i projektowania, pozwala na większą kontrolę nad architekturą rozwiązania, łatwiejszą integrację z kolejnymi systemami w przyszłości oraz buduje zaufanie użytkowników do narzędzia, w którego powstaniu sami uczestniczyli.

Jako właściciele kodu mamy również swobodę w dalszym rozwoju systemu – z dowolnym partnerem technologicznym, w dowolnym momencie. Możesz tu skorzystać z doświadczenia firmy Altkom Software, która od lat tworzy oprogramowanie dedykowane i skrojone do wymagań klienta, a równocześnie posiada wieloletnie doświadczenie w integracjach różnych systemów pomiędzy sobą.

Data Governance – porządek w danych zaczyna się od zasad

Innym ze sposobów radzenia sobie z rosnącą ilością danych – często stosowanym równolegle z wdrożeniem centralnego repozytorium – jest wprowadzenie polityki zarządzania danymi, opartej na zasadach Data Governance. Obejmuje ona m.in. definiowanie właścicieli danych, ustalanie standardów, procesów oraz ról i odpowiedzialności w organizacji.

Wiele organizacji ma już doświadczenie z certyfikacją ISO, która wymusza uporządkowanie procesów i działań w logiczny, spójny system. Z Data Governance jest podobnie – to zbiór zasad i praktyk, które pozwalają zapanować nad chaosem, jaki często powstaje w wyniku szybkiego rozwoju biznesu i rozproszenia danych.

Jak uniknąć błędów i przyspieszyć wdrożenie?

O ile wdrożenie standardów ISO można w dużej mierze zrealizować wewnętrznie, to uzyskanie certyfikacji zwykle wymaga współpracy z uprawnioną jednostką zewnętrzną.

Podobnie jest z Data Governance – choć możliwe jest samodzielne wdrożenie tych zasad, wsparcie doświadczonego partnera może znacząco przyspieszyć cały proces, uczynić go mniej obciążającym dla zespołu oraz pomóc ominąć wewnętrzne przyzwyczajenia i nieefektywne praktyki, które mogą utrudniać realne uporządkowanie danych.

Jakie ryzyko niesie ignorowanie chaosu w danych Twojej organizacji?

Wsłuchując się w odpowiedzi wielu firm na pytanie: „Czy rozważają Państwo wdrożenie zasad Data Governance lub narzędzi do katalogowania danych?”, często można usłyszeć: „Nie widzimy takiej potrzeby”. 

Ale czy to rzeczywiście prawda? A może bardziej trafna odpowiedź brzmiałaby: „Na razie jeszcze się udaje – i wciąż wolimy nie zauważać, że taka potrzeba już istnieje”. 

Zarządzanie jakością danych bez wsparcia narzędzi

Zbyt późne dostrzeżenie potrzeby wprowadzenia regulacji może skutkować długim i kosztownym procesem wdrożenia oraz adaptacji. Im więcej systemów działa w organizacji, tym trudniej nad nimi zapanować. 

Czy naprawdę wystarczy Word, Excel czy Confluence, by skutecznie dokumentować terminy, nazwy, zasady i procesy obowiązujące w firmie?

Czy wystarczy kilku pracowników w dziale utrzymania IT, którzy „czuwają” nad bazami danych – ale bez narzędzi pokazujących, gdzie dane są przechowywane, skąd pochodzą, jak przepływają między systemami, gdzie i w jaki sposób są transformowane, jak trafiają do raportu oraz kto powinien – a kto nie powinien – mieć do nich dostęp?

Ryzyko narasta razem z rozwojem firmy

W miarę rozwoju organizacji i wzrostu wolumenu danych brak zasad Data Governance zaczyna działać na niekorzyść firmy — spada efektywność operacyjna. Długotrwałe ignorowanie potrzeby uporządkowania danych może też bezpośrednio zagrozić biznesowi poprzez błędne decyzje biznesowe, straty finansowe i naruszenia prawa.

Konsekwencją jest narastający chaos w danych, utrata zaufania do własnych zasobów informacyjnych, rosnące koszty utrzymania oraz coraz mniejsza odpowiedzialność za jakość danych i źródło informacji w organizacji. A pamiętajmy, że im bardziej rozproszona jest architektura danych — obejmująca liczne bazy danych i niespójne systemy CRM, ERP czy e-commerce — tym większe ryzyko i skala trudności, z jaką przyjdzie się zmierzyć podczas prób uporządkowania środowiska. Właściwe podejście do zarządzania danymi ma tu kluczowe znaczenie.

