Tom Davenport, Randy Bean, és Josh King cikkének fordítása
A Chief Data Officer vitathatatlanul az egyik legfontosabb szerepkör egy vállalatnál. Ez egyúttal egy olyan pozíció is, amelyben köztudottan nehéz megmaradni. A CDO-k átlagos megbízatása mindössze két-két és fél év. Ennek több oka is van. A szerepkör viszonylag új, ezért a vállalatok még mindig próbálják eldönteni, hogy mit várnak el az ilyen pozíciót betöltő személytől. Sok vállalat a lehetetlent várja el a CDO-tól. Végül pedig a CDO-knak gyakran nehézséget okoz, hogy tényleges eredményeiket eladják az üzleti közönségnek – egyszerűen nem beszélik a nyelvet. De ennek nem kell így lennie. Egy sikeres CDO két tanácsot adott: 1) Kezdje az üzleti stratégiához való egyértelmű kapcsolattal, kézzelfogható példákkal arra vonatkozóan, hogy az adatelemzés hogyan tudja előmozdítani az üzleti eredményeket (topline, bottom line, cash flow), és 2) válasszon ki 1-2 előremutatóan gondolkodó üzleti partnert és mutassa be mi lehetséges jól működő adatmenedzsmenttel. Ezek a partnerek válnak a szervezet egészén belül a változás ügynökeivé.
Harminc évvel ezelőtt az volt a sokszor ismételt vicc, hogy a CIO – a Chief Information Officer rövidítése – valójában azt jelentette, hogy “Career Is Over”, azaz vége a karriernek. De ahogy a munkakörök meghosszabbodtak, és a szerep egyre inkább intézményesült, a vicc elvesztette aktualitását. Most azonban a legbizonytalanabb C-suite állás talán a Chief Data Officer, azaz CDO. A megbízatások rövidek, a fluktuáció magas, és ahogy a CIO szerepkör kezdeti időszakában, úgy tűnik, sok vállalat nem tudja pontosan, hogy mit vár a pozíciót betöltő személyektől.
A CDO munkakörnek azonban nem kell ennyire bizonytalannak lennie. Úgy véljük, hogy van mód arra, hogy a pozíció értékét még nyilvánvalóbbá tegyük, és hogy az előnyök elég gyorsan rendelkezésre álljanak ahhoz, hogy a munkakörök meghosszabbodjanak. A szerepkör világosabb meghatározása és a technológia helyett az üzletre való összpontosítás is segíthet. A viszonylag kevés, régóta pozícióban lévő CDO-val folytatott beszélgetések értékes információkkal szolgáltak az újonnan hivatalba lépők számára.
Egy bővülő, de bizonytalan szerepkör
A CDO szerepkör az utóbbi években ugrásszerűen terjedt a nagyvállalatoknál. A NewVantage Partners 2021-es, nagy, adatintenzív cégek körében végzett felmérése szerint 65%-uk mondta, hogy van vezető adatvagyon-gazdálkodási felelősük. Ez gyors növekedés 2002-hez képest, amikor a Capital One először hozta létre ezt a szerepet, és sokkal magasabb, mint a NewVantage 2012-es felmérésében, ahol a CDO-t alkalmazó cégek aránya 12% volt. A CDO-k kinevezésében a pénzügyi szolgáltató cégek jártak az élen, de ma már más, jelentős adatmennyiséggel rendelkező iparágak, köztük a kiskereskedelem, az egészségügy és még a kormányzat is kinevezte őket.
Általánosságban ez a tendencia azt a felismerést tükrözi, hogy az adatok fontos üzleti értéket jelentenek, amelyet egy felsővezetőnek érdemes kezelni. Ez annak elismerése is, hogy az adatok és a technológia – ez utóbbit általában egy CIO vagy Chief Technology Officer kezeli – nem ugyanazok, és eltérő irányítási megközelítést igényelnek. De ez csak a történet egy része.
Mind az adatok, mind a mi tapasztalataink azt sugallják, hogy a CDO szerepe bizonytalan. A Gartner felmérése és saját elemzésünk szerint az átlagos megbízatási idő két és két és fél év között van. Kevés CDO töltötte be három évnél hosszabb ideig ezt a szerepet. Bár a legtöbb CDO-t érkezésükkor támogatják, a mézeshetek gyakran élesen véget érnek a 18 hónapos időszak körül, amikor felelősségre vonják őket a jelentős átalakító változások megvalósításáért – ez szűk határidő, tekintve, hogy az adatok átalakítása a nagy, számos régi rendszerrel is rendelkező szervezeteknél általában legalább többéves folyamat.
Még a pénzügyi szolgáltatóknál is, ahol ez a szerep sokkal elterjedtebb, nagy a fluktuáció a CDO munkakörben. Az elmúlt két évben például a JPMorgan Chase, a Wells Fargo, a Goldman Sachs, az American Express, az AIG, a Travelers, a Nationwide, a Charles Schwab, az USAA, a TD Bank, a Bank of Montreal, a MetLife, a BNY Mellon, a Freddie Mac, a Prudential, a TIAA és a Truist CDO-i is távoztak. Mivel nagy a kereslet irántuk, még azok a CDO-k is, akik kiléptek egy cégtől, általában gyorsan találnak másik állást. A legtöbbjük azonban a magas elvárások és a gyors értékteremtés képességének alacsony szintjével fog találkozni a következő pozíciójukban.
Mindennek tetejébe a CDO munkakörök visszaszorulnak, mivel más új szerepkörök jönnek létre. A legtöbb szervezetnél a CDO munkakör eredetileg az adatbiztonságot foglalta magában. Most azonban sok cégnél az információbiztonsági vezetők, CISO-k foglalkoznak ezzel a kérdéssel. Valaha a CDO-khoz tartozott az adatvédelem, de az adatvédelmi vezetők, CPO-k átvették ezt a feladatot. Néhány CDO-nak az adatok analitikával és mesterséges intelligenciával történő értelmezésének funkciója is a hatáskörébe tartozott, de a Chief Analytics Officer ma már szintén egy jól bevált szerepkör – bár egyes cégek bölcsen – ahogyan mi is érvelni fogunk – összekapcsolták ezt a CDO munkakörrel, Chief Data and Analytics Officer (CDAO) néven.
Elképzelhető, hogy ezek csak a CDO-k gyermekbetegségei, és a nagyobb ismertséggel a szerepkör stabilizálódni fog. Mi azonban azt állítjuk, hogy van néhány eredendő probléma abban, ahogyan sok szervezet és a hivatalban lévő CDO-k definiálták és összpontosították a munkakörrel járó feladatokat.
Miért olyan problematikus a CDO munkakör? Ennek sajnos számos oka van, de a legfontosabb talán az, hogy a munkakör gyakran rosszul van definiálva. Sok szervezet túl sokat vár el a CDO-któl, és nem világosak a prioritások számukra. Nem tudják megteremteni az ideális adatkörnyezetet a vállalaton belül, mert a régi vállalatoknak örökölt, legacy rendszereik és adatkörnyezeteik vannak, és ezekben a nagyszabású változtatások nagyon költségesek. Kevés vállalatban van nyitottság eldobni ezeket, és a nulláról kezdeni. És mindezt egy olyan időszakban, amikor az adatok mennyisége évről évre óriási mértékben növekszik, és szinte naponta jelennek meg új technológiák az adatok kezelésére.
Maguk a CDO-k is nehezen tudják eladni eredményeiket az üzleti közönségnek. Még ha vannak is javulások az adatokban, ezek gyakran viszonylag láthatatlanok a belső felhasználók számára, és üzleti szempontból nagyon nehéz mérni őket. És bár a CDO-k lehetnek adatszakértők, jellemzően hiányzik belőlük a C-suite tapasztalat és a felsővezetői szintű szervezeti vezetői készségek. A C-suite vezetői kompenzációs szintjük, valamint a C-suite vezetői múltjuk és a jól fejlett C-suite politikai érzékük hiánya gyakran már az első naptól kezdve célponttá teszi őket.
