Data driven czy human oriented business strategy?

Wszyscy pracujemy dla pieniędzy. No, dobrze, może prawie wszyscy. Nawet najzamożniejsi jednak koncentrują się na zyskach, choćby dla realizacji innych celów, które nie są materialne. Oprócz materialnych i wymiernych efektów ważne są też inne czynniki stanowiące siłę napędową:

 

• realizacja celu wyższego, zaspokojenie potrzeb własnych lub innych ludzi,
• potrzeba aktywności, brania udziału w sprawach świata lub społeczności,
• komfort stałości i cykliczności, rutyna dnia i mobilizujący rygor obowiązków.

Aby praca dawała satysfakcję, która motywuje do wysiłku i starań, pracownik potrzebuje możliwości samorozwoju, nauki i poszerzania zakresu kompetencji. Ważne jest też dla niego by ten rozwój współgrał z jego zainteresowaniami, by poziom jego kompetencji harmonizował ze zmieniającym się światem, jego wymaganiami i prędkością zmian. Równie ważne będzie dla pracownika poczucie wpływu, zarówno na sposób świadczenia pracy, jej zakres, cele, jak i na szerzej rozumiane cele zespołowe czy firmowe.

Rolą managerów już dawno nie jest jedynie zlecanie i rozliczanie zadań. Muszę oni zadbać o to, aby cele pracownika i jego potrzeby zostały uwspólnione z celami biznesowymi. Będzie to wpływało zarówno na motywację pracownika, jego identyfikację z firmą, jak i na jego wydajność i jakość pracy. Oznacza to, że szef musi rozumieć pracowników. I – paradoksalnie – właśnie ten humanizm zaczyna wołać o dane. Jakie dane?

Wszyscy wiemy jak istotnym pozapłacowym elementem wynagrodzenia jest dla pracowników w Polsce przyznanie samochodu służbowego. Aby taka decyzja zapadła jest więc ważne do czego samochód będzie wykorzystywany, zarówno służbowo, jak i prywatnie, ile kilometrów będzie przejeżdżał rocznie i na jakich trasach, co będzie przewożone. W dużej firmie i wielu pracownikach mówimy o dużej ilości danych. Dotyczą one potrzeb, modeli, wersji i wyposażenia, produktów finansowych i rynkowych cen, przepisów i rozwiązań podatkowych przyjętych w spółce.

A to był prosty przykład. Bo jeśli firma świadczy usługi medyczne, to pracownik może mieć potrzebę rozumienia mierzonej, weryfikowanej jakości tych usług. A jeśli firma produkuje słodki napój gazowany z bąbelkami, to pracownik chce rozumieć jaki ten napój ma wpływ na zdrowie a jego produkcja na środowisko naturalne. Chodzi o możliwość identyfikacji z pracodawcą, a ilu pracowników tyle różnych preferencji, ile stanowisk tyle różnych celów biznesowych. Powstaje macierz, z której musi sprawnie korzystać szef.

W sukurs przychodzą oczywiście wskaźniki. Ich opracowanie wymaga namysłu, aby odpowiadały na pytania managementu w sposób wspierający ich decyzje. Nie chodzi więc o to, by poruszać się sprawnie wśród wielu danych, jest natomiast celem takie ich wykorzystanie, aby były one pomocne w zamodelowaniu optymalnych, najlepszych decyzji. Aby tak mogło się dziać, konieczne będzie:

 

• gromadzenie danych,
• kategoryzowanie i indeksowanie danych i
• znajdowanie relacji i zależności między nimi.

I tu dochodzimy do sedna: otóż dane stają się, obok pracowników, najważniejszym zasobem każdej firmy. Ażeby właściwie wykonywane były powyżej wymienione działania, musi powstać strategia, która podkreśla wagę danych i wskazuje właściwe sposoby ich użycia. Tak jak firmy mają opracowane strategie zatrudniania określonych ludzi, a następnie ich rozwoju i motywowania, tak musi istnieć strategia pozyskiwania potrzebnych danych, czy to zewnętrznych, czy wewnętrznych. Muszą zostać w niej opisane sposoby przetwarzania, aby zadbać o ich jakość, użyteczność, dostępność.

