Der findes intet quickfix til dårlige data

For rigtig mange mennesker er det hverdag at få styr på dårlige data, og de sidder til daglig og mapper, justerer og kompenserer for, at datagrundlaget er dårligt. I denne artikel sætter jeg fokus på, hvad data management er og ikke mindst, hvad det ikke er, samt hvorfor data management er et bedre alternativ end at fixe sine dataudfordringer med hverdags-datarens og lappeløsninger. 

Når virksomheder inviterer os ud, fordi de gerne vil have vores hjælp til data management, så starter det første møde ofte med et håbefuldt spørgsmål, der går i retning af, "er der ikke en dims, eller en hub eller noget, der kan hjælpe os med at få styr på vores data?", eller "Vi ønsker et system, der kan hjælpe os med at få styr på data, hvad skal vi vælge?".

Det første jeg ofte må sige er, at der findes desværre ikke på den måde et quickfix, der løser deres problem. Men der er helt klart en vej ud af miseren, og noget teknologi kan måske nok komme på tale. Det er bare ikke nødvendigvis der, vi starter, når vi gerne vil have, at data forbliver gode over tid.

Så, hvor er det egentlig vi starter?

Ofte er det IT, der kontakter os, måske fordi de er prygelknabe for forretningen, når "systemet" ikke virker, og IT gang på gang konstaterer, at systemet ikke fejler noget, men at data er dårlige. Og her har vi så fat i vores udgangspunkt. De fleste data er nemlig forretningens "eje” – ikke IT’s. Og den gode grund til det er, at det er forretningen, der ved, hvordan gode data ser ud, og hvorfor de skal se ud på en bestemt måde, for at deres processer fungerer. 

Vi ved af erfaring, at data management er et sejt træk. Så for at lykkes, skal vi skabe resultater – hurtigt. Og derfor drejer jeg hurtigt samtalen hen på: Hvor gør det ondt i forretningen? Er vi heldige, har IT faktisk en god ide. Er vi ikke, så er det helt klart der, vi må starte. Hvis man ikke står over for at skulle have et nyt ERP-system eller kigger ind i en virksomhedsfusion, så lad være med at gøre scope for stort. Start småt, men start med noget, der vil gøre en mærkbar forskel for forretningen. Når først forretningen oplever, at deres hverdag bliver lettere, er det nemmere at lokke flere til og øge scope. Desuden giver det muligheden for at få nogle konkrete erfaringer med, hvad der virker i den enkelte virksomhed.

En anden central forudsætning for at lykkes er, at du ikke starter dit data management-projekt som en græsrodsbevægelse. Data kan ikke blive gode, hvis der sidder et lille hjørne af organisationen og forsøger at flette noget sammen, der skal gælde globalt. Data management-initiativet skal forankres så tilpas højt i organisationen, at det er en med et globalt mandat, der står på ølkassen og siger: ”Venner, hvis vi skal lykkes, er vi nødt til at blive enige om, hvordan vores data skal se ud på tværs af virksomheden”. En central udfordring med dårlige data er nemlig , at du pludselig har pærer og bananer på tværs af dine systemer og afdelinger, og ingen ved, hvad der er "sandheden". Siloer er døden for gode data og en væsentlig årsag til de mest gængse dataudfordringer.   

At starte et data management-projekt op er begyndelsen på en ny praksis. En ny blivende praksis, som skal praktiseres og forbedres lige så længe virksomheden eksisterer. Det skal ses på linje med de opgaver, der løses i nogle af de mere veletablerede funktioner som HR og Finans. Hvis man har købt ind på ideen om, at data er vigtige, at man ønsker at være mere datadreven og ønsker automatisering eller at gøre brug af nogle af tidens hotteste teknologitrends, bør man også prioritere at sikre tilstrækkelig god datakvalitet. Som bekendt vokser mængden af data hele tiden, og der kommer ændringer til eksisterende data, nye krav mv. Derfor giver det sig selv, at data management-praksissen også er en permanent ordning – ikke kun et projekt. 

Når man skal starte sin data management-praksis op, kan man læse sig til meget information om, hvad der skal til for at lykkes. Der findes tykke bøger om data management. Min erfaring er dog, at nogle virksomheder gennem tiden faktisk har taget tilløb til data management og har forsøgt at indføre noget data-governance eller har købt en ”dims”. Men noget er gået galt, initiativet har ikke givet de ønskede resultater, og man er blevet metaltræt hen ad vejen, indtil man måske nærmest har givet op, og de dårlige data har sejret. Og det er synd! For griber man det rigtigt an, ved eventuelt at få hjælp af eller ansætter nogen, der har gjort det før, så kan man virkelig få nogle genveje til at komme godt i gang.

Gartner anbefaler også at få hjælp fra tredjepart for at ”fast tracke time to value”.¹ Husk dog på, at data management ikke kan være et ”konsulentprojekt”. Nøglen til succes og bæredygtig data management ligger i stor overdragelse af viden og aktiv involvering af medarbejdere. Når først man har set, hvordan man kan arbejde systematisk med data management, kan man i virksomheden selv tage praksissen videre. Jeg lover, at det ikke er raketvidenskab, men hvis man aldrig har gjort det før, så bliver det måske en mere snoet vej, man går af, som i værste tilfælde kan lede til enden på noget, som det er så vigtigt at lykkes med.

I mit næste indlæg skriver jeg om master data, hvad det er, og hvorfor det er vigtigt, at få styr på sine master data først, når du ikke længere vil være offer for dårlige data. Hvis du har ønsker til emner, som jeg skal tage op eller har spørgsmål, så skriv gerne til mig.

¹https://s3.amazonaws.com/bizzabo.file.upload/VVo19sNqRyKqLd2EqWNL_Oct5TCraig.pdf