Az adatkörnyezet javítása mellett ma már sok szervezet érdekelt abban is, hogy a cégkultúrát adatközpontúbb irányba változtassa meg. Néhány általunk ismert CDO, mint például Vipin Gopal az Eli Lilly-nél és Mano Manoochar a Travelers-nél, kulturális változással kapcsolatos kezdeményezéseket vezetnek a cégüknél. Másoknak azonban, akik inkább technikai háttérrel rendelkeznek, kihívást jelenthet a kulturális változás felvállalása. Egy CDO a következőket mondta nekünk: “Úgy érzem, hogy kudarcot vallok a munkámban, mert elvárják tőlem, hogy egy sor fontos technikai változtatás végrehajtása mellett kulturális változásokat is végrehajtsak. Nincs tapasztalatom a változásmenedzsmentben, és nagyon nehéznek találom a kulturális változást”. Felméréseink mindenesetre azt mutatják, hogy az elmúlt évtizedben alig vagy egyáltalán nem javult azon vállalatok aránya, amelyek adatgazdálkodási vezetői szerint adatvezéreltek. Talán ha megvizsgáljuk az adatvezérelt CDO-kat és vállalataikat, akkor tisztázhatjuk, hogyan lehet a szerepet és a célt megvalósíthatóbbá tenni.
Tanulságok egy régóta dolgozó CDO-tól
A következő 5-10 évben a C-suite várhatóan jobban elfogadja a CDO szerepét, és a nagyvállalatoknak számítaniuk kell arra, hogy a szerep tovább fejlődik az elvárt készségek (több üzleti tudás és szakértelem) és a szervezeti megbízatás tekintetében. Azok a CDO-k azonban, akik rövidebb távon túl akarnak élni, megfontolhatják Guy Peri, a Procter & Gamble adat- és elemzési igazgatójának alábbi tanácsait. Több mint hat éve tölti be ezt a pozíciót, előtte még több évig volt az analitika vezetője, és közel 25 éve dolgozik a P&G-nél. Azt állítjuk, hogy a CDO munkakörének megőrzésének egyik módja, ha az analitikát és az AI-t is magában foglalja (ahogy Perié is), mivel ezeken a területeken sokkal könnyebb értéket felmutatni, mint az adatkezelésben.
Amikor megkérdeztük Peri-t, hogy a CDO-k és CDAO-k hogyan javíthatják a munkájuk megbecsülését, több ötletet is adott:
Kezdje az üzleti stratégiához való egyértelmű kapcsolattal, kézzelfogható példákkal arra vonatkozóan, hogy az adatelemzés hogyan tudja előmozdítani az üzleti eredményeket (f topline, bottom line, cash flow).
Válasszon ki 1-2 előremutatóan gondolkodó üzleti partnert, és mutassa be, mi lehetséges. Ezek a partnerek válnak a szervezet egészén belül a változás ügynökeivé.
Peri szerint – és ezzel mi is egyetértünk – az adatstratégiáknak kapcsolódniuk kell az üzleti egységek stratégiáihoz és céljaihoz, és elő kell mozdítaniuk azokat. Miután a célokról megállapodtak, a CDO segíthet az adatvagyon, a hozzájuk kapcsolódó adatmenedzsment megközelítések és a vezetői készségek kialakításában, hogy az egység elérhesse a célokat. E folyamat eredménye egy olyan adatplatform, amely az üzleti egység által prioritásként meghatározott felhasználási esetek kiszolgálása érdekében adatbeviteli, átalakítási és harmonizálási feladatokat lát el. Valamint egy demokratizált adatkörnyezet, amely üzleti intelligencia eszközkészleteket használatával lehetőséget ad az adatok kiaknázására. A P&G már 2013-ban rendelkezett ilyen platformmal és eszközkészletekkel, amint azt a Harvard Business School esettanulmánya leírja.
Az analitikai oldalról Peri elmondta, hogy a kísérleti projektek kiépítése után a CDAO-knak skálázható és fenntartható adat/analitikai termékeket kell létrehozniuk, hogy felgyorsítsák az üzleti egységek számára az értékteremtés idejét. Véleményünk szerint az ilyen termékek kulcsfontosságúak az adatvagyon és az elemzési képességek értékének bemutatásához. E termékek létrehozása érdekében Peri arra is törekedett, hogy a legjobb tehetségeket vonzza és tartsa meg az adattudomány, a mesterséges intelligencia és az adatmenedzsment területén. Igyekszik biztosítani, hogy a legnagyobb kihívásokon dolgozzanak, hozzáférjenek a legújabb eszközökhöz és technológiákhoz a hivatásuk gyakorlásához, és hogy megbecsültnek és a szélesebb körű adat/elemző szakember közösség részének érezzék magukat.
Egyetértünk azzal, hogy ezek jó stratégiák a CD(A)O sikere érdekében. Különösen fontos néhány nagy hasznosságú analitikai és mesterséges intelligencia felhasználási eset kiválasztása az üzleti vezetőkkel együttműködésben, megértve az adat- és analitikai igényeiket és megoldást kínálni rájuk. Hosszú ideig tartó munkaviszony csak úgy érhető el, ha egyensúlyt teremtünk az üzleti partnerekkel a gyorsan elérhető eredmények és hosszabb távú adat- és analitikai feladatok között. Reális elvárásokat fogalmazunk meg azzal kapcsolatban, hogy milyen gyorsan lehet ezeket elérni.
Az üzleti ismeretek, a vezetői és befolyásolási képességek, a kommunikáció és a szervezeti transzformációk kezelésével kapcsolatos készségek a mai CD(A)O számára alapvető fontosságúak. E készségek nélkül a CDO szerepkör a “back office” tevékenységek közé szorul, hasonlóan a hagyományos CIO-khoz, akik kizárólag az adatközpontra, az infrastruktúrára és a vállalati alkalmazások telepítésére összpontosítanak. Úgy véljük, hogy a jövő CIO-i, digitális vezetői, sőt vezérigazgatói posztjait is az üzleti ismeretekkel rendelkező CDAO-k fogják betölteni. Amikor a vezetők megkérik Peri-t, hogy írja le a szerepét, ő egyszerűen így válaszol: “Üzleti vezető vagyok, aki mély digitális, adat- és analitikai szakértelemmel segíti az üzlet átalakítását és növekedését”. Amikor az adatmenedzsment és az architektúra összetevő elsődleges, az üzleti célok pedig másodlagosak, akkor a CDO-k küszködnek.
Ez talán egy kicsit túlzás. De maradj velem. Amikor a lányom kicsi volt, nagyon türelmetlen volt. Fogalmam sincs, honnan örökölte. Mindenesetre fürdés után mindig úgy öltözött fel, hogy nem szárította meg magát rendesen. Ez vezetett a “nedves zokni példázatához”.
Először is, meg kellett találnia a zoknit. Gyakran rossz fiókban volt. És soha nem ott, ahol a párja. Miután végre sikerült összepárosítani a zoknikat, jött a következő frusztráció: az egykor száraz zoknit fel kellett húzni a vizes lábára. És ez a zokni korai tönkretételének biztos módja. A láb és a zokni interface-elése sokáig tartott, nehéz volt, és mire végre elkészült, már a lába és a zoknija is nedves volt. Ekkor a folyamat megismétlődött a másik lábán.
Mi köze van ennek az adatmenedzsmenthez és az adatirányításhoz (data governance-hoz)? Gondoljunk a zoknira úgy, mint a nyers adatokra, amelyeket először nem találunk meg (silók, elérhetőség), majd nem tudunk megfeleltetni (kategorizálás, minőség). Ezután a zokni lábra való felhúzása fájdalmasan nehéz (folyamat, adatmenedzsment), és a végeredmény egy nedves zokni (adatirányítás, minőség).
Mennyi erőfeszítés, és az eredmény messze nem az, amire számítottunk. Legjobb esetben is szuboptimális. Komoly frusztrációt okozott, amíg elvégeztük, mégis folyamatosan ismételjük az egészet. Nincs időnk arra, hogy megpróbáljunk javítani a folyamaton, kivéve a zokni kanyarjainak levágását, ami végül tönkreteszi a zoknit (hibák megjelenése, az adatokba vetett bizalom csökkenése).
