Zarządzanie danymi w firmie produkcyjnej na miarę XXI wieku

Zarządzanie danymi zwykło się sprowadzać do stawiania ograniczeń: co wolno robić, co jest niezgodne z prawem, a czego nie powinno się robić ze względów etyki. Tymczasem kluczem do sukcesu w tym obszarze jest poszukiwanie równowagi pomiędzy minimalizowaniem ryzyka a wspieraniem innowacyjności. Zwłaszcza na poziomie strategicznym

W naszych przedsiębiorstwach z coraz większym rozpędem i rozmachem wdrażamy rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Jednak inteligentne maszyny, linie produkcyjne i całe fabryki nie istniałyby bez danych. Dane stanowią paliwo, które napędza działanie sztucznej inteligencji. Dlatego właściwe zarządzanie danymi to podstawa cyfrowej transformacji przemysłupisaliśmy zresztą o tym już nie raz.

Wyzwania związane z zarządzaniem danymi

Współczesne technologie umożliwiają zbieranie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Jednakże nie wystarczy tylko owe dane mieć pod ręką – kluczem do sukcesu jest zdolność właściwego ich wykorzystania. Stąd też dla wielu firm produkcyjnych wejście na poziom data-driven jest długą i pełną wyzwań drogą, w której – jako ASTOR – często towarzyszymy i je wspieramy.

Zarządzanie danymi wiąże się ponadto ze sporym ryzykiem, zwłaszcza w obszarze bezpieczeństwa informacji. Jest to aspekt, którego nie sposób pominąć. Wielkie ilości danych oznaczają bowiem wielką odpowiedzialność.

Nie wystarczy, żeby dane były cały czas dostępne. Ważne jest też ich bezpieczeństwo

Kiedy myślimy o bezpieczeństwie danych, zwykle w pierwszej kolejności na myśl przychodzą kwestie związane z danymi osobowymi i ochroną prywatności. Jednakże w przedsiębiorstwach, gdzie napędzane danymi algorytmy sterują całą produkcją, obszar ryzyka jest o wiele większy: od utraty danych, przez awarie i przestoje, aż po bezpieczeństwo pracowników.

Jak zatem właściwie podejść do tematu zarządzania danymi w przedsiębiorstwie? Tak, aby maksymalnie wykorzystać ich potencjał, redukując jednocześnie ryzyko do minimum?

Cenne wskazówki w tym obszarze daje Gregory Vial, autor artykułu Data Governance in the 21st-Century Organization, opublikowanego niedawno w MIT Sloan Management Review. Poniżej skrótowo omówimy najważniejsze z nich.

Dane jako most pomiędzy strategią a operacjami

Jak pisze Gregory Vial, obszar zarządzania danymi powinien być umiejscowiony pomiędzy działaniami strategicznymi a operacyjnymi. Oczywiście dane mają dla przedsiębiorstw znaczenie najwyższej wagi, ale zarządzanie danymi głównie na poziomie strategicznym nie jest najszczęśliwszym rozwiązaniem, gdyż ogólną wizję bardzo ciężko potem przekuć na konkretne procedury, reguły i praktyki.

Stąd też obszar ten powinien stanowić rodzaj mostu pomiędzy strategią a operacjami – tak, aby zapewnić egzekucję strategii, dając jednocześnie praktyczne wsparcie pracownikom odpowiedzialnym za działania operacyjne.

Wsparcie danymi ułatwia podejmowanie efektywnych działań

Różnica między stanem a procesem

W języku polskim trudno uchwycić tę różnicę, ale w języku angielskim łatwo ją zobrazować poprzez zestawienie słów governance i governing. Pierwsze odnosi się do pewnego stanu, drugie – do ciągłego procesu. I tak właśnie należy traktować zarządzanie danymi – jak żywy, nieustający proces.

Oznacza to, że nie można zarządzania danymi sprowadzać do opracowania korporacyjnych dokumentów z planami, procedurami i zasadami postępowania. Tym bardziej, że po pierwsze – załoga często nawet nie ma świadomości istnienia takich dokumentów, a po drugie – dokumentacja może tworzyć złudne wrażenie, że wszystko jest pod kontrolą.

Tymczasem prawdziwą kontrolę uzyskuje się poprzez pracę na żywym organizmie, z ludźmi. Procedury i zasady muszą być na bieżąco weryfikowane i stale ewoluować, dostosowując się do zmiennych warunków.

Zarządzanie danymi – w poszukiwaniu równowagi między innowacjami a ryzykiem

Zarządzanie danymi musi prowadzić do równowagi pomiędzy innowacyjnością a ryzykiem. Zadanie to ułatwić mogą następujące działania:

  • Zacznij od samej góry, czyli od top managementu. Liderzy muszą uznać strategiczne znaczenie danych w przedsiębiorstwie, wówczas będą wspierać proces zarządzania danymi.
  • Myśl o zarządzaniu danymi nie tylko w kategorii wyznaczania granic ich bezpiecznego wykorzystania, ale też z punktu widzenia wsparcia procesów innowacji w firmie.
  • Projektuj proces zarządzania danymi poprzez tworzenie modeli i struktur. Wchodzenie zbytnio w szczegóły bardzo utrudnia pracę. Natomiast ustrukturyzowanie procesu jest pracą mniej żmudną i bardziej wpisuje się w sposób, w jaki menedżerowie myślą o swoich organizacjach.
  • Nie myśl o danych „w stanie spoczynku”. Myśl o danych „w ruchu” – zmieniających się i narastających w czasie rzeczywistym.
<p>Udostępnij</p>Share on Facebook
Facebook
0Share on LinkedIn
Linkedin

Opublikuj

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *