Adatminőség-biztosítás nagyvállalati környezetben: az adat az új olaj? (2. rész)
Előző blogposztunkban leírtuk, hogy az üzletmenetre, a vállalat ügyfél- és termékkörére vonatkozó információ csak akkor értékes, ha pontos, teljeskörű, megbízható és naprakész: azaz, ha minősége kielégíti az értékesítők, az elemzők és a döntéshozók információs igényeit. Bemutattunk továbbá néhány területet, ahol az adatminőség komolyan befolyásolhatja a vállalatok jövedelmezőségét – ezt a felsorolást folytatjuk most.
Napi üzletmenet
Az adattárházaktól, CRM rendszerektől és a migrációktól függetlenül, a nagy mennyiségű ügyfél-, illetve termékadatokat kezelő vállalatok, szervezetek számára a napi, normál üzletmenet során is jelenthet problémát az adatok minősége és a nem megfelelően meghatározott adatkezelési folyamatok.
Könnyen előfordulhatnak olyan esetek, amikor a tranzakcióra jelentkező ügyfelet a rendelkezésre álló adatok alapján nem lehet egyértelműen azonosítani, emiatt a kiszolgálás gördülékenysége, és biztonsága csorbát szenved. Például pénzintézeteknél készpénzfelvétel során, az ügyfélazonosításhoz szükséges információk a termékkezelő rendszerekben hiányosak és az ügyféldokumentáció alapján kell az ügyintézőnek megerősítést találni a kifizetés jogosságáról. Az ügyfelek számára ezek az ellenőrzések felesleges várakozásokat jelentenek, nem is beszélve arról, hogy milyen konfliktushelyzetek alakulhatnak ki, ha adott bankfiókban nem is állnak rendelkezésre vagy hiányosak az ügyfélkartonok. Az ilyen, adathiányra, adatkezelési problémákra visszavezethető esetek felesleges munka-, idő- és ügyintézői energiaráfordítást jelentenek és extrémebb szituációkban akár ügyfélvesztéssel is járhatnak.
Hasonló nehézségeket jelenthetnek a termékadatok esetében a nem megfelelően kezelt cikktörzsek. Leltározásnál, a készletek feltöltésénél anyagi vonzatokkal járó problémákat okozhatnak azok az esetek, amikor ugyanaz a termék többféleképpen szerepel az adatbázisban. Ha a termék egyik nyilvántartása szerint a készlet a minimumon, a másik szerint a maximumon van, akkor az első verzió alapján történő rendelés akár komoly problémákat is okozhat, főleg, ha romlandó áruról van szó.
Látens költségek
A napi ügymenethez kapcsolódva fontos, hogy a vállalaton belül felismerjék az adatminőségből eredő kockázatokat, költségeket.
A nem megfelelő minőségű információkon alapuló tevékenységek végzésével együtt jár egy jelentős látens költség, melyet a vállalat folyamatosan megfizet anélkül, hogy ez kimutathatóan megjelenne a költségek között. A látens költségek okai az alábbiak lehetnek:
- a hiányzó információk utólagos megszerzésének idő- és ráfordításigénye,
- a pontatlan, hiányos információk helyesbítésének idő- és ráfordításigénye.
Ezzel szemben áll az eredetileg is megfelelő minőségű információkkal kapcsolatos, jóval alacsonyabb költség, beleértve a folyamatos minőségbiztosítás költségeit is.
Külön említendő az a kár, ami a hibás adatokon alapuló, szükségszerűen hibás lépéseket kiváltó üzleti döntések eredménye. Ezen eseteknek egyszerű példái lehetnek a hibás címekre kiküldött marketinglevelek vagy az ügyfélkört egy újonnan bevezetendő termékkel megcélzandó, hibás adatokból levont, rossz következtetéssel kiválasztó eljárás.
Az adatminőség biztosítása
A fentieket összefoglalva: akár adattárházak, vagy CRM-rendszerek bevezetéséről, akár adatmigrációról, akár a napi üzletmenet biztonságáról van szó, mindenképpen szem előtt kell tartani az adatok megfelelő minőségű nyilvántartását és kezelését. A Philip B. Crosby-tól származó idézet tömören összefoglalja az adatminőség hiányában rejlő kockázatokat, amelyeket a mai információs társadalomban nem ajánlatos a szőnyeg alá söpörni:
„A minőség nem kerül pénzbe. Bár nem kapjuk ajándékba, mégsem kerül semmibe. Ami pénzbe, méghozzá sok pénzbe kerül, az a minőség hiánya, azaz minden olyan tevékenység költsége, amit azért kell utólag végrehajtani, mert ugyanazt a munkát korábban nem megfelelően végeztük el.”
Következő posztunkban néhány alapfogalmat tisztázunk az adatminőség-biztosítással kapcsolatban. Adatminőség-biztosítási megoldásainkról itt talál egy rövid ismertetőt.
Lehet, hogy az Ön cégénél is felmerült már, hogy lenne mit javítani a vállalati adatvagyon minőségén? Miért ne beszéljünk erről egy csésze kávé mellett?