És itt a lényeg. MI A ZOKNIT HIBÁZTATJUK. És nem két zoknink van, a szervezetünk nem kétlábú, hanem olyan, mint egy virágzó százlábú. Több száz, több ezer zoknink van, és arra vagyunk kárhoztatva, hogy folyton a vizes lábunkon húzzuk őket.
Itt törik meg a metafora. A különbség az, hogy a lányom megtanulta, hogyan kell tennie. Látta, hogyan öltözködik a többi gyerek (egy szülőtől nyilván nem fogadott el tanácsot), és rájött, hogy van egy egyszerűbb, gyorsabb és kevésbé frusztráló módja annak, hogy a nedves lábtól a száraz zokniig eljusson.
Az a kör, amelyet nehezen tudunk megtörni az adatkezelés és -igazgatás terén, az, hogy “soha nincs idő arra, hogy jól csináljuk, de arra mindig van idő, hogy kétszer csináljuk meg”. Külön-külön mindenki belátja, hogy ez egy nonszensz. Kerüljünk azonban egy olyan szervezetbe, aminek merev a kultúrája, ahol megszokottak a funkcionális silók, miközben a változások őrült ütemben zajlanak – és úgy tűnik, azonnal elfelejtjük az egyéni bölcsességünket.
Ezért a technológia soha nem fog megmenteni. A kultúrával kell kezdeni, és ha nem tudunk a miérteken változtatni, akkor soha nem jutunk el a hogyanokhoz. A technológia természetesen fontos, de ha nem összpontosítunk először a helyes megoldandó problémára, akkor csak gyorsabban fogjuk mozgatni a vacak adatokat.
Tehát 1. lépés: ne hibáztassuk a zoknit, 2. lépés: vegyünk rá mindenkit, hogy ne hibáztassa a zoknit, 3. lépés: találjuk ki, hogyan magyarázzuk meg, hogy a zokni vizes marad, hacsak nem teszünk ellene valamit. 4. lépés: kezdjünk hozzá, változtassunk, mutassuk meg, milyen értéket képvisel, ha másképp csináljuk.
Tedd a mai napot a zoknis fiókod rendbetételének napjává. Túl sokáig éltünk vizes lábbal!
Az eredeti cikk fordítása Colin Gibson engedélyével.
Az angol Premier League-ben egy menedzser átlagos megbízatása 2-3 év. Az EDM Council 2020-as globális iparági benchmark felmérés szerint a vezető adatkezelők (CDO-k) mindössze 33%-a van 3 vagy több éve a pozíciójában. Ez elgondolkodtatott. Vannak más hasonlóságok is?
(Adat)stratégia
Képzelje el, hogy Ön egy jól fizetett futballmenedzser, aki az első munkanapján drága autójával az új klubja edzőközpontjába hajt. Van stratégiája, igaz? Feltehetően a klub tulajdonosa világossá tette az elvárásait, mielőtt elvállalta a munkát. Feltételezhetően tudja, hogy a legfontosabb feladata, hogy a csapat visszatérjen a győztes útra. De van stratégiája?
Ha olyan legendává akar válni, mint Sir Alex Ferguson, akkor többet kell tennie, mint megnyerni az első néhány mérkőzést. Ismeri-e a klub összes célkitűzését – nem csak a trófeagyőzelemre, az európai versenybe való kvalifikációra vagy egyszerűen a Premier League-ben való túlélésre irányuló törekvéseket? Mi a helyzet a szurkolók játékstílussal kapcsolatos elvárásaival? Mi a helyzet a kereskedelmi részleggel, akik esetleg elvárják, hogy a csapatot fáradságos előszezoni túrákra vigye távoli célpiacokra? A siker minden egyes csoport számára mást fog jelenteni.
Ugyanez a helyzet a CDO esetében is. Az adatstratégiának összhangban kell lennie az üzleti stratégiával, támogatnia kell az üzleti célkitűzéseket, és a szervezet számos érdekeltjének támogatására van szüksége.
Az első reggel az edzőpályán az új játékosokkal az első közeli pillantás az örökölt csapatra. Ki kell dolgoznia, hogy a játékosok megfelelnek-e annak a rendszernek, amelyet át szeretne venni, és annak a futballstílusnak, amelyet a csapata játszani szeretne. Hamarosan azonban a játékoskereten túlra is kell tekintenie. Megvan a szükséges edzői stáb? Mi a helyzet az orvosi csapattal és a sporttudósokkal? És ha még messzebbre tekintünk, mennyire hatékony a klub felderítő és toborzó szervezete? Az ifjúsági akadémiája megfelelő mennyiségű saját nevelésű tehetséget fog biztosítani?
Ideális esetben a Football Managers for Football Managers kézikönyve a szakma legjobbjainak szakértelmére támaszkodva összeállítana egy ellenőrző listát azokról a képességekről, amelyekre egy élvonalbeli klubnak szüksége van.
Szerencsére a CDO-k számára egy olyan keretrendszer, mint az EDM Council’s Data Management Capability Assessment Model (DCAM) pontosan ezt nyújtja. Az adatkezeléssel foglalkozó szakemberek szakértelmére támaszkodva összeállított egy ellenőrző listát a hatékony adatkezelési kezdeményezés létrehozásához és fenntartásához szükséges összes képességről. A munkakör felvételekor elvégzett képességfelmérés felméri a szervezet erősségeit és gyengeségeit az adatkezelés valamennyi aspektusában. Az így nyert információk felhasználhatók az adatstratégiában meghatározott elképzelés megvalósítását célzó munkaprogram kialakításához.
Útiterv
Az első tréninget követően, amikor az irodájában ül, fejét a kezében tartva, kezdi megérteni az Ön előtt álló feladat nagyságrendjét. De nem cserélheti le a teljes játékoskeretet egyetlen átigazolási ablakban. Hónapokba telik, mire az ideális edzőasszisztenst felveszi, és évekbe telhet, mire az Akadémia a klub hagyományaiból kiiskolázott fiatal tehetségeket nevel. Időre van szüksége, de az idő általában nem adatik meg a futballmenedzsereknek.
Szüksége van tehát egy útitervre. Olyan ütemtervre van szüksége, amely motiválja a játékosokat, a szurkolókat az oldalán tartja, és biztosítja, hogy a klub tulajdonosa továbbra is “teljes mértékben” támogassa. Meg kell mutatnia, hogy előrelépés történik.
A CDO-nak is hasonló egyensúlyozási feladatot kell ellátnia. Olyan ütemtervet kell kidolgoznia, amely gyors győzelmeket hoz, és támogatja a rövid távú üzleti célokat, miközben megteremti a hosszabb távú célok eléréséhez elengedhetetlenül fontos adatkezelési alapokat is.
A modern korban a futballmenedzserekkel szemben a nyilvánossággal és a sajtókapcsolatokkal szemben fenomenális követelmények merülnek fel. A mérkőzés előtti sajtótájékoztatók. A mérkőzés előtti interjúk. Mérkőzés utáni interjúk. Rendszeres hozzáférés a klub házi tévécsatornájához. “A Premier League klubok médiamenedzserei kulcsszereplők, akik olyan csapatokat irányítanak, amelyek mellett a vidéki újságok gyéren felszereltnek tűnnek.”
Talán itt szakad meg az analógia. A Chief Data Officer valószínűleg nem fog szembesülni azzal, hogy emberek tömegei tolonganak a kommentárokért és a betekintésért. De el kell juttatnia az adatüzenetet ahhoz a sok érdekelt félhez, akik hozzájárulnak a kezdeményezésük sikeréhez, vagy akiknek a támogatásától függ. Lehet, hogy nem engedhetik meg maguknak egy elit futballklub médiakapcsolatokkal foglalkozó csapatát, de a szerep PR-aspektusáról nem szabad megfeledkezni.
“Ez egy eredmény-orientált üzlet”
A futballmenedzser hetente egyszer vagy kétszer közzétesz egy jól látható mérőszámot – az eredményt minden mérkőzés végén. A csapat helyezése a bajnokságban egy másik, és jobban jelzi a hosszú távú fejlődést. Lesznek pénzügyi mérőszámok, például az átigazolási piacon elköltött pénz mennyisége, vagy a kapubevételek és egyéb meccsnapi bevételek.
A vezetőedzőnek hasonlóan sokféle mérőszámmal kell rendelkeznie, olyan mérőszámokkal, amelyeket a teljesítményük értékelésére és irányítására használnak, és olyan mérőszámokkal, amelyeket az előrehaladásuk kommunikálására használnak.
Akárcsak a labdarúgás, az adatkezelés is az eredményekre épül.
Colin Gibson: A szerző architekturális és adatmenedzsment tanácsadó, EDM Council regionális szószólója
Az adatvezérelt vállalat, nem egy íróasztalom megszületett elméleti koncepció, hanem a gyakorlatban kialakult modell. Vendégszerzőnk az elmúlt években intenzív, adatokhoz kapcsolódó termékekkel foglalkozott különböző szektorokban. Ott szerzett tapasztalatait az alábbiakban foglalta össze:
1. Ha algoritmusokkal dolgozunk, a fő mozgatórugó a probléma legyen, ne a technológia.
2. Problémamegoldáskor értsük meg a folyamatot, mielőtt egy kontextusba nem illő módszert próbálnánk meg erőltetni.
3. A folyamat megértéséhez pedig a dolgozók napi feladatait kell ismerni.
4. Ahhoz, hogy hatékonyan tudjunk együttműködni a dolgozókkal, tisztelnünk kell őket és a tudásukat. Ennek hiánya a projekt kudarcához vezethet.
5. A megoldásnak fel kell használnia a dolgozók rálátását a folyamatokra. Ha ők úgy érzik, hogy részesei a megoldás kialakításának, jobb munkát fognak végezni.
6. A nagy szervezetekben az írásba fektetett folyamatok önmagukban nem fogják megváltoztatni az alkalmazottak által megszokott munkamenetet. Rengeteg kommunikáció kell ahhoz, hogy ez működjön.
7. A megoldással új lehetőségeket kell teremteni az alkalmazottaknak, és meg kell tanítani őket, hogyan használják ezeket.
8. A technológia segítségével a tanulási folyamatokat néhány évről akár néhány hónapra lehet csökkenteni.
9. A technológia segítségével megszabadulhatunk egyes függőségektől, és idővel önfenntartó megoldásokat építhetünk ki.
10. Iteratívan fejlesszen, és lépésenként javítsa a projektet/terméket.
Ezt a 10 pontot kell szem előtt tartani intenzív, adatokhoz kapcsolódó termékek fejlesztésénél. Ezek segíthetnek egy adatvezérelt vállalat kialakításában. Érdemes azonban figyelembe venni, hogy egy nagy szervezetnél projektek tucatjaira van szükség ahhoz, hogy a kultúraváltás végbemenjen. Az adat- és a “vélemény-vezérelt” vállalat között a különbséget a vállalati kultúra jelenti. A kultúra az alkalmazottak gondolataiban él, és arról szól, hogy ők hogyan gondolkoznak és dolgoznak nap mint nap.
Az átalakulás során segíteni kell az alkalmazottakat szokásaik megváltoztatásában, és meg kell mutatni nekik, hogyan tudják a rendelkezésre álló eszközökkel javítani a mindennapi folyamatokat. Ahhoz, hogy részesei legyenek a változásnak, lehetőségeket kell számukra teremteni, be kell őket vonni és meg kell nekik mutatni, hogy a megoldásokat ők maguk is képesek alkalmazni a munkájukban.
Egy “vélemény-vezérelt” vállalat vezérigazgatójaként könnyen találhat olyan tanácsadókat, akik azt ígérik, hogy egy éven vagy akár pár hónapon belül át lehet alakulni adatvezérelt vállalattá. Az igazság azonban az, hogy, ebből semmi nem fog megvalósulni, ha nem emelik ki a kultúrát, mint az egész folyamat mozgatórugóját. Ezek a tanácsadók először valószínűleg az emberek napi munkáját segítő termékeket fogják bevezetni. Ez rendben is van, de, ha nem foglalkoznak kiemelten a kulturális hozzáállással, akkor elbukik az egész projekt, és semmi hozadéka nem lesz a rá fordított összegeknek.
Több éves tapasztalatra alapozott javaslatom, hogy az erőforrásokat az alkalmazottakra fordítsa, de ne csak egy pár kiválasztottra, hanem valamennyiükre. Tanítsa őket, segítsen nekik máshogy gondolkozni, és persze legyen ön az első, aki változik. Egy átalakítási projektnek nincsen jobb arca, mint a vezérigazgató maga.
A cikk szerzője Miguel Diaz, Global Head of Data Engineering, RappiBank Columbia. A legtöbb munkatapasztalatát a legnagyobb kolumbiai vállalatoknak dolgozva szerezte. Megfordult a banki, az egészségügyi, a telekom, a kiskereskedelmi és az állami szektorban is. Jelenleg a Rappinál, az első kolumbiai “unikornisnál”, az egyik leggyorsabban növekvő dél-amerikai startupnál dolgozik.
Mindig úgy gondolunk a Data Steward-okra, azaz adatkezelőkre, mint az adatok névtelen hőseire. Nélkülük képtelenek lennének az adattudósok megbízni a rendelkezésre álló adatokban és értelmezni azokat, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás nem adna helyes eredményeket, és a vállalat működését nem lehetne az adatokra alapozni.
Kik is ezek a névtelen hősök, és mit visznek végbe? Szóljon most róluk a történet.
Dióhéjban, az adatkezelők felelnek egy vállalat adatainak és metaadatainak karbantartásáért és értelmezéséért. Céljuk, hogy gondoskodjanak az általuk felügyelt adatok minőségéről, megfelelőségéről, egyértelműségéről és értelmezéséről.
Az adatkezelő ismeri az üzleti működést, és kellő tapasztalattal és tudással rendelkezik a rábízott adattartományt illetően. Többfajta adatkezelő létezik, de az adattartomány-kezelő (data domain data steward) a legelterjedtebb típus. Ő az, akihez az alábbi kérdésekkel szoktak fordulni:
Nem tudod, hol találom ezt az adatot, amire szükségem lenne?
El tudod magyarázni, hogy ez az adat miről szól?
Mit jelent ez az üzleti kifejezés?
Mennyire megbízható szerinted ez az adat?
Használhatom ezt az adatot ehhez a projekthez?
Ahogy végigfut ezeken a kérdéseken, valószínűleg már látja is lelki szemei előtt azt a kollégát, aki tudja ezekre a választ. Még az is lehet, hogy önmagára ismer. Persze mindez csak a téma felületes megközelítése.
Felmerülhet Önben a kérdés, hogy ezeket a válaszok nincsenek-e meg egy üzleti szószedetben, egy adatkatalógusban vagy egy adatszótárban. A válasz egy határozott igen, de ezek az eszközök is csak azért tartalmazzák ezeket a válaszokat, mert egy adatkezelő gondoskodott róla, hogy ott legyenek.
Mik az adatkezelő fő feladatai?
Egy adatkezelőt szerteágazó feladatokkal bíznak meg, de ezek leggyakrabban az alábbi 3 kategória egyikéhez tartozik:
1. Adatminőség
Minőségi követelmények, szabályok és szabványok meghatározása
Az adatok minőségi besorolásának hitelesítése és nyomon követése
Hozzájárulás a felügyelt adattartományt igazgató üzleti szabályok megalkotásához (pl. adatbetöltési [ETL] szabályok)
Adatminőségi mérőszámok meghatározása
Adatminőségi auditok, szabályozások, folyamatok és politikák kialakítása
Hozzájárulás az adatminőségi problémák okainak feltérképezéséhez
2. Metaadat-kezelés
Üzleti metaadatok létrehozása. Ezek segítenek meghatározni az üzleti fogalmakat és kialakítani az üzleti szószedetet.
