מה זה טיוב נתונים? למה זה חשוב? ואיך עושים את זה נכון


נתונים שגויים עולים בשנה 3 טרליון דולר

5 עובדות על איכות נתונים

  1. על פי מאמר שהתפרסם בהווארד ביזנס ריוויו, בארה”ב לבדה, ב- 2016 העלות כתוצאה מנתונים שגויים עמדה על 3.1 טריליון דולר.
  2. לפי הערכות שהתקבלו ממחקרים שונים, ניתן לומר כי סדר גודל של 15%-45% מהעלויות התפעוליות של ארגונים מתבזבזות כתוצאה מבעיות איכות נתונים.
  3. יותר ויותר ארגונים מבינים כי בכל מקום בו ישנם נתונים, קיימות בעיות איכות נתונים (data quality) ועל מנת להשיג שיפור ברווחיות דרושים נתונים איכותיים (quality data).
  4. 40% מהמטרות העסקיות של ארגונים נכשלות הודות לנתונים לא נכונים.
  5. כלל ה- 1-10-100: אם עולה 1 ש”ח לאמת נתוני רשומה בשלב הקמתה במערכת המידע, יעלה פי 10 לטייב אותה אחרי שהוזנה למערכת ופי 100 בהשלכות של שימוש בנתונים השגויים ברשומה זו.

מהן 7 הסיבות העיקריות שבגללן עסקים מפסידים כסף כתוצאה מבעיות איכות נתונים?

  1. קמפיינים שיווקים שאינם אפקטיביים.
  2. שירות לקוחות לקוי. ראו גם את המאמר שימור לקוחות על ידי הקשבה לנתונים
  3. פגיעה תדמיתית.
  4. קבלת החלטות לא נכונות.
  5. חוסר תיאום בין שיווק למכירות.
  6. פחת (ROI (Return on investment כתוצאה משימוש בטכנולוגיות שיווק ומכירה.
  7. מחזור מכירה איטי.

מכאן נובע כי טיוב נתונים נחוץ לכל עסק המשתמש בנתונים… במילים אחרות, כמעט כל המגזר העסקי המודרני זקוק לטיוב נתונים או שיזדקק לו בעתיד.
כמו כן, מאחר ונתונים מתיישנים אם לא מעדכנים אותם טיוב נתונים היא פעולה מחזורית שצריך לבצע כשגרה.

מה זה טיוב נתונים? למה זה חשוב? ואיך עושים את זה נכון

טיוב נתונים או טיוב מידע {הגדרת המילון: טיוב: (ז’) שיפור, השבחה, שכלול, שיבוח, העשרה, השתבחות, הפיכה לטוב יותר, הטבה}, הוא תהליך לשיפור איכות נתונים.

אנו יכולים לקבל מושג מהו טיוב נתונים ועד כמה הוא חיוני לחיי היום יום שלנו, באמצעות השימוש היומיומי שאנו עושים בשירות טיוב נתונים אוטומטי שגוגל מפעילה במנוע החיפוש שלה, המתקן את שגיאות ההקלדה בחלונית החיפוש ומציע חלופה נכונה ומתאימה יותר לדעת האלגוריתם.

בעבר היינו חייבים להקפיד על כיתוב מדויק של הביטוי שרצינו לחפש. היום מספיק שנכתוב משהו דומה, חלקי או מקורב, אפילו אם נכתוב באנגלית ביטוי בעברית (שפת המקלדת הפוכה) המנוע של גוגל יבצע טיוב נתונים מיידי, אונליין ויתקן את השגיאות שלנו.
ישנם מנועי חיפוש שעדיין חייבים להקפיד בהם על חיפוש הערך המדויק ולכן הרבה יותר מסורבל להשתמש בהם.

עובדת בונוס – לפי מחקר שנערך לפני שנים אחדות באוניברסיטת הרווארד, גוגל הרוויחה כחצי מיליון דולר בשנה רק משגיאות הפנייה לאתרים מתחזים (Typo-squatting), לדוגמא הקלדה של gooogle.com במקום google.com.

