Home CRM אני והדאטה ישבנו בצוותא

אני והדאטה ישבנו בצוותא

by Sella Yoffe
bad data

האזנה לפוסט

בטח כבר שמעת איפשהו לפחות כמה פעמים את המשפט: “דאטה הוא הנפט החדש” (Data Is the new Oil). כפי שמכונית או מטוס מונעים בדלק, כך הדאטה היא הדלק שמניע עסקים מודרניים. מה קורה כשהדלק הזה אינו זורם כמו שצריך? או כשהדלק הזה מזוהם?​

לאן שלא נביט סביבנו, אנחנו עטופים בדאטה, בכל תחומי החיים. בכלכלה, בעסקים, בבריאות, בחיי החברה. בעצם בכל זמן ומקום.

אנו מקבלים החלטות יומיומיות בהתבסס על דאטה, מתי לצאת לעבודה ואיך לנווט בדרך הכי מהירה ויעילה ליעדנו ומעדיפים להתבסס על דאטה (וייז) גם אם אנו מכירים את הדרך היטב. אנו מחליטים מה ללבוש, אם לקחת מטריה, מתי להתאמן בהתבסס על דאטה (אפליקציות מזג אויר). אנו מנטרים את הפעילות הספורטיבית, הכושר הגופני ואיכות השינה שלנו באמצעות דאטה שנמדדת ומנותחת על ידי wearable devices (לבישים). אנו מתכננים את החופשות שלנו בהתבסס על דאטה. עם איזו חברת תעופה נטוס, היכן נלון, מה נאכל, איפה נבקר. מה מומלץ ומה מושמץ. גם החלטות גדולות ומשמעותיות, הקשורות בבריאותנו בניהול הכסף שלנו, שמשפיעות על מהלך חיינו לשנים לבוא, מבוססות על דאטה. מה ערכי בדיקות הדם שלנו, האם אנחנו זקוקים לתוספי מזון או ויטמינים, או טיפול רפואי, איזו פנסיה תהיה לנו, כמה כסף אנו חוסכים, אילו השקעות לבצע. איפה כדאי לקנות דירה. איזו שכונה טובה יותר, איזה בית ספר יותר טוב לילדנו ועוד עוד. גם התכנים שאנו רואים ברשתות החברתיות ובערוצי החדשות מבוססים על דאטה. אנו מקבלים החלטות בהתבסס על מה שקראנו או ראינו שם. עד כמה אנחנו סומכים על הדאטה הזו? האם הדאטה נכונה, מלאה ומדויקת? מה המשמעות עבורנו אם קיבלנו החלטות בהתבסס על דאטה שאינה נכונה או אפילו מזויפת (פייק ניוז)?

 

הנפט החדש

בטח כבר שמעת איפשהו לפחות כמה פעמים את המשפט: “דאטה הוא הנפט החדש” (Data Is the new Oil). לאמור, שבעידן החדש, ערכה של הדאטה עולה על ערכו של הנפט, אך גם כדי להמחיש שכפי שמכונית או מטוס מונעים בדלק, כך הדאטה היא הדלק שמניע עסקים מודרניים. הדאטה זורמת בצינורות בין אגפים, חטיבות ומחלקות, עוברת בין מערכות מידע שונות פנים ארגוניות וחיצוניות. בעסקים מסוימים, הדאטה מסתכמת בנתוני לקוחות ונתוני הנהלת חשבונות בלבד. בעסקים אחרים העלילה מורכבת יותר ובנוסף לנתוני לקוחות, קיימת דאטה אודות טרנזקציות של פעילות הלקוחות (כגון קניות, שימושים), מוצרים, חלקים, פריטים, נתוני יצור, מלאי, מכירות, תוצאות של בדיקות מעבדה, נתוני עובדים וזכויותיהם ועוד ועוד.

בעסקים רבים הדאטה הזו אינה מתוכללת במערכת אחת אלא במערכות שונות חלקן מחוץ לארגון וחלקן פנים ארגוניות. לעיתים תכופות לא כל הדאטה אודות הלקוח ופעילותו קיימת במערכת אחת (ה-CRM בד"כ) אלא במערכות שונות שלא בהכרח מתקשרות היטב וכך נוצר סילו של אינפורמציה (Information Silo). אם דאטה הוא הדלק המניע ארגונים, מה קורה כשהדלק הזה אינו זורם כמו שצריך? או כשהדלק הזה מזוהם?

 

דאטה? חארטה

ראינו עד כמה חיינו תלויים בדאטה. אך מה עשוי להשתבש אם הדאטה שעליה אנו כל כך סומכים, אינה מעודכנת, לא מדויקת ואפילו שגויה או מוטעית? במקרה הפשוט והיום יומי, זה יכול להרוס לנו את הבוקר, כי שוב וויז תקע אותנו בפקק שבאינטואיציה ידענו שכדאי להתחמק ממנו. אך דאטה שאינה איכותית (Bad Data) יכולה להשפיע על חיינו בצורות הרבה יותר משמעותיות. למשל אם מדד מחירי הדירות אינו מתעדכן יתכן שהנתונים בכל הקשור לקביעת מדיניות ממשלתית שגויים ופקידי האוצר סברו בטעות בהסתמכם על נתונים שגויים לכאורה כי מדיניותם להגדלת היצע הדירות מצליחה, כשבפועל המציאות הפוכה? האם יתכן שחברות יזמיות לא קידמו בניית פרויקטים חדשים נוכח הגרף העולה כביכול של מספר הדירות הלא מכורות? איזו השפעה הייתה לנתונים הללו על הציבור בהקשר של מחירי הדיור?