Adatok kontextusba helyezése és iránymutatás azok értelmezéséhez
A jóváhagyott adat- és metaadat-meghatározások, illetve a referenciaadatok használatának elősegítése
Együttműködés a technikai adatkezelőkkel (Data Custodian)l a műszaki metaadatok dokumentálásban
3. Szabályozói megfelelőség (Compliance)
Segítségnyújtás az adatok osztályozásánál
Az adatok megőrzéséhez, archiváláshoz és törléséhez tartozó követelmények meghatározása
Az adatbiztonsági követelmények meghatározása
Az adatvédelmi jogszabályok átültetése az adatvédelmi politikába és szabványokba
Adathasználati iránymutatás összeállítása a személyes adatok védelméről szóló szabályok betartásához
Ahogyan már korábban is említettük, az adatkezelők általában az üzleti oldalt is ismerő szakértői az egyes témaköröknek. Kellő tudással és tapasztalattal rendelkeznek a rájuk bízott adattartományt illetően.
Bár láttunk már olyan megoldást is, hogy a műszaki részében is járatos adatelemzőkre vagy adatvagyon-gazdálkodó szakemberekre bíztak adatkezelői feladatokat, ideális esetben azonban az adatkezelőket az üzletviteli körökből toborozzák, hiszen munkájuk minden területén hasznosíthatják az ott szerzett tudást és rálátást.
Az Ön vállalatában kik az adatkezelők? Milyen feladatokat bíznak rájuk?
Felfogni is nehéz, mennyi változást is kell jelenleg megélnünk. Miközben a koronavírus-járvánnyal küzdünk, óriási pénzügyi és technológiai nyomás is nehezedik ránk, hiszen a gazdaságot és a közösségeket újra kell indítanunk, ami néha teljes újjáépítést jelent. Ebben a munkában kritikus azoknak a szervezeteknek és vállalatoknak a szerepe, amik a gazdaság hajtóerejét képezik (bankok, kormányzati szervek, gyártó cégek, iskolák, energetika stb.).
Valamennyiükön nagy a nyomás, hogy képesek legyenek adatokat szolgáltatni a megalapozott üzleti döntések meghozatalához. Ehhez újra kell tervezzék rendszereiket, eszközeiket, folyamataikat.
Vannak, akik szerint ebben a helyzetben az adatigazgatás (data governance) egy kevésbé fontos, semmiképpen nem magas prioritású terület. Mi ezzel szemben úgy gondoljuk, hogy most van itt az ideje annak, hogy a szervezetek rendbe rakjanak néhány olyan problémát, ami hosszabb idő óta leginkább a szőnyeg alá söpörtek. A közös nevező nem más, mint az adat.
Mi lenne, ha Európa, Dél-Amerika és az Egyesült Államok epidemiológiai szakemberei (minden politikai megfontolást félretéve) megoszthatnák egymással a vírustörzsekre vonatkozó adataikat? Ennek segítségével jobban megérthenék a genetikai mutációk mértékét, a fertőzöttségi rátákat, a járvány természetét, és így jobban felkészíthetnék a védekezésre a közegészségügyi rendszereket.
Mi lenne, ha az iskolák, idősotthonok, a börtönök és közegészségügyi szervezetek szabványosítani tudnák a követett kritikus adatelemekre vonatkozó adatdefíniciókat? Ezzel jobban lehetne védeni a népesség legsérülékenyebb részét.
Mi lenne, ha ezeknek az adatoknak a megosztása közben meg is tudnánk védeni a páciensek, állampolgárok, ügyfelek személyiségi jogait?
MI lenne, ha a bankok, és más, kölcsönöket nyújtó intézmények kockázatelemző modelleket építhetnének, melyeknek köszönhetően jobban megelőzhetnék az olyan eseményeket, mint például a munkahelyek elvesztése. Közben olyan termékeket fejleszthetnének ki, melyek segítenének az ügyfeleinek átvergődni a bizonytalan időkön.
az adatok – forrásokon átívelő – azonosításának és definiálásának lehetősége,
Az adatok anonimizálása, tisztítása, szabványosítása és összegyűjtése megosztás céljából,
a különböző alkalmazásokból származó adatok profilozása, és szabványos üzleti és adatmenedzsment szabályok és adatvédelmi előírások alkalmazása
meghatározott felhasználói szerepkörökkel és felelősségekkel kialakított munkafolyamatok felépítése
a governance folyamatok gyorsítása és az adateszközök értékké válási idejének (time-to-value) gyorsítása
az adatok, a minőség és a szabályok közötti kapcsolatok vizualizálása a hibaelhárítás egyszerűsítésére
Sajnos, az újabb és jobb adatmenedzsment eszközök munkába állítása önmagában nem oldja meg varázsütésre ezeket a problémákat. Az adatigazgatás kialakításakor olyan infrastruktúrát kell tervezni, ami az új képességeket összekapcsolja az eredeti üzleti célokkal. A kérdés tehát, hogyan tudunk hatékony, globális epidemiológiai szemléletet kidolgozni, ami alkalmas a pandémia kezelésére? Hogyan tudjuk jobban megvédeni a nagyobb kockázatnak kitett embereket? Hogyan tudunk újabb olyan termékeket tervezni, amik átsegítik az ügyfeleket és a felhasználókat a válságon?
Ha a szervezetek olyan nyomás alatt állnak, mint napjainkban, hogyan volna lehetséges épp most az adatigazgatás bevezetése? Sok szervezet az ellátási lánc elapadását, az értékesítési modell felborulását, a büdzsé csökkenését látva erősen reaktív módra állt át.
Oszlassunk el néhány tévképzetet. Gyakran halljuk, hogy
az adatigazgatás munkaigényes, időigényes bürokratikus és lassú
az adatigazgatás program felállítása még jobban lassítja a dolgokat
Ennek épp az ellenkezője az igaz:
Egy jól megtervezett adatigazgatási program a kellő felügyeletet és irányt ad az adatmenedzsmentnek, felerősíti az adatok értékét és sokoldalúságát.
Segít a technológiai befektetések fontossági sorrendjének kiválasztásában, az üzleti célok és az azokat lehetővé tevő technológiák közötti egyensúly megtartásában.
Egy eredményes data governance modell tisztázza a felhasználók szerepkörét, felelősségét és az átadási pontokat, javítja a kommunikációt az adatmenedzsment csapat és, az üzleti felhasználók között
Hatékonyan csökkenti az adatminőséggel kapcsolatos hibaelhárításra és az üzleti célokat támogató adatok megtalálására fordított időt és erőfeszítést
Ha az üzleti és az IT adatkezelők az Adatigazgatási Tanácstól megfelelő felhatalmazást és együttműködési fórumot kapnak, ez elősegíti az osztályokon és silókon keresztüli kommunikációt.
Az adatsilók és az üzleti részlegek közötti kommunikációt segíti elő, ha egy data governance tanács segítségével az üzletet és az IT adatkezelőket együttműködésre sarkalljuk. Mindezt figyelembe véve, hogy engedheti meg a vállalat magának, hogy NE fejlessze adatigazgatási erőforrásait?
Valamennyien iszonyú nyomás alatt állunk., Az az elvárás, hogy sokkal érzékenyebben reagáljuk a változó piacokra, ugyanakkor együnk agilisabbak saját szervezetünkön belül. Ez azt is jelenti, hogy szembe kell néznünk alapvető, régóta meglévő, az éretlen eszközökből és/vagy szervezeti kultúrából származó gyengeségekkel. Semmi értelme, hogy vég nélkül ugyanolyan módszerekkel (végső soron sikertelenül) próbáljuk megoldani ugyanazokat a problémákat.
Az adatigazgatási kezdeményezéseket legjobb kicsiben indítani, egy releváns projekttel, így hamar érhet el üzleti sikert a vállalat. A szervezet határozza meg a sikeresség mérőszámait, törekedjen mérhető eredmények elérésére. Az Informatica Data Governance Keretrendszer jó kiindulópont új célok meghatározásához, értéket jelentő képességeket és üzleti fókuszú mérőszámokat generál.
A vállalati adatprojektek az adatstratégia kialakításával, nem pedig egy szoftver vagy egy szerver beszerzésével kezdődnek.
