Μια επιχείρηση επενδύει σε ένα σύγχρονο CRM, συνδέει το ηλεκτρονικό της κατάστημα με το σύστημα αποθήκης και δημιουργεί αναλυτικά dashboards για να παρακολουθεί τις πωλήσεις της. Όλα δείχνουν οργανωμένα. Μέχρι που ένας πελάτης λαμβάνει δύο φορές το ίδιο email, ένα προϊόν εμφανίζεται διαθέσιμο ενώ έχει εξαντληθεί και μια οικονομική αναφορά παρουσιάζει διαφορετικά αποτελέσματα από εκείνα του λογιστηρίου. Το πρόβλημα δεν βρίσκεται απαραίτητα στην τεχνολογία. Μπορεί να βρίσκεται στα ίδια τα δεδομένα.
Η έννοια του Data Quality, δηλαδή της ποιότητας δεδομένων, αφορά το κατά πόσο οι πληροφορίες που χρησιμοποιεί μια επιχείρηση είναι ακριβείς, πλήρεις, συνεπείς και κατάλληλες για τον σκοπό τους. Σε έναν κόσμο όπου ολοένα περισσότερες αποφάσεις βασίζονται σε ψηφιακά συστήματα, αυτή η ποιότητα αποκτά ιδιαίτερη σημασία.
Για χρόνια, οι επιχειρήσεις προσπαθούσαν να συγκεντρώσουν όσο το δυνατόν περισσότερα δεδομένα. Πληροφορίες για πελάτες, παραγγελίες, επισκέψεις στην ιστοσελίδα, οικονομικές συναλλαγές και αποθέματα αποθηκεύονται καθημερινά σε διαφορετικές πλατφόρμες. Η ύπαρξη όμως περισσότερων πληροφοριών δεν σημαίνει απαραίτητα και καλύτερη γνώση.
Αν τα δεδομένα είναι λανθασμένα, ελλιπή ή παρωχημένα, ακόμη και ένα εξελιγμένο σύστημα ανάλυσης μπορεί να οδηγήσει σε προβληματικά συμπεράσματα.
Ας πάρουμε ως παράδειγμα μια εταιρεία που διατηρεί πελατολόγιο σε περισσότερα από ένα συστήματα. Ο ίδιος πελάτης μπορεί να εμφανίζεται με διαφορετικό όνομα, δύο email ή παλιά στοιχεία επικοινωνίας. Αν αυτές οι εγγραφές δεν συνδεθούν σωστά, η επιχείρηση μπορεί να θεωρεί ότι εξυπηρετεί περισσότερους μοναδικούς πελάτες από όσους έχει πραγματικά.
Το αποτέλεσμα επηρεάζει πολύ περισσότερα από μια απλή λίστα επαφών. Μπορεί να αλλοιώσει τις αναφορές πωλήσεων, να οδηγήσει σε λανθασμένη τμηματοποίηση του κοινού και να δημιουργήσει προβλήματα στις διαφημιστικές καμπάνιες.
Η ίδια δυσκολία εμφανίζεται και στη διαχείριση αποθεμάτων. Αν το ηλεκτρονικό κατάστημα δεν ενημερώνεται σωστά από το σύστημα αποθήκης, ένας πελάτης μπορεί να αγοράσει προϊόν που δεν υπάρχει πλέον. Η εταιρεία αναγκάζεται τότε να επικοινωνήσει μαζί του, να ακυρώσει ή να τροποποιήσει την παραγγελία και να διαχειριστεί μια αρνητική εμπειρία που θα μπορούσε να είχε αποφευχθεί.
Έτσι, ένα μικρό σφάλμα δεδομένων μετατρέπεται σε πραγματικό λειτουργικό κόστος.
Η ποιότητα των πληροφοριών έχει επίσης μεγάλη σημασία για τη διοίκηση. Όταν δύο τμήματα παρουσιάζουν διαφορετικούς αριθμούς για τον ίδιο δείκτη, η συζήτηση μεταφέρεται από τη λήψη αποφάσεων στην προσπάθεια εντοπισμού της σωστής πληροφορίας.
Για παράδειγμα, το τμήμα πωλήσεων μπορεί να υπολογίζει τις παραγγελίες με βάση την ημερομηνία καταχώρισης, ενώ το οικονομικό τμήμα να χρησιμοποιεί την ημερομηνία τιμολόγησης. Οι αριθμοί μπορεί να διαφέρουν χωρίς κάποιος από τους δύο να έχει κάνει απαραίτητα λάθος. Αν όμως δεν υπάρχουν κοινοί ορισμοί, η επιχείρηση δυσκολεύεται να αποκτήσει ενιαία εικόνα.