נסקור כמה דוגמאות לחשיבותם של נתונים איכותיים:

  • שיפור נאמנות לקוחות: כשמידע אודות הלקוחות נכון ומדויק, הלקוחות סומכים יותר על העסק. כשלקוחות מגלים שהמידע אודותיהם שגוי או לא מדויק (כגון הנחה שהובטחה ולא מעודכנת במערכת המידע, מספר טלפון שגוי, תיעדוף שגוי במוקד השירות ועוד) הם במקרה הטוב לא סומכים על העסק ובמקרה הרע עוזבים למתחרים ולעסק הנעזב עולה כסף רב לנסות ולשמר את אותם לקוחות (עומס מיותר על מוקדי השירות, זמן שימור והעסקת מספר רב של אנשים, צורך בפיצוי הלקוח ועוד).
    מומלץ לקרוא גם את המאמר: שימור לקוחות על ידי הקשבה לנתונים
  • אסטרטגיה עסקית נכונה: אתם משתמשים יום יום ב- GPS בנסיעות שלכם. אך אם תוכנת הניווט שלכם תתחיל לפשל ותציג לכם נתונים שגויים שיגרמו לכם להיתקע בפקקים, או תנווט אתכם בדרך שתגרום לכם לאחר להגיע, האם תמשיכו להסתמך עליה? סביר שלא.
    כך גם ניווט העסק חייב להסתמך על מידע עדכני ומהימן אודות לקוחות, ספקים, תהליכים ומוצרים ולזהות בזמן נורות אזהרה הדורשות התערבות. מידע שגוי פשוט פוגם בהישגי העסק.
  • השקעת המשאבים הנכונים לעסק: נתונים נכונים מאפשרים לעסק לדעת היכן הוא משקיע את המשאבים הכספיים שלו.
    בהחלט יתכן מצב בו העסק משקיע כסף בפתרון בעיות אשר לא בהכרח דחופות וחשובות לעסק, בה בשעה שקיימות בעיות שהוא לא מזהה ולכן לא משקיע בפתרונן. התשובה בנתונים מעודכנים ומדויקים.
  • אחריות טובה יותר: כמה מההחלטות שעסקים מקבלים מתבססות על מידע שגוי? אי אפשר להאשים אף אחד (מזוטרים ועד מנהלים) על שקיבלו החלטה שהתבססה על מידע שגוי.
    כאשר העסק נסמך על נתונים איכותיים ביכולתו להבין בצורה ברורה יותר אם הבעיה היא בנתונים או בהחלטות השגויות שהתקבלו בעקבות אותם נתונים.

בעיות איכות נתונים הן כמו לתדלק את המכונית עם דלק מהול בלכלוך שמצטבר עד שהמנוע נתקע. כך נתונים שגויים תוקעים את העסק מלהתקדם. אפילו כמות קטנה של נתונים שגויים או “מלוכלכים” גורמת לבעיה מתגלגלת שיוצרת בלי סוף טעויות נגררות. לדוגמא: כתובת שגוייה ברשומת הלקוח במערכת ה- CRM (מערכת ניהול לקוחות) יכולה לנתב את ההזמנה והחשבונית של הלקוח לכתובת אחרת (עלויות תפעול מיותרות, חוסר שביעות רצון לקוח), הגעה של טכנאי או איש שירות לכתובת לא נכונה (לפעמים בישוב אחר לחלוטין) דבר שיוצר עיכוב במתן שירות ללקוחות רבים אחרים.

נתונים הם הדם הזורם בעורקי העסקים. עסק שיש לו בעיות איכות נתונים הוא עסק חולה ופצוע המאבד זמן, לקוחות וכסף!

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.


יש לכם שאלה שקשורה למאמר?

לחצו כאן למעבר לדף יצירת הקשר

תוכן המאמר היה מעניין או עזר לכם? שתפו אותו