A nemzetközi adatmenedzsment szervezet, a Data Management Association (DAMA) felmérése szerint az adatmenedzsmenttel foglalkozó szakemberek legnagyobb kihívása az adatkultúra vállalati meghonosítása. Ennek egyik meghatározó eleme az adatstratégia kidolgozása. Nem egyszerű feladat, hiszen ez az adatmenedzsmentben való jártasságot és az üzleti ismereteket egyaránt feltételezi. Az igazán jó adatstratégia érhető, tömör, kerüli a technikai nyelvezetet, és az üzleti eredményekre összpontosít. Cikkünkben az adatstratégia elkészítéséhez szeretnénk segítséget nyújtani.
Az adatstratégia új helyzete
Az adatvezérelt vállalatok megszületése előtt az üzleti stratégia és adatstratégia közötti kapcsolat lineáris volt: az üzlet meghatározta a stratégiai célokat, majd ezután következett az adatstratégia kidolgozása, az üzleti stratégia és terv támogatásához szükséges adatkapacitások felépítése. Ez magával hozta, hogy rendszerint az IT osztályok fejlesztették az adatstratégiát.
Mindez mára megváltozott. Túlhaladottá vált az a felfogás, hogy az adat csupán az üzlet másodrendű segédje, vagy az üzleti folyamatok és működés támogatója. Nagyon sok vállalatnál maga az adat az üzlet.
Ez az új helyzet viszont alapjaiban változtatja meg az üzlet és az adatstratégia viszonyát. Az új felállásban az üzleti stratégia és adatstratégia fejlesztése párhuzamosan, kéz a kézben halad. Az az adatvezérelt vállalat, mely nem ismeri fel ezt a kapcsolatot, sikertelenségre van ítélve. Minden magára adó, adatvezérelt digitális szervezetnek szüksége van egy mindennap használható adatstratégiára.
Hogyan biztosító az üzleti stratégia és adatstratégia közötti összefüggés és kölcsönösség
A CDO, ne pedig a CIO alkossa meg az adatstratégiát
Az IT részleg fontos szerepet tölt be az adatképességek kiépítéséhez szükséges technológia biztosításában, ám az adatstratégia az üzlet tulajdona. A chief data officer (CDO) a logikus választás az adatstratégia megalkotásához.
Adatmenedzsment szakértőként győződjön meg róla, hogy érti az üzleti célokat, a vállalati stratégiát. Olvassa el a formális üzleti stratégiát, de egészítse ki mindezt az éves jelentésekkel, külső és belső weboldalakon lévő információkkal, releváns közösségi oldalak híreivel.
2. Az érintett vezetők bevonása
Az adatstratégia kidolgozása előtt beszéljen a vállalat üzleti és IT vezetőivel, bárhol is legyenek a céges ranglétrán. Minél több nézőpontot és véleményt ismer meg, annál teljesebb lesz az adatok helyzetéről kialakított kép.
3. Beszéljen az üzlet nyelvén
Az adatstratégia első vázlatának megszületése után számoljon azzal, hogy az érdekelt felek visszajelzései alapján több változatot kell készítsen. Ne használja az adatmenedzsment szakkifejezéseit, hanem üzleti nyelven, érthetően fogalmazzon. Ahol csak lehetséges, használja az üzleti stratégia nyelvezetét, hogy az üzleti döntéshozók könnyen közvetlen kapcsolatot teremthessenek az adatstratégia és üzleti stratégia között.
4. Az agilis megközelítés előny
Egy adatstratégia sincs kőbe vésve. Az üzleti stratégiával párhuzamosan változik és fejlődik. Rendszeresen nézze át az adatstratégiát, és frissítse azt a változásoknak megfelelően.
5. Fogalmazza meg, hogy mitől releváns az adatstratégia?
A stratégia megalkotása előtt meg kell határozni, hogy az adat pontosan milyen szerepet tölt be a szervezetben. Gondolja át, hogyan találkozik az a vállalati stratégiai célokkal és üzleti elképzelésekkel. Beszéljen minden üzletágvezetőjével, velük közösen dolgozza ki, értelmezze az adatok szerepkörét, hiszen ezzel is segíti a vállalati adatkultúra terjedését. Menjen ennél is tovább, kérdezze ki az ügyfeleiket is, és nem csupán a rájuk vonatkozó adatokról.
6. Tegye fel a fontos kérdéseket
Fogalmazza meg törekvéseit. Például, hová szeretne elérni, és ez az “utazás” hogyan néz ki? Széles körben tenné elérhetővé az adatokat? Pontosan kik férhetnek hozzá?
A kollégák rendelkeznek a szükséges adatismeretekkel és készségekkel? (A DataIQ kutatása szerint a vállalatok 29 százalékának az ügyféladatok elemzése jelenti a legnagyobb kihívást.)
Az adatstratégia az adatmenedzsment területén hozna javulást, változtatna a szerepkörökön, felelősségeken, folyamatokon, vagy inkább a technikai infrastruktúrát alakítaná át? (A vállalatok többsége számára a régi rendszerek jelentik a legnagyobb adatmenedzsment-kihívást.)
A tiszta vállalások és mérföldkövek meghatározása egyben mindenki szerepkörét tisztázza. Az adatmenedzsment szakemberekre meghatározó szerepe hárul ebben a feladatban.
7. Az alkalmazási terület (scope) meghatározása
Nagyban megkönnyíti az adatstratégia megvalósítását, ha pontosan meghatározza, hogy az milyen típusú adatokra vonatkozik. A stratégia minden vállalaton belül tárolt adatra kiterjeszthető, de előfordulhat az is, hogy csak bizonyos típusú adatokkal foglalkozik, legyen az személyes, működési vagy ügyféladat.
8. Elvek megfogalmazása
A stratégia gyakorlati betartását segíti, ha lefekteti azokat az elveket, melyek alapján az adatokat menedzselik. Vannak, melyektől nem tekinthet el (adatvédelmi elvek), de dönthet a nyílt adatelvek, vagy a FAIR adatelvek mellett (keretes írásunkban bővebben foglalkozunk vele). A lényeg, hogy a vállalatra szabottan válassza ki az elveket.
FAIR ADATELVEK
A FAIR adatelveket 2016. márciusában publikálta egy adatmenedzsmentben jártas, tudósokból és szervezetekből álló konzorcium. A FAIR mozaikszó, amit az alábbi angol kifejezések kezdőbetűiből raktak össze: findability, accessibility, interoperability reusablility. Findability: az adatokat úgy tároljuk és strukturáljuk hogy azok könnyen megtalálhatók legyenek. Accessibility: az adatokhoz a megfelelő embereknek megfelelő időben hozzá kell tudni férniük. Interoperability:az adatokat lehessen egymással integrálni. Reusability: az adatoknak újra felhasználhatónak kell lenniük.
9. A megfelelő mérőszámok alkalmazása
Meghatározta, mit szeretne az adatokkal elérni, milyen adatokat használ fel és milyen elvek alapján kezdi el a munkát. De honnan tudja, hogy mindez sikerült? Határozza meg, mit jelent a siker, milyen mérőszámokkal kíséri figyelemmel a fejlődést. Döntse el, milyen rendszerességgel tart értékeléseket, és módosítsa a stratégiát, ha kell.
10. Hajtsa végre a stratégiát
Gratulálunk! Az adatstratégia kész, de az igazán kemény munka csak most kezdődik. Az adatstratégia gyakorlati alkalmazásához olyan tervre van szükség, ami a vállalati döntéshozókat is bevonja a folyamatba. Az adatstratégia érinti ugyanis a teljes szervezetet, beleértve az adatokat, technológiát, embereket és folyamatokat. Fontos például, hogy a csapattal közösen nézzék át, hogy a vállalati folyamatok miként befolyásolják az adatokkal kapcsolatos elveket, és ennek alapján hogyan kell átírni a meglévő szabályzatokat.
Fontos megvizsgálni, hogy a meglévő technológia hogyan támogatja az adatstratégiát, szükséges-e valahol változtatni? Az emberekkel is foglalkozni kell, hiszen ők jelentik a változás kulcsát. A kollégák fejében lévő tudás, készségeik és képességeik elegendők az adatstratégia megvalósításához, vagy szükség van esetleg oktatásra, új szakértelem bevonására?
