ממשל נתונים וטיוב נתונים במערכות CRM

איך פותרים בעיות איכות נתונים?

שינוי תפישה – ראשית על עסקים בכל גודל, להפסיק להסתכל על נתונים (נתוני הלקוחות ועוד) כאל תוצר לוואי של הפעילות העסקית, אלא להבין כי הנתונים הם ליבת העסק! עסקים צריכים למפות את הצמתים בהם נאספים ומתעדכנים נתונים ולזהות את נקודות הכשל בהן עשוי לחדור פנימה מידע שגוי. 
יש להתייחס אל מידע שגוי כמו אל וירוס המחליש את העסק.

אסטרטגיית מידע – לאחר המיפוי יש לבנות אסטרטגיית מידע אודות לקוחות, ספקים, נתונים כספיים, עצי מוצר, טרנזקציות ועוד ולמפות את זרימת המידע בעסק. 
כדאי לנסות תרחישים שונים של זרימת מידע שגוי ולזהות איזו תגובת שרשרת עשויה להתרחש בשל אותו פריט מידע שגוי.

אנשים – על ארגונים למנות אדם שיהיה אחראי על הנתונים בארגון (CIO = Chief Information Officer). ברוב הארגונים מי שאחראי על הנתונים הוא מנהל מערכות המידע (מנמ”ר או CTO). זו אסטרטגיה שגויה לדעתנו. למנהל מערכות מידע די והותר תחומי אחריות ואתגרים. הוא אחראי להקמה, ניהול ותפעול מערכות המידע בארגון, הוא אחראי להמשכיות עסקית, לאבטחת מידע, תשתיות, תקשורת ועוד ועוד. מנהל מערכות המידע אינו נמדד על איכות המידע, אלא על איכות מערכות המידע. לכן, אנו מאמינים כי יש למנות אדם שיהיה אחראי על הנתונים הארגוניים ומנהל מערכות המידע יספק לו שירותים, כפי שמנהל הכספים מקבל ממנהל מערכות המידע כלים ממחושבים לניהול תחום הכספים. 
למנות אחראי על נתונים זה צעד ענק אך לחלוטין לא מספיק. יש להדריך את האנשים בכל רמות הארגון לגבי חשיבותם של הנתונים ואף ליצור מנגנון מתגמל עבור הקפדה על דיוק ואיכות נתונים. על מנהל הנתונים לזהות משתמשים עסקיים בתוך הארגון שיכולים לסייע לו בזיהוי וטיפול במוקדי בעיות איכות נתונים. 
מומלץ גם כאן לטפל קודם כל ב”אבנים הגדולות” ורק אחר כך בקטנות יותר… מגמה זו של מינוי בעל תפקיד האחראי על הדאטה כנכס לארגון תופסת תאוצה וניתן לראות כי יותר ויותר ארגונים שמינוי CDO = Chief Data Officer שאחראי להוציא אל הפועל את אסטרטגיית המידע בארגון.

תהליכים – יש לזהות תהליכים בהם יש נקודות כשל מידע ולשקול את אופן הטיפול המתאים. ישנם מקומות בהן הטיפול בבעיית איכות הנתונים חייב להיות אונליין (כמו בדוגמת תיקון השגיאות במנוע החיפוש של גוגל), וישנם מוקדי בעיות איכות נתונים בהם מספיק לתקן את המידע אחת לתקופה. יש לבצע דירוג דומה לגבי רמת השגיאה הדורשת טיפול. ישנם מקומות בהם טווח הטעות המקובל יכול להיות אחוזים בודדים ויש מקומות בהן טווח הטעות חייב להימדד בשברי אחוזים.

טכנולוגיה – ישנם כלים שייעודם הוא טיוב נתונים, הכוללים מנגנוני זיהוי בעיות איכות נתונים, הצגתם, וטיפול בהם. מרבית הכלים אינם תומכים עברית ואלו התומכים בעברית עולים הון עתק ודורשים מיומנות רבה. בארגונים רבים ניתן ליישם כלים פשוטים שייעודם הוא מניעת הזנת נתונים שגויים בעתיד ואת המידע השגוי שכבר זורם במערכות המידע ניתן לטייב אחת לתקופה באמצעות חברת טיוב נתונים או באמצעות צוות פנים ארגוני עם ידע, ניסיון וכלים מתאימים.

ייעוץ וליווי – קבלו ייעוץ וליווי ממומחים לאיכות נתונים. השתמשו בשירותיה של חברה לטיוב נתונים לא רק על מנת לבצע טיפול בנתונים שגויים, אלא גם כדי לסייע לכם להוביל את התהליך בתוך הארגון ולסייע לכם להימנע מטעויות שרק ירחיקו אתכם מהמטרה.

משילות נתונים – אחרון חביב ואולי החשוב מכולם: ממשל נתונים (או משילות נתונים) Data Governance – פעולה מתכללת הכוללת מתודולוגיה וטכנולוגיה לניהול נתונים, שמירה על איכות הנתונים, מתן ההרשאות הנכונות, שמירה על פרטיות הנתונים (על פי הגדרות הרגולציה), ניהול תחומי האחריות על הנתונים שונים (מי האבא של הנתונים בכל תחום).