Εδώ βρίσκεται μια σημαντική διάσταση του Data Quality. Τα σωστά δεδομένα δεν χρειάζεται μόνο να είναι ακριβή. Πρέπει και να έχουν την ίδια σημασία για όλους όσοι τα χρησιμοποιούν.
Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης κάνει το ζήτημα ακόμη πιο σημαντικό. Πολλές επιχειρήσεις θέλουν πλέον να χρησιμοποιούν AI για αναλύσεις, προβλέψεις ή αυτοματοποίηση καθημερινών εργασιών. Ωστόσο, ένα σύστημα που βασίζεται σε λανθασμένες ή ανεπαρκείς πληροφορίες δεν μπορεί να εγγυηθεί αξιόπιστα αποτελέσματα.
Αν μια εταιρεία ζητήσει από ένα εργαλείο AI να αναλύσει τις αγοραστικές συνήθειες των πελατών της, αλλά η βάση δεδομένων περιλαμβάνει διπλές εγγραφές και ελλιπές ιστορικό, τα συμπεράσματα μπορεί να είναι παραπλανητικά. Η αυτοματοποίηση δεν διορθώνει αυτόματα τις αδυναμίες των πληροφοριών που της παρέχονται.
Αυτό δεν σημαίνει ότι κάθε επιχείρηση χρειάζεται να δημιουργήσει ένα μεγάλο και περίπλοκο σύστημα διαχείρισης δεδομένων. Η βελτίωση μπορεί να ξεκινήσει από απλές, οργανωμένες διαδικασίες.
Ένα πρώτο βήμα είναι η καταγραφή των βασικών πηγών πληροφορίας. Πού αποθηκεύονται τα στοιχεία των πελατών; Ποιο σύστημα ενημερώνει τα αποθέματα; Από πού προκύπτουν οι οικονομικές αναφορές; Όταν αυτές οι απαντήσεις είναι ξεκάθαρες, γίνεται ευκολότερο να εντοπιστούν οι ασυνέπειες.
Στη συνέχεια, η επιχείρηση μπορεί να ορίσει συγκεκριμένους κανόνες καταχώρισης. Τα υποχρεωτικά πεδία, η ενιαία μορφή ημερομηνιών και η αποφυγή διπλών εγγραφών μπορούν να περιορίσουν πολλά καθημερινά προβλήματα. Αντίστοιχα, οι αυτοματοποιημένοι έλεγχοι μπορούν να εντοπίζουν ασυνήθιστες τιμές ή ελλιπή στοιχεία πριν αυτά επηρεάσουν άλλες διαδικασίες.
Ιδιαίτερη σημασία έχει και η επικαιρότητα. Μια πληροφορία μπορεί να ήταν σωστή πριν από έξι μήνες, αλλά να μην ανταποκρίνεται πλέον στην πραγματικότητα. Μια αλλαγή διεύθυνσης, μια νέα τιμή προϊόντος ή η αποχώρηση ενός υπευθύνου μπορούν να καταστήσουν παρωχημένα δεδομένα που κάποτε ήταν απολύτως ακριβή.
Για αυτό, η ποιότητα δεδομένων δεν αποτελεί εργασία που ολοκληρώνεται μία φορά. Χρειάζεται συνεχή παρακολούθηση και ξεκάθαρες ευθύνες.
Το ζήτημα δεν αφορά αποκλειστικά το IT. Οι άνθρωποι που καταχωρίζουν παραγγελίες, ενημερώνουν πελατολόγια ή δημιουργούν οικονομικές αναφορές επηρεάζουν καθημερινά την ποιότητα των πληροφοριών. Αν δεν υπάρχουν κοινές διαδικασίες, τα λάθη μπορούν να μεταφέρονται από το ένα τμήμα στο άλλο.
Μια επιχείρηση που θέλει να βασίζεται περισσότερο στα δεδομένα της χρειάζεται επομένως να επενδύει και στον τρόπο με τον οποίο αυτά δημιουργούνται, ενημερώνονται και χρησιμοποιούνται.
Η αξία αυτής της προσπάθειας δεν περιορίζεται στην αποφυγή τεχνικών προβλημάτων. Τα αξιόπιστα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν την ομάδα να κατανοεί καλύτερα τους πελάτες, να εντοπίζει πραγματικές ευκαιρίες και να λαμβάνει αποφάσεις με μεγαλύτερη σιγουριά.
Η τεχνολογία προσφέρει σήμερα εντυπωσιακές δυνατότητες ανάλυσης. Dashboards, αυτοματισμοί και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες πληροφοριών. Όμως η πραγματική τους αξία εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα όσων επεξεργάζονται.
Γιατί τελικά, το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα δεν βρίσκεται πάντα στην επιχείρηση που συγκεντρώνει τα περισσότερα δεδομένα, αλλά σε εκείνη που μπορεί πραγματικά να τα εμπιστευτεί.