Jakość danych jest skutkiem czyszczenia danych (data cleansing). Ich analiza, a następnie naprawa, modyfikacja czy transformacja danych spowoduje wyeliminowanie wszelkich niedoskonałości. Na przykład pole „Aleje Jerozolimskie 65/79”, oznacza ten sam adres co „Al. Jerozolimskie 65/79”, a nawet ten sam co „al. Jerozliskie 65/79”, jednak wyciąganie wniosków o częstotliwości wystąpienia tej lokalizacji w zbiorze nie jest skuteczne bez sprzątania. Koniec czyszczenia następuje, gdy dane są: zasadne, dokładne, kompletne, jednoznaczne i spójne (po szersze omówienie zagadnienia można się skierować do https://linkd.pl/zur9).

Dane muszą być też użyteczne, jeśli więc nie zostaną właściwie skategoryzowane, to, mimo że będą poprawne nie przydadzą się, bo nie będzie wiadomo do czego taki adres jest przypisany i co w nim jest ważnego dla firmy. Kolejnym przykładem niech będą kolory powłok lakierniczych nadwozi samochodów w firmie. W zależności od tego do czego te dane będą służyć, ten sam kolor może zostać opisany jako „bordowy”, „Tokyo Red”, albo „3T3”. Jeśli więc chcemy tylko ułatwić komuś odnalezienie właściwego auta na parkingu, to „bordowy” będzie właściwym określeniem, jeśli jednak korespondujemy z salonem czy serwisem, to jednak konieczne będzie użycie zakodowanego formatu „3T3”, bo tylko on precyzyjnie określa odcień. Użyteczność danych oznacza więc udział osób, które będą o nie opierać decyzje w profilowaniu, czyli określeniu jaka ich jakość spełni wymagania nie tylko technicznej poprawności, ale i użyteczności biznesowej. Kiedy i jakiej wymagają deduplikacji, parsowania i standaryzacji.

Mając tak przygotowane dane trzeba zagwarantować właściwy do nich dostęp. Dostępność to najmniej techniczny, a najbardziej strategiczny element strategii – wymaga decyzji najwyższego managementu, jako że konieczne jest wyważenie pomiędzy pełną dostępnością, a bezpieczeństwem danych obwarowanych regulacjami prawnymi i odzwierciedlającym poziom wyjątkowości biznesowego know-how, który stanowi o konkurencyjności firmy. Konieczne jest więc wskazanie, które stanowiska powinny korzystać z których danych – rodzaj mapy dostępu, oraz określenie trybu, sposobu i celu ich wykorzystania. Postępowanie to zostało już poprowadzone w większości firm w związku z RODO. Jednak uznanie danych jako takich (wszelkich, różnego rodzaju, nie tylko osobowych) za strategiczny zasób firmy i powiązanie sposobów ich wykorzystania z planem biznesowym, efektywnością i konkurencyjnością uczyni to postępowanie newralgicznym procesem. Od właściwej odpowiedzi nie na pytanie „czy udostępniać”, tylko „jak udostępniać” może zależeć poziom zysków. Zaś uzupełnieniem strategii będzie wskazanie metod pozyskiwania danych, zarówno proaktywnego, jak i utrzymaniowego (tu nasuwa się skojarzenie z podziałem handlowców na hunterów i farmerów), powołanie Chief Data Officer-a (#CDO) i właściwe umocowanie go w strukturze, aby odzwierciedlić wagę danych dla firmy. Jego udział w pracach związanych z rozwojem produktów, procedurami sprzedażowymi i obsługi klienta wydaje się być oczywisty i gwarantujący wiedzę rynkową potrzebną ro rozwoju firmy. Jednak jego współpraca z Chief Happiness Officer-em (#CHO), czy Kadrami i Administracją może uwolnić wcześniej niewidoczny potencjał podnoszący wydajność pracy. Bo coraz rzadziej pracujemy tylko dla pieniędzy.