Po pierwsze, Master Data Management – dla biznesu i bezpieczeństwa prawnego

Powszechnie w biznesie mówimy, że dane są skarbem firmy, że są tym zasobem, z którego możemy zbudować najcenniejsze nasze produkty lub usługi, że są podstawą trafnych decyzji biznesowych. Napomykamy także, że stanie się tak pod warunkiem, że te dane są wiarygodne, a także przetwarzane i udostępniane wedle przemyślanych zasad i z pomocą komfortowego narzędzia. Jednak już i ta wiarygodność i zasady i narzędzia jest w większości firm pod dużym znakiem zapytania.

Powody biznesowe dość powolnie zmieniają nasze podejście do danych od deklaratywnie pozytywnego poprzez faktyczne działania porządkujące ten obszar aż do modelu biznesu tzw. data-driven. Powodów jest wiele, a jednym z ważniejszych jest pewnie brak presji, że bez lepszego zorganizowania tego obszaru firma i jej zarząd poniesienie drastyczne konsekwencje. Utracone korzyści tak nie bolą i nie mobilizują do działania, jak realne zagrożenie stratami i karami. A wygląda na to, że nastały czasy, gdy do wdrożenie zarządzania danymi będzie motywować nas przede wszystkim strach, a nie ambicja lub chciwość.

Nastał bowiem Cyfrowy Fiskus, czyli taki, który na bieżąco analizuje dane spływające szerokim strumieniem z firmy, do jej kontrahentów, innych spółek w grupie, z banków, z innych źródeł. Polski fiskus, ale jest to zjawisko światowe, bardziej niż jakakolwiek firma zmienił model „biznesu” na „data-driven”. Zmusza tym samym firmy do takiej troski o dane, aby obraz firmy – każdej transakcji – widoczny w przekazywanych plikach i innych danych był dokładnie taki, jaki wynika z danych pozyskanych przez fiskusa od jej kontrahentów, z banku, itd. Ponadto, oczywiście, zmusza do drobiazgowej i bieżącej weryfikacji danych, np. o kontrahentach, zgodnie z regulacjami. W przypadku zlekceważenia tej sytuacji i spółka, i zarząd musi się liczyć z karami, a w najgorszym przypadku także utratą wiarygodności i zdolności działania na rynku.

W II edycji programu Cyfrowy Fiskus – zaczynającej się 12.12 w Warszawie – będziemy rekomendować najlepsze praktyki i narzędzia Data Governance, dające korzyści zarówno biznesowe, jak i bezpieczeństwo prawne.

Zaczniemy od Master Data Management. „Zdefiniowanie podstawowych danych, tzw. master data, jest obowiązkowym pierwszym krok w budowaniu strategii zarządzania danymi przedsiębiorstwa. Master data znajdują się w centrum wszystkich kluczowych procesów biznesowych i aplikacji. Bez stworzenia zaufanego, pełnego obrazu danych podstawowych, organizacja nie będzie w stanie skutecznie i wydajnie realizować swoich inicjatyw biznesowych i informatycznych.” – mówi Andrzej Burzyński, dyrektor ds. Data Governance w BI Insight. Zatem dane podstawowe opisują, czym zajmuje się firma i jaki jest trzon jej biznesu. „To spójny i jednolity zestaw identyfikatorów i atrybutów, który opisuje podmioty przedsiębiorstwa, w tym klientów, potencjalnych klientów, dostawców, produkty, relacje i hierarchie. Nie zmieniające się od lat wyzwanie polega na określeniu takiego zbioru atrybutów dla klientów, produktów i dostawców, wokół których skoncentrowana jest aktywność przedsiębiorstwa zarówno w sferze operacyjnej jak i analitycznej.” – mówi ekspert.