למרבה הצער, ישנן טרגדיות אמיתיות שנובעות מבעיות של איכות דאטה: כמות האנשים שמתים בכל שנה כתוצאה מטעויות הקשורות במערכת הבריאות נחשבת לאחת מגורמי התמותה המובילים בארה"ב (כן. מערכת הבריאות היא מהגורמים המובילים לתמותה) וגורמת לכל העיסוק בעיניי טרור להחוויר. חלק מהטעויות הנ"ל מתויגות כטעויות אנוש וחלקן בוודאי קשורות בהחלטות שנתקבלו כתוצאה מנתונים חלקיים או שגויים לגבי מינון תרופות ונתוני בדיקות.

לחובבי הז'אנר, עוד על בעיות מפורסמות באיכות הדאטה ניתן לקרוא כאן

data lake
Data Lake

הבאזז בעסקים כבר כמה שנים הוא דאטה, ביג דאטה, BI, AI כולם מבוססים על דאטה. אולם מסתבר שחלק גדול מידי של אותן יוזמות AI/ML נכשל הודות לבעיות באיכות הדאטה.

הפיל בחדר שאף אחד לא מדבר עליו הוא שלא ניתן להיות ארגון data-driven ללא התבוננות, התחייבות ולקיחת אחריות על איכות הדאטה בארגון.

טיפול בבעיות איכות דאטה נחשב לתחום הכי לא סקסי בתעשיית הדאטה, אך לאחד החשובים והפרודוקטיביים ביותר על מנת שמאמצים ויוזמות בתחום הדאטה יקרו נכון, בזמן ובמהירות הראויה.  

כדי להמחיש איך ארגונים יכולים לטפל בבעיות איכות נתונים, דמיינו לעצמכם שמערכות המידע הן אגם, הדאטה היא המים שבאגם (מאגר המידע / מאגר מים) ותהליכים עסקיים המזינים דאטה אל מאגר המידע, הם נחלים המזרימים מים אל האגם ממקורות שונים. חלק מהמקורות נובעים ממקור מזוהם, באחרים הזיהום נוצר במהלך הזרימה או בכניסה לאגם עצמו.

אם אנשים ישתו את מי האגם הם יחלו. בפני הארגון עומדות האפשרויות הבאות:

  • להתמקד בטיפול באנשים החולים. לזהות אותם במהירות האפשרית, לפנות אותם במהירות לטיפול רפואי ולדאוג שהטיפול הרפואי יהיה יעיל כך שבסופו של דבר החולים יחלימו. כלומר, מי שמשתמש בדאטה (שותה את המים) נושא באחריות על עצמו והארגון מתמקד בטיפול בשריפות שנובעות מבעיות באיכות הנתונים.
  • לנקות את המים לפני שאנשים שותים אותם. כלומר, הארגון מחפש ומתקן בעיות באיכות הדאטה לפני שאנשים משתמשים בה.
  • לזהות את מקורות זיהום המים ולטפל בהם, כך שאל האגם יזרמו מים נקיים בלבד. כלומר, חיפוש של מקורות זיהום הדאטה וטיפול בהם במקור כך שדאטה שנכנסת למערכת היא נקיה ועדכנית מלכתחילה.

 

אצלי הכל בסדר

בארגונים ועסקים בעיות באיכות הדאטה נחשבות לרוצח שקט במיוחד.

מה כבר יכול להשתבש כשעסקים נסמכים על דאטה שגויה, לא מדויקת או מוטעית? המון.

בעיות איכות נתונים פוגעות בלקוחות, בשביעות הרצון של לקוחות ובחוויית הלקוח. בעיות איכות נתונים מובילות לנטישת לקוחות, גורמות לעלויות תפעול העולות על גדותיהן, עוצרות תהליכי יצור, פוגמות בשרשרת האספקה וניהול מלאי ועוד.

מדובר בהון עתק שיורד לטמיון. לפי הערכות שונות 30% מהמחזור העסקי הולך על בעיות הקשורות באיכות דאטה. זה כסף שניתן "לאסוף מהרצפה" באמצעות ליווי מקצועי הכולל איתור הבעיות (discovery), הדרכת משתמשים (data uses / data creators) ותהליכי טיוב נתונים הכוללים טיפול בנתונים שגויים שכבר חדרו למערכות המידע (זיהום האגם), עדכון נתונים שאינם עדכניים, תקנון מידע, פירוק והרכבה מחדש של מידע ולבסוף יישום תהליכים הכוללים אכיפה של כללים לשמירה על מערכת נקיה מנתונים מזוהמים (data governance).

נגענו בנושא הדאטה על קצה המזלג. על ההשלכות של דאטה על חיינו ועד כמה דאטה עוטפת אותנו בכל תחומי חיינו. על ההשפעה של איכות הדאטה לכולנו כאנשים וצרכנים ועל המשמעויות של דאטה ואיכותה על חברות ועסקים.

המשך יבוא…

אילו פעולות ותהליכים אצלכם בעסק ניתן לשפר באמצעות טיפול באיכות נתונים? אפשר להגיב למאמר למטה.

סלע יפה

סלע יפה

מומחה Data Quality (איכות הדאטה). מסייע לחברות ועסקים להפיק את המקסימום מהדאטה שלהם.
מנכ"ל חברת דאטה מדיה ועורך שותף של הבלוג והפודקאסט crm.buzz

יצירת קשר עם סלע

הרשמה לאתר:

פוסט שיוכל לעניין אותך

תגובות

avatar
  Subscribe  
Notify of