"Mondd csak, véletlen nem csatlakoztál egy szektához mostanában?" - tudakolózott a férjem, a work-at-home kuckóm ajtaját támasztva.

Még arra sem vettem a fáradságot, hogy felé forduljak - az agyam még mindig mérföldekre járt, megbabonázva a laptopom képernyőjén sorakozó adatoktól - miközben nevetve folytatta:

"Mást sem hallottam az elmúlt fél órában, csak azt, hogy ADAT ADAT ADAT - folyamatosan ezt kántáltad!"
 

Szellemes visszavágásra nyitottam a szám, de torkomon akadt a szó ahogy megütött a felismerés - valóban, az adat az új vallásunk. Átszövi egész életünket, minden fontosabb döntésünkben jelen van, gigantikus adat-lábnyomokat hagyva magunk után szerteszét.

De hogyan használjuk mindezt? Rabszolgáivá válunk a "mindent uraló" adatnak, végeláthatatlanul rögzítve, követve, manuálisan módosítva és félreértelmezve, vagy az adat lehet a megmentőnk?

Természetesen ez utóbbi a helyes út - a minket körülvevő adatokat saját előnyünkre kell fordítanunk, és arra használnunk, hogy olyan inspirációra és predikciókra tegyünk szert melyek korábban elképzelhetetlenek lettek volna - és amelyek olyan szinten és minőségben tudják erősíteni az üzleti eredményeinket, mint semmi más korábban, függetlenül az iparágtól vagy szektortól.

A realitás talaján maradva: ahhoz, hogy az adat dolgozzon számunkra, és ne fordítva - azaz elkerüljük a végeláthatatlan órákig tartó robotolást a tökéletes adat elérését hajszolva - még mindig hosszú út áll előttünk.

Az elmúlt években miközben különböző adat digitalizáció és transzformáló projecteken dolgoztam, több tipikusan ismétlődő problémával találkoztam:

• Adat minőség - manuális input problémák: az adat rendelkezésre áll, szuper! De várjunk csak - miért kerül manuálisan módosításra random időpontokban? És hogy befolyásolja mindez a tökélyre automatizált fantasztikus új folyamatunkat? Nos...

• Adat minőség - avagy ássunk le a probléma gyökeréig: akármilyen fájdalmasan is hangzik, néha megéri megfontolni a probléma gyökeres kezelését, a legalapibb szinten megfogva azt: be kell lássuk, vannak esetek amikor az adatminőség problémát a technológia és üzleti igények által meghaladott adattárház okozza.

• Adat rendelkezésre állás: nem tudjuk pontosan, milyen adattal rendelkezik a vállalatunk. Feltételezések rendelkezésre állnak - leginkább optimista, "aránylag egyszerűen megoldhatónak kéne lennie" vonalon - melyek rendszerint komplikált kutatásokban és keserű csalódásba torkollnak.

• Adat rendszertan: sajnos nem feltétlen beszéljük ugyanazt a nyelvet (szó szerint és képletesen) és ez nyomot hagy - az adat minőségén. Egy termék vagy szolgáltatás teljesen különböző tartalmat takarhat egy-egy leányvállalatnál ugyanazon a cégcsoporton belül, vagy akár egy leányvállalaton belül, a különböző rendszerekben.

• Elnevezési formák: az adat rendszertannal népiképp rokon, de mégis eltérő problémakör - adott adat elnevezési formája nagy befolyással van annak felhasználhatóságára és megfeleltethetőségére - emiatt mindenképp figyelembe kell venni ezt a tényezőt is integráció előtt.

• Adatbetöltés gyakorisága: habár az adat igazoltan létezik és elérhető a project számára, az már egy egészen más kérdés hogyan tudjuk bevarázsolni a végtermékbe, ahol megjelenítésre kerül majd. Tipikusan problémás pont lehet a folyamat során az ideális adatfrissítési gyakoriság beállítása – mikor reális és valóban szükséges az áhított valós idejű frissítés, és mikor jelenti az egyedüli megoldást az ütemezett adatbetöltés?

• Megvalósíthatóság: megvan az adatunk megfelelő minőségben, de vajon valóban használható is a kijelölt célra? Egyesíthető, értelmezhető -e más adatokkal együtt? Vagy megfordítva a kérdést: az adatunk alapján előállítandó vizualizáció / riport megvalósításra érdemes, és értékelhető tartalommal lesz feltöltve, vagy csak belső politika vagy régi szokások hajtják az elkészültét?

• "Rejtett kincs" faktor: nem tudjuk, hogy a végtelen lehetőségek tárházán ücsörgünk. Sokszor előfordul, hogy bár az adott cég tökéletesen tisztában van az általánosságban elérhető adatok körével, de az általuk generált kombinációkban rejlő lehetőség nem tűnik fel, és elmerül az információ tengerben, kihasználatlanul.

