מדוע לגופים המוסדיים חשוב לדעת אם לקוח שלהם הוא גברת או אדון? ומה המשמעות של טעות בנתון הזה?

זו אחת השאלות איתן התמודד גוף מוסדי, במהלך ביקורת על נתונים המנוהלים במערכות המידע השונות. משמעות השאלה – גובה החיסכון הפנסיוני.

רישום שגוי של המגדר משמעו גם פגיעה בלקוחה וגם סנקציות מהרגולטור. לא נעים.

למסקנות שגויות בניתוח הנתונים יכולות להיות השלכות כואבות בפן העסקי או רגולטורי.

נתונים הם הבסיס לתובנות, תובנות הם הבסיס לקבלת החלטות , ניהול העסק ולגיבוש אסטרטגיה עסקית.

במאמר זה נתמקד בטיוב הנתונים, משמעות התהליך, תועלות ואיך ניתן לעשות זאת בפועל.

ההגדרה: טיוב נתונים הוא תהליך לתיקון ושיפור הנתונים הקיימים בארגון.

מסדי נתונים תקינים ואמינים הם משאב חשוב בארגון, אשר יכול לשפר את ביצועי הארגון במישורים רבים: שיפור התפעול, שיפור הקשר עם הלקוחות, אסטרטגיה עסקית הנבנית ע"פ נתוני אמת במערכות בנוגע ללקוחות, ספקים, זיהוי בזמן של נורות אזהרה ועוד.

מסדי נתונים לא תקינים עלולים לפגוע בביצועי הארגון.

איך נוצרות בעיות בנתונים?

איכות הנתונים נפגעת ממגוון סיבות, חלק מהסיבות קשור לבניה הבסיסית והשימוש השוטף במערכות המידע, כמו למשל: מידע שאינו מאומת, נתון שלא הוקלד, טעויות שנוצרו בעת טעינת נתונים, מידע שנפגם מהסבת נתונים/יבוא נתונים.

חלק נוסף של הסיבות לפגיעה בנתונים קשור להתנהגות האנושית, כמו: ריבוי ערכים בעלי אותה משמעות, הזנת נתונים שגויים כתוצאה מהזנת מידע לא עדכני, טעויות הקלדה, חבלות במזיד ועוד

נתונים שגויים פוגעים בלקוחות ובארגון כאחד.
כלקוחות, לפרטים האישיים שלנו יש משמעות בקביעת התעריפים שנשלם, בערך הנכסים שלנו, בהטבות שנקבל ועוד.
ארגון שרוצה להשתמש בנתונים לקבלת החלטות עסקיות שונות, על בסיס פילוח נתונים, עלול לקבל החלטות שגויות הקשורות לניהול שרשרת האספקה, לייעול תהליכי מכירה ולהפסיד לקוחות אם ישווק מוצרים שאינם מתאימים ללקוחות.

טיוב נתונים יעשה מכמה טעמים:

דרישה רגולטורית

ראינו מקרים בהם הרישום המגדרי השגוי של אישה כגבר, פגע במבוטחת (ולא רק ברגשותיה) על פני השנים בסכומים גבוהים. מכיוון שתשלומי הריסק עבור גבר גבוהים מאשר עבור אישה, ובטווח הארוך המבוטחת חסכה פחות כסף בחסכונה הפנסיוני.

בשנים האחרונות משרד האוצר נלחם במידע השגוי המנוהל בגופים המוסדיים ע"י פרסום חוזרי טיוב נתונים אשר יבטיחו כי הגופים הללו יתקנו את השגיאות בנתוני המערכות ויפצו את העמיתים והמבוטחים אשר נפגעו עקב טעויות אלה.

דוגמה נוספת היא – הר הכסף

בבנקים ובגופים המוסדיים קיימים מיליארדי שקלים אבודים- כספים, פקדונות וירושות ששייכים לציבור ואין להם דורשים.

לגופים המוסדיים ולבנקים אין יכולת (או תמריץ) לאתר את בעליהם, בין היתר, בגלל נתונים שגויים בפרטי יצירת הקשר.

יוזמת הר הכסף של משרד האוצר אפשרה לציבור להיות חלק אקטיבי בחיפוש אחר חסכונות הפנסיה, פקדונות וחשבונות בנק אבודים והיא מאפשרת לכל אחד מאיתנו לבצע חיפוש בלחיצת כפתור, על מנת לאתר כספים ששייכים לנו ולא להשאיר את היכולת הבלעדית בשיוך הכספים האבודים לגוף המוסדי או הבנק שיבשר לנו בשיחת טלפון (סטייל אראלה) על כספים בבעלותינו.

אנחנו, הלקוחות, עוזרים לבנקים ולגופים המוסדיים בטיוב הנתונים שלנו.

