Gdy rozmawiam z firmami o danych, bardzo często słyszę te same odpowiedzi na pytanie: „co jest dziś największym problemem w pracy z danymi?”. Brakuje ludzi. Brakuje budżetu. Narzędzia są za słabe. Albo klasyk ostatnich lat: nie mamy jeszcze AI.
I niemal za każdym razem mam poczucie, że wszyscy patrzymy w złym kierunku.
Bo problemy, które realnie blokują firmy w pracy z danymi, bardzo rzadko są technologiczne. One dzieją się poziom niżej. W sposobie myślenia, w organizacji pracy, w kulturze, w odpowiedzialności. I co gorsza, są to problemy pozornie proste, ale diabelnie trudne do naprawienia.
W tym artykule opisuję cztery takie obszary. Jeżeli pracujesz jako analityk, data engineer, manager albo po prostu masz styczność z raportami i decyzjami opartymi o dane, to jest tekst, który prawdopodobnie będzie Cię momentami uwierał. I dobrze. Bo dokładnie o to chodzi.
Problem 1: źle rozumiane Single Source of Truth
Single Source of Truth to jeden z najbardziej nadużywanych buzzwordów w świecie danych. Zarządy go kochają. Zespoły analityczne też często powtarzają go jak mantrę. „Musimy mieć jedno źródło prawdy”.
Tylko że bardzo często to hasło jest rozumiane kompletnie opacznie.
Najczęstsza ambicja wygląda tak: weźmy dane z jednego miejsca, wrzućmy je do jednej bazy albo jednego narzędzia i problem zniknie. Skoro wszystko jest w jednym miejscu, to przecież musi być spójne. Możemy raportować sprzedaż, marżę, koszty, KPI. Idealny świat.
Tyle że rzeczywistość firmowa tak nie działa.
Dzisiejsze organizacje korzystają z wielu systemów. Marketing ma swoje narzędzia. Sprzedaż swoje. Magazyn swoje. Finanse swoje. I to jest absolutnie normalne. Próby budowania „jednego systemu do wszystkiego” kończą się zazwyczaj bardzo drogo i bardzo źle.
Problem nie polega na tym, że mamy wiele źródeł danych. Problem polega na tym, co robimy dalej.
Single Source of Truth nie oznacza „jednego źródła danych”. Oznacza jedno uzgodnione miejsce, w którym dane są zbierane, łączone, modelowane i udostępniane do dalszej pracy. Oznacza świadome podejście do warstw.
Najpierw staging, czyli miejsce, gdzie dane są zaciągane z różnych systemów. Potem warstwa analityczna, gdzie próbujemy je połączyć w sensowną całość. I dopiero na końcu raporty, dashboardy, analizy.
I tu dochodzimy do kluczowej rzeczy: niespójności będą. Zawsze. Klient raz kupi z telefonu, raz z laptopa. System transakcyjny pokaże coś innego niż system analityczny. Marketing policzy konwersję inaczej niż sprzedaż.
To nie jest błąd systemu. To jest natura danych.
Prawdziwym problemem jest sytuacja, w której zamiast akceptować te niedoskonałości i wspólnie je poprawiać, ktoś mówi: „to ja zrobię sobie to lepiej obok”. I zaczyna powstawać alternatywne źródło prawdy. A potem kolejne. A potem już nikt nie wie, które liczby są „prawdziwe”.
Single Source of Truth to nie jest idea perfekcji. To jest decyzja organizacyjna: pracujemy na jednym wspólnym modelu danych, poprawiamy go iteracyjnie i ufamy mu bardziej niż prywatnym rozwiązaniom robionym na boku.
Problem 2: rywalizacja zamiast współpracy
Rywalizacja brzmi dobrze. Szczególnie na LinkedInie. Wyciąga talenty. Motywuje. Eliminuje słabych.
I jasne, jest w tym ziarnko prawdy. Ale w pracy z danymi bardzo łatwo przekroczyć granicę, za którą rywalizacja zaczyna robić więcej szkody niż pożytku.
W większych organizacjach bardzo szybko dochodzi do sytuacji, w której różne działy mają własnych analityków. Marketing liczy swoje metryki. Finanse swoje. Sprzedaż swoje. Każdy ma inne definicje, inne potrzeby, inne konteksty.
I samo w sobie to nie jest problem.
Problem zaczyna się wtedy, gdy w grę wchodzą bonusy, awanse, wpływy i narzędzia. Gdy zespoły zaczynają udowadniać, że „tamci liczą źle”, zamiast próbować zrozumieć, dlaczego liczą inaczej.
Pojawia się passive-aggressive communication. Szpileczki. Podważanie kompetencji. Sugestie, że ktoś „nie rozumie systemu”. I nagle zamiast wspólnej pracy nad danymi, mamy konkurs na to, kto lepiej wypadnie przed zarządem.