• Adatbiztonság: számtalan digitális projectben a legnagyobb blokkoló az IT biztonság illetve GDPR kérdése lehet: az adatokat sokszor még cégen belül, és szűk, limitált hozzáférésű felhasználó körön belül sem lehet szabadon megosztani, tárolni, használni – anélkül hogy először anonimizálnánk, titkosítanánk, és beállítanánk minden egyéb szükséges feltételt. Természetesen ennek jelentősége megkérdőjelezhetetlen ha biztonságban akarjuk tudni adatainkat, de érdemes szem előtt tartani hogy ezek jellemzően időigényes döntési folyamatok / tevékenységek, melyeket időben figyelembe kell venni a project megtervezése során.

• Céges politika: az adat elérhető, de egy másik csapat tulajdonolja. Ahhoz hogy hozzáférést szerezzünk, x+n jóváhagyást szükséges végigfuttatni, és a kapcsolódó döntés – rosszabb esetben vita - minden egyes esetben értékes időt vesz el más, a fejlesztés előrehaladtát segítő tevékenységek elől.

• Variációk egy témára - avagy elveszve a vállalati rengetegben: mindenki boldog, a megfelelő adathalmazt használjuk, sőt, még valós időben is betölthető! És ekkor beüt a felismerés: előbukkan egy másik rendszer mely eddig megbújt a vállalati mátrix mélyén - és amelyet természetesen még sokkal tökéletesebb adatforrásként lehetne használható, de teljesen más csapat rendelkezik felette, más az adathierarchia benne és teljesen más interface igény lép fel. Igen, helyes a feltételezés: ilyenkor visszakerülünk a startmezőre.

• Transzformációs problémák: elkészült a gyönyörű és roppant funkcionális dashboardunk / rendszerünk / mobil applikációnk - és mindenki továbbra is a régi jó excel exportokat vagy a régi rendszereket követeli vissza. Ez valójában nagyon gyakori nehézség, és számtalan mögöttes problémát takarhat, melyek köre a kulturális változás igényétől a nem megfelelő tréningen vagy átadás-átvételen át egészen addig terjedhet, hogy a leszállított megoldás nem vette megfelelően figyelembe a felhasználói élményt vagy elavult üzleti igényekre volt alapozva.

• A párhuzamos működés dilemmája: a párhuzamos működés minden lehetséges buktatóját figyelembe véve érdemes jó előre megtervezni a folyamatokat, hozzáféréseket, és a teljes átmeneti időszak protokollját - hogy ezzel is biztosítsuk a zavartalan adatáramlást.

• Kiábrándító végtermék: elkészült az igényelt új riport / dashboard / applikáció, de sehol semmi változás az üzleti mozgatórugók mutatóiban. Hogyan lehetséges ez? Előfordulhat, hogy az üzleti prioritások sosem kerültek igazán feltérképezésre, vagy kompromittálódtak. Az is elképzelhető, hogy a teljes vállalati stratégia módosult az implementáció ideje alatt - számtalan kiváltó ok létezhet, és pont ezért ezt a problémát a legnehezebb megfelelő előlátással megakadályozni - főleg, hogy néha egyszerűen csak a túl magas elvárás a mozgatórugó a csalódás mögött: amikor az adatelemzésre mindent megoldó varázspálcaként tekintünk.

A Colours of Data mint tanácsadó cég a fent felsorolt tipikus adat-vonzatú problémák azonosítására és felszámolására fókuszál a projectek során.

Az ügyfeleinkkel együttműködve arra törekszünk, hogy alaposan megismerjük a szervezeti és technológiai hátterüket, és legfőképp hogy megértsük amilyen korán csak lehet mire van valójában szükség az adott vállalat életében, milyen célokat kíván az ügyfél elérni - és hogyan tudunk mindenben segítségükre lenni.

Amellett, hogy hozzáférhetővé tesszük a cél eléréséhez legmegfelelőbb adatot, elérjük hogy az oly módon kerüljön bemutatásra mely eddig nem létező felismerésekhez, predikciókhoz és elemzésekhez vezet.

Az adatokban rejlő lehetőségek kiaknázásának kulcs momentuma, hogy gondosan beazonosítsuk az elérendő célt és a megválaszolásra váró problémáinkat: ezáltal reális cél az üzleti eredmények növelése.
 
Érdemes figyelemmel követni a Colours of Data közösségi média csatornáit esettanulányainkért: a közelmúltban több országban, különböző iparágakat lefedve indultak adat optimalizálásra irányuló projectjeink, melyek eredményeit folyamatosan publikáljuk.