Ritva Aula förklarar varför data governance spelar en helt avgörande roll för din framtid.
10 januari 2020
Data governance – att se till att du har kontroll över att din data verkligen speglar verkligheten – är en nyckelfaktor för att göra data till något som på riktigt servar dina kunder eller skapar nya affärsmöjligheter. Det pratas ofta om detta – men ändå är det inte alltid tydligt vad data governance egentligen är och varför man överhuvudtaget ska bry sig om det.
Ett vardagligt exempel är våra telefoner. Tänk dig att du ska kontakta en kund. Du söker igenom dina kontakter, men det visar sig att informationen är felaktig eller helt saknas. Resultatet blir att du inte lyckas skapa kontakt alls, eller kontaktar fel person. För att skapa kontakt behöver du utföra en massa extra arbete.
Om vi utökar scenariot till hela ditt företag och multiplicerar det med hundra eller till och med tusen, då människor ska använda data från tio- eller hundratals olika verktyg. Om datan de blir servade med är felaktig eller saknas, blir resultatet följaktligen felaktiga beslut och felaktiga handlingar. Eller inget beslut eller handling överhuvudtaget. Och allt detta innebär såklart en massa onödigt arbete. Dessvärre är detta inget tankeexperiment, utan en krass verklighet inom många företag…
Data governance ska se till att liknande saker inte händer, utan datan blir systematiskt hanterad och betraktad som en strategisk tillgång. Precis som för andra kritiska funktioner inom företaget krävs att data blir ett fokusområde för ledning och chefer. Enkelt uttryckt – data governance behövs för att säkerställa att man samlar kvalitetsdata, fattar bättre datadrivna beslut, och att det görs på ett kostnadseffektivt sätt.
Hur man betraktar datan påverkar hur man använder sig av den. En mycket vanlig begreppsförvirring är till exempel den mellan datainnehåll och datarelaterade verktyg.
Hypade begrepp som data science, machine learning (ML) och artificiell intelligens (AI) är samtliga fantastiska metoder som hjälper företag att lyckas. Men ingen av dem är i sig en magisk ingrediens som gör ett företag datadrivet. Samtliga dessa är verktyg och metoder använder sig av datainnehåll som samlats ihop på annat håll. Verktygen kan omformulera datainnehållet till nya insikter och till optimeringar av befintliga affärsprocesser. Men – utan data med tillräckligt hög kvalitet, fungerar verktygen betydligt sämre än de borde.
Allt detta betyder att datakvalitet är ett måste. Data beskriver det som händer eller det som hänt vilket skapar förståelse för nuläget och möjliggör prognoser för framtiden. Om datan är felaktig, blir det istället “fake news”. Data governance, om den görs på ett bra sätt, ser till att korrekt data med hög kvalitet identifieras, samlas och tillgängliggörs på olika nivåer inom organisationer.
Förståelse för hur data fungerar hjälper till här. Tänk dig data som vatten, som flyter genom rören i ett vattenverk. Vattnet behandlas och processas av specialiserade verktyg för att säkerställa att det håller tillräckligt hög kvalitet. Vattnet förvaras sedan korrekt för att till sist kunna nyttjas på ett säkert sätt. Precis som med vattnet kommer data ofta från andra ställen än där den konsumeras. Var datan kommer ifrån, vad som händer med den på vägen mot datakonsumenterna är därför viktig kunskap som företag borde sätta högt på agendan.
Det andra vanliga missförståndet är att IT eller IT-strategi på egen hand säkerställer data av god kvalitet. Så är inte fallet. Som i exemplet med vattenverket, krävs differentierade roller. Roller och ansvarsområden inom data bör vara tydliga och dessutom kommuniceras i hela företagsstrukturen. Om själva affärsverksamheten får en nyckelroll i att definiera behoven av data, och ett säkerställande av datainnehållet, blir det också betydligt lättare att sätta in rätt kompetens – både i företaget i stort och specifikt inom IT.
Det tredje vanliga problemet är en avsaknad av strategi för datahantering. Data governance och datahantering måste vara en del av det dagliga arbetet – en business-as-usual-funktion. För att bli det behövs en strategi som spänner över företaget i stort. En strategi för datahantering bör se till att silon eller parallella och motstridiga data governance-funktioner inte uppstår inom olika affärsenheter. Istället bör hanteringen vara direkt kopplad till den övergripande affärsstrategin, med tydliga ägarskap och roller. Till sist – stöd från ledningsnivå är helt essentiellt. Utan det stödet kommer alla försök till att uppnå en långlivad och övergripande data governance antagligen att misslyckas.
Data governance blir mer och mer kritiskt. En ständigt ökande datamängd, regleringar som till exempel GDPR – vilka skapar nya restriktioner och policys – understryker vikten av företagsövergipande strategier. Dessutom möts vi av nya utmaningar när datadrivna initiativ och digitaliseringprojekt blir allt vanligare.
Om det då saknas en stabil data governance, kommer många organisationer att mötas av dysfunktionella algoritmer, vilket i sin tur leder till att ökade resurser går till datavalidering och misslyckade projekt. Nybildade data science-teams kommer inte att kunna arbeta effektivt om deras tid går åt till att hitta, förstå och validera data. Produktiviteten minskar, kostnaderna ökar, rörligheten begränsas och skapar missnöje hos personalen.
Förutom detta blir det mycket svårt att utan data governance bygga företagsspecifik kompetens och produktfördelar inom datadrivna områden som till exempel kundupplevelse eller transformation.
Det finns ett tydligt samband mellan hur väl du lyckas med data governance och hur väl du lyckas som företag. När ett företag börjar definiera sin data governance, bygger man faktiskt en kärnkompetens.
Så hur är det med kvaliteten på din data? Hur tänker du angripa data governance? Har du funderat över att göra en bedömning av hur moget ditt företag är när det kommer till datahantering, så du kan få en startpunkt? Om du inte redan ställt dig de här frågorna, är det hög tid nu.