Data Governance v praxi: co musí fungovat, aby fatálně neselhala

S počínající érou generativní umělé inteligence se z Data Governance stává čím dál vyšší priorita, protože kvalita a popis firemních dat budou přímo determinovat efektivitu, s jakou je bude schopna využívat AI.  

V rozhovoru s Ondrejem Kožárem, Head of Business Analysis, a Michalem Machatou, vedoucím oblasti BI Excellence ve společnosti dolphin consulting, jsme se pokusili rozkrýt, co všechno musí v rámci Data Governance fungovat, aby nepřežila jen „na papíře“, ale začala firmám trvale přinášet reálnou hodnotu. 

Jak pojem Data Governance chápat?

V praxi lze tento pojem pochopit jako soubor pravidel, odpovědností, nástrojů a procesů, které definují, jak organizace spravuje, sdílí, popisuje a chrání svá data. „Nejde pouze o technologii, Data Governance je přístup – systematický způsob, jak se o data staráme v celé šíři jejich životního cyklu,“ zdůrazňuje Michal Machata.

Ondrej Kožár k tomu doplňuje: „Je to průřezové téma, které propojuje IT, byznys i management. A právě tato mezioborová povaha z ní dělá disciplínu, jejíž implementace je tak složitá.“

Nezačínejte nákupem nástroje. Začněte strategií.

Jednou z nejčastějších chyb při zavádění Data Governance je domněnka, že klíčem k úspěchu je výběr správného nástroje. „Setkáváme se s přístupem, kdy si firma pořídí technologii pro správu metadat nebo katalogizaci a očekává, že Data Governance mají pokrytou – že zbytek už se ‚nějak‘ poddá,“ popisuje Ondrej Kožár. Ve skutečnosti je však technologický nástroj jen podpůrným prostředkem. Bez jasně definované strategie, určených rolí, zavedených procesů a aktivního zapojení lidí napříč organizací zůstává její potenciál nevyužitý.

Prvním krokem by měla být vždy datová strategie. Ta definuje nejen směr, kterým se chce organizace v oblasti práce s daty ubírat, ale i její ambice, architekturu datového prostředí a úroveň centralizace či distribuce. „Jinak bude Data Governance vypadat ve firmě s centrálním datovým týmem a jinak v organizaci, která se rozhodla pro koncept data mesh,“ upozorňuje Michal.

Rozhodující přitom není technologie, ale způsob, jakým jsou definovány odpovědnosti za data a procesy, které jsou při jejich správě používané. Bez správně nastavených procesů popis dat v jakémkoliv nástroji rychle zastará a nástroj upadne v zapomnění.

Role, bez kterých se to neobejde

Aby Data Governance fungovala udržitelně, musí být správně definovány role a zodpovědnosti.

Chief Data Officer (CDO) bývá hlavním architektem strategie a hybatelem změn. „Pokud to firma s datovou správou myslí vážně, nemůže tuto roli svěřit někomu na půl úvazku. Je to práce na full time s přesahem do řízení změn, komunikace, marketingu i procesního řízení. Role CDO se neobejde bez náležitých pravomocí.“ říká Michal Machata.

Dále jsou potřeba Vlastníci dat – tedy osoby, které nesou odpovědnost za konkrétní datové domény. Musí rozumět byznysu, mít rozhodovací pravomoci a být schopni přijímat zodpovědnost za kvalitu dat. A nakonec Data stewardi, kteří tvoří most mezi technickým a byznysovým světem. „Mají přehled o datech v kontextu konkrétního systému, rozumí jejich struktuře i logice a často fungují jako první kontakt pro datové konzumenty,“ dodává Michal.

Motivace je jedním ze základních pilířů

Nastavení rolí samo o sobě nestačí. Pokud nemají zaměstnanci důvod, proč se o data starat, změna nepřijde. „Jedna věc je formálně určit vlastníky dat. Druhá věc je, aby daný člověk měl motivaci svou roli plnit,“ říká Ondrej.