10 symptomów problemów z danymi, które możesz rozpoznać samodzielnie

Zatem jakie sygnały powinny skłonić nas do zmiany podejścia i przekonania organizacji, że warto postawić pierwszy krok w kierunku wdrożenia rozwiązań Data Governance, centralnego repozytorium danych lub katalogu danych (ang. Data Catalog)? 

Poniżej znajdziesz listę symptomów, które mogą świadczyć o narastających problemach z zarządzaniem danymi. Jeśli w Twojej firmie występują choćby trzy z nich, warto poważnie zastanowić się nad dalszym kierunkiem rozwoju – nawet jeśli dotychczas temat ten nie był uznawany za priorytetowy.

10 sygnałów ostrzegawczych, że Twoje dane są w złym stanie

1. Rozbieżności w raportach z różnych systemów

Ten sam wskaźnik (np. liczba klientów, miesięczny przychód) różni się w zależności od źródeł danych. Różne działy – np. sprzedaż i marketing – podają inne liczby na temat tego samego procesu, wyniku, zjawiska.

2. Duplikaty danych klientów lub produktów

Brak jednoznacznych identyfikatorów uniemożliwia skuteczne łączenie danych między systemami. Klienci pojawiają się w bazach wielokrotnie – często z drobnymi różnicami, np. „Jan Nowak” vs „Nowak Jan”.

3. Brak zaufania do danych

Zamiast decyzji słyszysz: „najpierw sprawdzimy dane jeszcze raz”. Kadra menedżerska nie chce podejmować decyzji biznesowych na podstawie raportów, którym nie ufają.

4. Konflikty między działami

Działy inaczej nazywają te same zdarzenia, nie zgadzają się co do definicji kluczowych pojęć. Często pojawia się pytanie: „Skąd wzięliście te dane?”, zamiast: „Co z nich wynika?”.

5. Problemy przy integracjach i migracjach

Dane z różnych systemów “nie pasują” do siebie – wymagają ręcznego dopasowania. Migracje do nowych systemów (CRM, ERP, chmura) kończą się błędami lub dużymi opóźnieniami.

6. Trudności z RODO i innymi regulacjami

Firma ma problem ze zrealizowaniem prośby klienta o dostęp, korektę lub usunięcie danych, ponieważ nie wiadomo, gdzie dokładnie są przechowywane dane osobowe.

7. Brak odpowiedzialności za jakość danych

Gdy pojawia się błąd, nikt nie chce się nim zająć. Padają stwierdzenia: „To nie nasza baza”, „My tylko pobieramy dane”, a problem pozostaje nierozwiązany.

8. Ręczne przetwarzanie danych

Excel pełni funkcję głównego „integratora” danych w firmie, jako narzędzie do wszystkiego. Brakuje automatyzacji, a analiza jest utrudniona przez złą jakość i niespójność danych.

9. Problemy z personalizacją i segmentacją

Niemożność przeprowadzenia spójnej segmentacji klientów lub kampanii marketingowej. Brakuje pełnego obrazu klienta i możliwości dopasowania oferty.

10. Powtarzające się incydenty danych

Pojawiają się wycieki danych, pomyłki w wysyłkach mailingów, błędne etykiety na fakturach. Brakuje mechanizmów analizy przyczyn i zapobiegania kolejnym błędom.

Co możesz zrobić, gdy zauważysz problemy z danymi?

Jeśli choćby trzy z powyższych problemów brzmią znajomo, to dobry moment, by zacząć działać.

Wspólnie z Tobą znajdziemy rozwiązania optymalne zarówno pod względem kosztów, jak i funkcjonalności. Możemy pełnić rolę partnera doradczego lub wykonawczego – od budowy dedykowanego systemu po wdrożenie i integrację gotowego rozwiązania „pudełkowego”, dopasowanego do potrzeb Twojego biznesu.

_{Źródła: Gartner, Data Quality: Best Practices for Accurate Insights, 2023}