Az adatstratégia megköveteli, hogy magával az adattal is foglalkozzon. A meglévő adatok megfelelnek a jövőbeli terveknek? Megfelelően strukturáltak? Minőségi adatokkal dolgoznak? Szükség van gépi tanulásra (machine learning) az adatok feldolgozásához?
Az adatstratégia sikeres alkalmazása hosszú távú feladat, de megéri türelmesnek lenni. A hosszútávú cél megváltoztatni a szervezet adatképességét, ezzel is elősegítve az üzleti stratégia megvalósítását.
A Chief Data Officer(CDO) viszonylag új szerepkör, aminek jelentősége a vállalati adatvagyon felértékelődésével együtt növekszik. Idehaza főként a nagyvállalatoknál találunk dedikált CDO-t, a kisebb szervezeteknél jellemzően egy-egy felsővezető vagy tulajdonos vállalja magára ezt a szerepkört.
Középpontban az innovatív feladatok
Még ha foglalkoztattak is korábban egy vállalatnál adatvagyon-gazdálkodási vezetőt, a szerepköre mára megváltozott – mondja Jitesh Ghai, a terület egyik legismertebb szakértője, az amerikai Informatica alelnöke. A legnagyobb változás: “védekezés” (szabályoknak való megfelelés, és biztonság) helyett “támadásba” (innováció és üzleti célok támogatása) lendültek a CDO-k.
A NewVantage Partners felmérése is alátámasztja ezt a váltást: míg 2009. és 2012. között az adatvagyon-gazdálkodásért felelős vezetők főleg a szabályozásoknak való megfelelőséggel foglalkoztak, jelenleg munkaidejük több mint felét (55 százalék) innovatív, stratégiai feladatokkal töltik.
“Az adat az új olaj” szlogenmanapság a vezető gazdasági lapok címoldalán bukkan fel. Ez érzékelteti, hogy vállalatok elkezdtek az adatra innovációs platformként tekinteni. Emiatt a CDO szerepe is átalakul: belső szolgáltatóból egyre inkább üzleti vezetővé válik: nemcsak a jogszabályi megfelelést biztosítja és a működési hatékonyságot javítja, hanem az új termékek, szolgáltatások kialakításában, az ügyfelek megtartásában is kikerülhetetlen.
Formálódó szerepkör
Az Informatica-IDC tanulmánya szerint az adatvagyon-gazdálkodási vezetők KPI-jának 80 százaléka olyan üzleti célokhoz kapcsolódik, mint a működési hatékonyság, az ügyfél-elégedettség, az adatvédelem, az innováció, a bevételek növelése és a produktivitás. Ezek alapján úgy tűnik, a CDO szerepkörén nincs mit változtatni, a valóság azonban mást mutat.
A NewVantage Partners felmérése szerint a vállalatok alig 28 százalékánál tiszta és világos a CDO szerepköre. A cégek közel fele (49 százalék) úgy véli, a feladatkör még fejlődik, kialakulóban van.
A legnagyobb gondot az jelenti, hogy a vállalatokon belül nincs egyetértés abban, hogy pontosan ki is felelős az adatokért. A szervezetek csupán 40,2 százalékánál a CDO ez a személy. Az esetek 11 százalékában a CIO felügyeli az adatokat, 12 százalékban valamelyik másik felsővezető feladatai közé tartozik, míg a vállalatok negyedénél (26,8 százalék) nincs egy közös felelős.
A vállalatok 70 százaléka nagyobb mértékben szeretne adatvezérelt lenni, a legtöbben azonban csak kevéssé tudják kihasználni az adataikban rejlő lehetőségeket. A felmérés szerint ez jórészt annak köszönhető, hogy a CDO-kkal szemben támasztott, egyre bővülő elvárásoknak rosszak a prioritásai.
A Chief Data Officer (CDO): a digitális transzformáció sarokköve
A CDO-k jelentik az üzlet és az IT közötti kapcsolódási pontot. A CDO csapata az üzleti követelményeket adat-követelményekre fordítja le az IT osztálynak, az üzleti szereplőknek pedig elmagyarázza, mit és mennyi idő alatt lehet a technológiai korlátok között a gyakorlatban megvalósítani. Az adatvagyon-gazdálkodási vezető tehát egyfajta tanácsadó és kapcsolódási pont az IT és az üzlet számára egyaránt.
Az adatvagyon-gazdálkodási vezető feladatai
A szervezetek eltérő feladatokat bíznak a CDO-ra. Az üzleti prioritásoktól függően egy adatvagyon-gazdálkodási vezető az alkalmazottak, az üzleti infrastruktúra és az ügyfelek adataiért is felelős lehet. A CDO feladata lehet, hogy a nyers adatból értéknövelt információs “vagyontárgyakat” alkosson, mint például egy dashboard vagy egy gépi tanulási modell.
A CDO feladata kollégáit olyan adatokkal, jelentésekkel támogatni, melyek a mindennapos döntéshozatalt megkönnyítik. Emellett olyan oktatást és önkiszolgáló eszközöket kell bevezetnie, amik a felhasználókat képessé teszik az adatok hatékony és önálló elemzésére, értelmezésére. Egy jó CDO képes olyan vállalati kultúrát teremteni, ahol az adatok az üzleti élet, és végső soron a digitális vállalat alapját képezik.
Az érzékeny adatok kezelésére a társadalom egyre inkább figyel, a szabályozás egyre szigorúbb, így az adatvédelem súlya is egyre nő a vállalatok életében. Az Adatvédelmi Tisztviselő felelőssége a belső szabályzatok és folyamatok kidolgozása, betartatása, ellenőrzése – de a CDO közreműködése nélkül e dokumentumok csupán a polcon porosodnának. A CDO és adatmenedzsment csapata kell ahhoz, hogy a GDPR megkövetelte vállalati adatvédelmi szabályzatokat implementálják is, és operacionalizálva a mindennapi vállalati részévé váljanak.
Mint a vállalatfejlesztés egyik legfontosabb projektjének szakértője, a CDO egyre komolyabb felhatalmazáshoz és nagyobb hatáskörhöz jut a szervezeten belül. A Gartner prognózisa szerint a CDO feladatköre a jövőben még tovább bővül:
A mai CDO 1.0 még az adatmenedzsmentre fókuszál.
A CDO 2.0 emellett átveszi az adatelemző csapat vezetését is. Bár az IT-ra bízza a szükséges képességek biztosítását, de ő felel a data pipe-ok, adat platformok, data lake-ek és adattárházak kialakításáért, és az üzlet által igényelt jelentések, elemzések szolgáltatásáért.
A CDO 3.0 a vállalat stratégiában gondolkodik: a cég digitális transzformációjának aktív részese, gyakran formális vezetője
Végül, a CDO 4.0 a digitális termékkel foglalkozó teljes üzletágat vezeti, annak eredményességéért felelős.
Az adatgazdálkodás csapatmunka
A mai CDO-k viszonylag kis csapattal dolgoznak, az Informatica-IDC által készített tanulmány szerint 71 százalékuk négy vagy még kevesebb data steward-dal, annak ellenére, hogy rengeteg a projekt, és a felelősség. “Az adatvagyon-gazdálkodási vezető, CDO gyakran a szükségesnél kisebb keretből gazdálkodik. Kis csapatuk van, és nagyon kell figyelniük, hogy ne aprózzák fel magukat. A legjobb gyakorlat az, hogy ha projektjeiket a vállalat legfontosabb üzleti céljait követve rangsorolják. Így nagyobb eséllyel jutnak hozzá a működésükhöz szükséges erőforrásokhoz” – tanácsolja Ghai. Ehhez meg kell nyerni többi kollégát is, így az adatalapú gondolkodás, az adatvagyon-gazdálkodás közös prioritássá válhat.