Korzyści, jakie przynosi sformalizowane zarządzanie danymi podstawowymi w systemach MDM, dotyczą nie tylko jednej domeny biznesowej czy jednego aspektu technologicznego. Ujawniają się one w newralgicznych obszarach przedsiębiorstwa, począwszy od zarządzania relacjami biznesowymi (CRM), poprzez systemy wsparcia decyzji (BI), kompleksowego zarządzania danymi, procesami i rolami (DG), aż po kwestie bezpieczeństwa danych wrażliwych (RODO) oraz bezpieczeństwa względem fiskusa (pliki JPK i inne) i wymagania regulacyjne ustawy o przeciwdziałaniu praniu pieniędzy (AML).

Rys. 1. Rozwiązanie MDM autorstwa BI Insight.

W wielu organizacjach jakość danych nie jest sprawą zupełnie nową, w szczególności w kontekście projektów integrujących dane z wielu źródeł, jak Hurtownie Danych, czy systemy Business Intelligence. Wdrożenie Hurtowni Danych i Business Intelligence uświadamia organizacjom wiele kwestii związanych z jakością danych i problemów z niejednoznaczną ich interpretacją. To także etap budowania centralnych słowników pozwalających na uniwersalną kategoryzację i interpretację pojęć biznesowych. Jest to dobra podstawa do osiągnięcia pierwszego etapu strategii: budowy analitycznego MDM.

„Bazując na powyższych doświadczeniach, wystarczy dodać do bieżących rozwiązań narzędzia oraz uruchomić procesy łączące słowniki z procedurami zarządzania jakością i spójnością danych (Data Governance), aby w pełni zoperacjonalizować dedykowane procesy zarządzania danymi. Bardzo ważne jest umiejscowienie w organizacji odpowiedzialności za procesy i ich rezultaty. Aby móc mówić o dalszym rozwoju MDM muszą być one realizowane bezpośrednio przez użytkowników biznesowych lub powołane w tym celu jednostki (Biuro Data Governance, Zespół Jakości Danych).” – podpowiada Andrzej Burzyński.

Na tym etapie biznes będzie w stanie przejąć odpowiedzialność za własne dane na poziomie analitycznym, czyli będzie mógł zidentyfikować problemy, a następnie stworzyć reguły i procesy korygujące. Analityczny MDM nie da jeszcze pełnych możliwości zapobiegania problemom u źródła, w miejscach powstawania danych. Będzie to jednak możliwe tam, gdzie analiza jakości danych umożliwi diagnozę przyczyn i łatwe ich usunięcie na etapie konsolidacji i biznesowej interpretacji.

Doświadczenia z wykorzystania analitycznego MDM stają się podstawą do wdrożenia operacyjnego MDM. Operacyjny MDM pełni już znacznie bardziej aktywną rolę. Poza samą obserwacją i analizą jakości danych, jest głównym systemem, w którym realizowane są procesy zarządzania danymi podstawowymi, a więc eliminacji błędów, integracji, deduplikacji i wzbogacania danych. Odpowiada m.in. za hierarchie, atrybuty, parametry źródłowe, a także standaryzację danych i metody ich łączenia, konieczne do zapewnienia spójności i wysokiej jakości danych.

„Rezultatem implementacji operacyjnego MDM jest zestaw referencyjnych danych podstawowych, który następnie jest udostępniany innym systemom i użytkownikom (subskrybentom MDM). W ten sposób operacyjny MDM staje się centralnym źródłem wszystkich słowników danych i ich właściwej interpretacji biznesowej.” – podsumowuje Andrzej Burzyński.

W efekcie oczekiwać należy systematycznego wzrostu jakości danych, pełnej automatyzacji procesów zarządzania danymi oraz wzrost zaufania do danych podstawowych. Tym samym ciężar odpowiedzialności za dane zostanie przeniesiony z jednostek IT na właścicieli biznesowych. Sprzyjać temu będą zmiany w organizacji, które wyodrębnią jednostki/role biznesowe odpowiedzialne za jakość danych podstawowych.

__________________________

Andrzej Burzyński, dyrektor ds. data governance w BI Insight http://www.biinsight.pl będzie ekspertem spotkania w Klubie Dyrektorów Finansowych „Dialog” w dniu 12.12.2019 na warszawskiej GPW. Więcej informacji i możliwość rejestracji na spotkanie https://evenea.pl/event/cf-warszawa-12122019/