Jedním z možných přístupů je zavedení KPI vázaných na datovou kvalitu a dodržování nastavených procesů – například pro vlastníky datových domén. Jinou cestou je systematické vzdělávání, vysvětlování přínosů a zajištění, že lidé mají k datům přístup v takové podobě, aby s nimi mohli efektivně pracovat. V některých organizacích se osvědčilo i aktivní promování datových změn a jejich přínosů – například formou pravidelných datových newsletterů nebo interních reportů. „Úkolem Chief Data Officera je mimo jiné propagovat benefity a byznys hodnotu implementovaných změn v oblasti datové správy – ať už osobně, nebo skrze tým, který tuto agendu zastřešuje,“ říká Ondrej.

Procesy jako páteř fungování

Data Governance bez procesů končí u jednoho workshopu. Udržitelnost celé iniciativy spočívá v dobře navrženém a dodržovaném procesním rámci.

Patří sem například:

• Demand management – tedy jakým způsobem organizace zachycuje a zpracovává požadavky na datové změny.
• Procesy řízení datové kvality – jak se zachází s chybami, kdo je identifikuje a jak se řeší.
• Release management – jak se zajišťuje informovanost o změnách v datech a jejich konzumaci.

Nedílnou součástí by měl být i výběr vhodných nástrojů. Nejen pro katalogizaci, ale i pro řízení procesů. „Uživatel by neměl mít možnost obejít pravidla. Pokud chci změnu v datovém skladu, musí existovat nástroj, který mi neumožní ji nasadit bez potřebné dokumentace a schválení,“ říká Michal.

Business slovník a živý obsah: Co dává Data Governance konkrétní hodnotu

Data Governance není jen o řízení procesů nebo nastavování odpovědností. Její přínos se naplno projevuje teprve tehdy, když se začne tvořit skutečný obsah – byznysový slovník, datový katalog, katalog reportů.

Obzvláště byznys slovník sehrává klíčovou roli při sjednocování terminologie a významů napříč organizací. „Pojmy jako marže nebo produkt mohou mít v různých odděleních zásadně odlišný význam. Bez toho, aby si firma ujasnila, co vlastně jednotlivé výrazy znamenají, bude každá analýza stavět na odlišném základu,“ upozorňuje Ondrej Kožár. Formálně to znamená nejen definice, ale i pravidla výpočtu, doménový kontext a odpovědnost za jejich správnost.

Zkušenost ukazuje, že většina firem v určité fázi narazí na limity své jazykové nejednotnosti – například při diskusi nad KPI nebo rozhodování napříč odděleními. „V ideálním případě by každá nová byznysová potřeba, každá změna v reportingu nebo v datech samotných, měla vycházet ze slovníku – nebo jej včas aktualizovat,“ doplňuje Kožár.

Problémem bývá udržitelnost těchto popisů. „Setkáváme se s tím, že firma vytvoří definice, ale za rok už jsou neaktuální – změnily se procesy, přibyly výjimky, ale nikdo úpravy nepromítl zpět do slovníku,“ říká Michal Machata. Řešením je pevné zakotvení aktualizací do životního cyklu změn – například propojení s procesy business analýzy nebo pravidelná revize v rámci kvartálního auditu.

Udržovaný slovník a katalog nejsou jen dokumentační povinností. Jsou předpokladem toho, aby bylo možné data ve firmě interpretovat jednotně, konzistentně a s důvěrou. A tím se z Data Governance stává skutečně funkční rámec pro práci s daty.

Kam se bude Data Governance ubírat?

Závěrečná otázka rozhovoru směřovala k výhledu do budoucna. Oba experti se shodují, že i když se Data Governance nevyvíjí skokově, firmy začínají chápat její význam.

„Především s nástupem AI se ukazuje, že bez kvalitních, dobře popsaných a dostupných dat nebude možné realizovat větší ambice. A právě to může Data Governance konečně dostat do středu zájmu managementu,“ uzavírá Michal Machata.

„Je to běh na dlouhou trať, ale ten, kdo se do něj pustí promyšleně, s důrazem na lidi, procesy a strategii, má šanci přetavit svou datovou infrastrukturu z pasivního úložiště v aktivní nástroj rozhodování.“, doplňuje Ondrej Kožár.

Celý podcast si můžete poslechnout zde:

Autor: Jakub Holubec, dolphin consulting