Közvetlen kapcsolat a CEO-val
Kritikus kérdés, hogy a CDO pontosan hol helyezkedik el a vállalati hierarchiában. Régebben a CDO-k nemigen kaptak felsővezetői támogatást, de ez szerencsére változóban van. Ahogy a vállalatok egyre érettebben használják fel az adataikat, megtanulják, hogy tenniük is kell azért, hogy megfelelő adatokhoz juthassanak. Ezért az adatvagyon-gazdálkodási vezető tipikusan annak az üzleti részlegnek jelent, amelyik legkritikusabbnak érzi az adatokat a működését illetően. A vállalat adat-, és digitális transzformációs érettségi fokától függően ez a marketing vezető, az értékesítési igazgató, vagy maga a CEO lehet.
Cég helyett digitális munkahely
A vállalati stratégiát és innovációt átalakító CDO-k számára talán a legnehezebb kihívás adattudatos gondolkodásra megtanítani a saját szervezetüket. A szokványos gondolkodás helyett a jövőben az jelent értéket a vállalat számára, ha a kollégák adat-kérdéseket tesznek fel, információban és a belőlük kinyerhető értékben gondolkodnak. Ez a közös gondolkodás és elemzés viszi előre a teljes szervezetet, ez alapozza meg a versenyképes digitális munkahelyet.
A digitális transzformációról régóta, sokat beszélnek, de gyakran félreértelmezik, nem megfelelően alkalmazzák a cégek. A COVID-19 hatására minden megváltozott, hirtelen minden az előtérbe került, ami digitális. Ma a társadalmi távolságtartás a mindennapok része, a digitális szolgáltatások és termékek jelentik a megszokottat.
– Hogyan sikerült belerázódni az Informatica ügyvezetői posztjába a járvány alatt?
– Eléggé őrült év van mögöttünk. Csak nyolc hónapja vagyok a cég ügyvezetője, de úgy tűnik, mintha két éve vezetném a vállalatot, annyi minden történt. A bizonytalanság közepette változatlan, hogy 27 éves vállalatunk működése három oszlopra támaszkodik: innováció, ügyfélközpontúság és emberközpontúság.
A járvány elején leginkább az embereinkre figyeltünk, hogy biztonságban tudjanak dolgozni. Segítettünk ügyfeleinknek is, sokan komoly nehézségekkel küzdenek. Segítettünk a kormányzati szervezeteknek és egészségügyi intézményeknek, hogy adatalapú döntéseket hozzanak a járvány elleni harcban, a gyógyításban. Ebben az időszakban nagyon tisztán kirajzolódott, hogy a digitális transzformáció soha nem volt ennyire fontos, mint most.
– Miről szól a digitális transzformáció és mi a fő kihívás ezen a téren?
– Sok a félreértelmezés a digitális transzformációval kapcsolatban. Ügyfeleink közül sokan foglalkoznak a digitális átalakulással. Nagyon gyakran kiderül azonban, hogy amit ők digitális transzformációnak gondolnak, az csupán modernizáció. Sokan úgy vélik például, ha már felhőalapú alkalmazásokat használnak, akkor már digitálisak, de ez sajnos nem igaz.
Az utóbbi pár hónapban számukra is nyilvánvalóvá vált, a digitális transzformáció azt jelenti, hogy alapjaiban, és gondolkodásmódban is digitális vállalattá kell válni. A digitális átalakulásnak sok arca van. A vállalatok új termékeket és szolgáltatásokat találnak ki, új kommunikációs csatornákat keresnek és találnak, és új működési és ellátási lánc modelleket építenek fel. A folyamatban pedig változnak a vállalatok is, új üzleti modelleket alkotnak.
– Mint az Informatica ügyvezető igazgatója, mint gondol, mi a közös a digitális transzformációban és az adatmenedzsmentben?
– Már az elmúlt években rájöttünk, és az elmúlt hat hónap megerősítette, hogy minden stratégiai digitális projekt végső soron egy adatmenedzsment projekt.
Ha meg szeretném jobban megismerni az ügyfelemet, akkor az összes, IT rendszereimen belül szétszórt adatra szükségem van, ezt kombinálnom kell az összes, ügyfélről szóló interakciós adattal és együtt kell értelmeznem ezeket. Gondoskodnunk kell, hogy megfelelő szabályozással és adatvédelemmel kezeljük az adatokat, így nem kockáztatunk megfelelőségi problémákat.
– Milyen stratégiát követ az Informatica?
– Vállalatunkban a cloud first, cloud native stratégiát követjük, ahol minden ügyfelünk felhőbe történő költözését gyorsítanánk. Azonban amikor felhőt mondunk, hibrid megoldásokban gondolkodunk. Vagyis cloud first megközelítéssel szeretnénk segíteni ügyfeleinket abban, amit on-premise csinálnak és ezt a felhőhöz kötjük.
Ugyanakkor nagyon bízunk a mesterséges intelligenciában: az exponenciálisan növekvő adatmennyiséget, a mai rendszerek komplexitását csakis MI segítségével tudjuk kezelni. És persze komolyan összpontosítunk ügyfeleink sikereire. Azt valljuk, hogy nemcsak technikai oldalon, hanem az üzleti értékteremtésben is segítenünk kell partnereinket.
Névjegy
Amit Walia, az Informatica ügyvezető igazgatója, 2013-ban csatlakozott a vállalathoz. A vállalat alelnökeként az adatintegrációs és -védelmi csapatot vezette, majd a termékek és stratégia csoport alelnöke és elnöke tisztségeket is betöltötte. Kinevezése előtt a termékek és marketing csoport vezetője volt. A szakember korábban tanácsadó vállalatnál, szoftvergyártónál és IT biztonsági cégnél is dolgozott vezető pozíciókban.
Sütiket használunk a tartalmak és hirdetések személyre szabásához, közösségi funkciók biztosításához, valamint weboldalforgalmunk elemzéséhez. Ezenkívül közösségi média-, hirdető- és elemező partnereinkkel megosztjuk az Ön weboldalhasználatra vonatkozó adatait, akik kombinálhatják az adatokat más olyan adatokkal, amelyeket Ön adott meg számukra vagy az Ön által használt más szolgáltatásokból gyűjtöttek. Kérjük, hogy a honlap használata előtt olvassa el a sütik használatára vonatkozó tájékoztatót az Adatvédelem oldalunkon! Az „Elfogadom, bekapcsolom a sütiket” gomb megnyomásával, vagy az ablak bezárásával beleegyezik az összes cookie (funkcionális, statisztikai, hirdetési, besorolással nem rendelkező) használatába. Amennyiben más sütibeállítást szeretne, akkor kérünk állítsa be a gombok segítségével, mely sütiket szeretne engedélyezni, majd zárja be az ablakot a mentéshez!
Sütiket használunk a tartalmak és hirdetések személyre szabásához, közösségi funkciók biztosításához, valamint weboldalforgalmunk elemzéséhez. Ezenkívül közösségi média-, hirdető- és elemező partnereinkkel megosztjuk az Ön weboldalhasználatra vonatkozó adatait, akik kombinálhatják az adatokat más olyan adatokkal, amelyeket Ön adott meg számukra vagy az Ön által használt más szolgáltatásokból gyűjtöttek. Kérjük, hogy a honlap használata előtt olvassa el a sütik használatára vonatkozó tájékoztatót az Adatvédelem oldalunkon! Ha kész a beállításokkal a Mentés és elfogadás gombra kattintva zárja be az ablakot, amivel beállításai mentésre kerülnek.
Az elengedhetetlen sütik segítenek használhatóvá tenni a weboldalunkat azáltal, hogy engedélyeznek olyan alapvető funkciókat, mint az oldalon való navigáció és a weboldal biztonságos területeihez való hozzáférés. A weboldal ezen sütik nélkül nem tud megfelelően működni.
Ezek a cookiek biztosítják a közösségi oldalakon történő megosztást, blogkommentelést, weboldalelhagyók aktuális akcióinkról történő tájékoztatását, vagy olyan információkat tudunk velük megjegyezni, amelyek megváltoztatják a weboldal magatartását, illetve kinézetét, erre példa lehet az Ön által előnyben részesített nyelv vagy a régió, amelyben tartózkodik.
Az adatok névtelen formában való gyűjtésén és jelentésén keresztül a statisztikai sütik segítenek a weboldal tulajdonosának abban, hogy megértse, hogyan lépnek interakcióba a látogatók a weboldallal.
You must be logged in to post a comment.