הפקת מידע משמעותי מהנתונים

ארגונים רבים הבינו את הצורך בשימוש בבינה עסקית, ביג דטה ואנליטיקה, לצורך הפקת מידע משמעותי אשר יתמוך בהחלטות עסקיות ואסטרטגיות.

על מנת שהמידע יהיה אפקטיבי יש צורך לוודא כי המידע הינו נכון, עדכני, שלם ואמין. לכך בדיוק נועד תהליך הטיוב.

לדוגמה, רשת קמעונאית השתמשה בנתוני הצריכה של הלקוחות ברשת וגילתה כי כאשר גברים קונים חיתולים בימי חמישי הם גם נוטים לקנות בירה. הרשת יכולה להשתמש במידע זה בדרכים שונות: הם יוכלו לסדר את מדפי הבירה ליד מדפי החיתולים, לספק חווית קניה ידידותית וכמו כן, למכור את הבירה והחיתולים במחיר מלא ביום חמישי.

החלפת מערכת

החלפת מערכות מידע הינו תהליך מורכב ולעיתים בעייתי. מעבר לשלל הנושאים הפרויקטליים – נמצאת שאלת הסבת הנתונים: איזה נתונים יעברו מהמערכת הישנה לחדשה, איך יעברו ומה איכותם?

בין מערכות המידע יש שוני מובנה: המבנה החשבונאי, ניהול התהליכים, מערך האינקדסים, ואופן השימוש המודרני במערכת שונה, אפילו באופן מהותי.

במקרים רבים, שלב מקדים להסבה הוא שלב הטיוב בו אנו מתקנים את הנתונים הישנים: מבנה הטבלאות, אורכי השדות, סוגי השדות, שמות של אנשי קשר, כתובת, תאריך לידה, כתובות דוא"ל של לקוחות, ספקים ואחרים ומתאימים את הנתונים למבנה הנתונים במערכת החדשה.

מה הגישה שלנו?

זיהוי הצרכים העסקיים - בהתאם למיפוי הצרכים העסקיים נבצע מיפוי של בסיסי הנתונים שיש לטייב ונתאים את שיטת העבודה המתאימה לכל סוג של טיוב
הגדרת הפערים - זיהוי הנתונים אשר על החברה לתקן. בשלב זה יש לבצע מיפוי של הנתונים והמידע אשר משפיעים על הארגון בהתאם לצרכיו העסקיים. כמו כן, יש לבצע בחינה של מהימנות המידע וקיומם של נתונים חסרים או שגויים.
ניתוח השלכות – בחינה של השפעת התיקון בנתון על חישובים ונתונים אחרים במערכות, כיצד יש להתייחס אליהם והיכן נדרש לבצע חישובים מחודשים.
תיקון הנתונים - צמצום הנתונים השגויים והחסרים על פי עקרונות תיקון שיקבעו בהתאם לסוג התיקון הנדרש.
בחינה האם ניתן לבצע את הטיוב באופן ממוכן או ידני והשלמת נתונים חסרים
הגדרת בקרות לשמירת תיקון הנתונים לאורך זמן – על מנת להבטיח את המשך תקינות הנתונים והמידע במערכת המידע, ועל מנת שתיקון הנתונים לא יתבצע רק באופן נקודתי, קיימת חשיבות לבחון את הסיבות אשר גרמו לחוסר/שגויים בנתונים ובמידת הצורך להגדיר שינויים בתהליכי העבודה להזנת הנתונים במערכות המידע, ובקרות אשר ימנעו חוסרים או שגויים בעתיד.
ניתן למזער את היקף הנתונים השגויים על ידי בניית מערכת חוקים שתמנע הזנת מידע לא תקין בשמות אנשים, כתובות, טלפונים ועוד, ע"י אילוץ הזנת מידע מתוך טבלאות בחירה ומנגנון חיפוש אשר יקל על המשתמשים לאתר את המידע התקין ולהזינו במערכת בקלות

איכות הנתונים הא תנאי יסוד ביכולת הארגון לנתח את פעילותו ולקבל החלטות עסקיות בכל רובדי הניהול. מרבית הארגונים סובלים בדרגות שונות מאיכות נתונים ירודה אשר משפיעה לרעה על ביצועיהן העסקיים, הקשר עם הלקוחות והספקים ובכל היבטי התפעול השונים בארגון. מידע שגוי מוביל לקבלת החלטות שגויה והפסד כספי לארגון.

מה הקשר בין דת לנתונים?

המילה דת והמילה האנגלית לנתון – data. נובעות מאותה מילה בפרסית – data, משמעותה הוא חוק. החוק הוא נתון שאי אפשר לערער עליו.