Efekt jest zawsze ten sam: energia idzie w udowadnianie racji, a nie w poprawianie jakości danych.
Dojrzała organizacja potrafi przyjąć, że różne zespoły mogą patrzeć na te same dane z różnych perspektyw. I że to jest wartość. Ale wymaga to rozmowy, zadawania pytań, słuchania się nawzajem.
Do tego potrzebna jest jeszcze jedna rzecz: dojrzałość menedżerska. Zarząd i managerowie nie mogą popadać w stronniczość. „Tych lubię, więc pewnie mają rację” to jedna z najgorszych heurystyk decyzyjnych, jakie można wpuścić do pracy z danymi.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!
🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.
Problem 3: chaos narzędziowy
Kiedyś było prościej. Jedna baza danych. Jedno narzędzie BI. Jeden stack. Koniec.
Dziś narzędzia są tanie, łatwe do integracji i dostępne na klik. Do tego dochodzi FOMO. Może ktoś analizuje coś lepiej. Może to narzędzie jest szybsze. Może tamto jest bardziej nowoczesne. Może AI to wszystko rozwiąże.
I bardzo łatwo jest dokładać kolejne elementy do stosu technologicznego.
Problem polega na tym, że każde narzędzie to nie tylko zalety. To również wady. Overhead. Koszty utrzymania. Integracje. Aktualizacje. Kompetencje zespołu. Dokumentacja.
Kupując kolejne narzędzie, kupujemy cały pakiet problemów, które z nim przychodzą.
Po jakimś czasie okazuje się, że firma walczy na zbyt wielu frontach jednocześnie. I nie ma ludzi, którzy są w stanie to wszystko ogarnąć.
Nie chodzi o to, żeby blokować rozwój czy innowacje. Chodzi o to, żeby ktoś miał mandat do mówienia „nie”. Żeby były osoby odpowiedzialne za architekturę danych, koszty, infrastrukturę i pipeline’y.
Polityka danych w firmie nie może zależeć od tego, że ktoś jest świetny w Tableau, ktoś kocha Power BI, a ktoś inny chce wszystko pisać w Pythonie, bo teraz AI pomaga kodować.
Firma to nie zbiór indywidualnych zajaw. Firma to system, który musi działać stabilnie, nawet gdy ludzie się zmieniają.
Problem 4: brak ownershipu nad danymi
To jest moim zdaniem najtrudniejszy i jednocześnie najważniejszy problem.
Brak odpowiedzialności.
Gdy dane zaczynają się nie zgadzać, naturalnym odruchem jest szukanie winnych. Ktoś coś źle policzył. Ktoś coś źle zintegrował. Ktoś coś źle opisał.
Tymczasem dane w firmie powinny być traktowane jak produkt. A każdy produkt potrzebuje właściciela. Kogoś, kto dba o stabilność, jakość, dokumentację i monitoring.
To jest trudne, bo sukces w danych bardzo często wygląda jak… brak problemów. System działa. Raporty się zgadzają. Nic się nie pali. I wtedy pojawia się pokusa, żeby uznać, że „to się samo robi”.
Nie robi się samo.
Stabilność danych to efekt ciągłej, niewidocznej pracy. Monitoringu. Poprawek. Dbania o detale. I jeżeli organizacja tego nie docenia, to ludzie bardzo szybko przestają czuć odpowiedzialność.
Efekt? Gdy pojawia się problem, wszyscy umywają ręce. To nie moje. To przyszło z tamtego systemu. To nie ja. To nie mój zakres.
Nie można budować kultury danych na zasadzie „brawo, znowu nic się nie zepsuło”. Trzeba nagradzać stabilność, powtarzalność i jakość. Nawet jeśli przez długi czas nie ma spektakularnych efektów.
Bo na końcu to właśnie na tych danych podejmowane są decyzje. A od jakości decyzji zależy realny wynik firmy.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
Zakończenie
Te cztery problemy rzadko są widoczne na pierwszy rzut oka. Łatwiej jest kupić nowe narzędzie. Łatwiej zatrudnić kolejnego analityka. Łatwiej powiedzieć, że „brakuje nam AI”.
Dużo trudniej jest poukładać odpowiedzialność, współpracę, architekturę i kulturę pracy z danymi.
Jeżeli ten tekst rezonuje z Twoimi doświadczeniami, to bardzo możliwe, że problem w Twojej firmie nie leży w technologii, tylko w fundamentach. A fundamenty, choć niewidoczne, decydują o tym, czy cała konstrukcja w ogóle ma sens.
Jeżeli uważasz, że ten artykuł może pomóc komuś spojrzeć na dane w firmie z innej perspektywy, udostępnij go dalej w swoich mediach społecznościowych. Im więcej rozmów o realnych problemach pracy z danymi, tym większa szansa, że zaczniemy je faktycznie rozwiązywać.
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
Wolisz czytać po angielsku? No problem.
Inne ciekawe artykuły:
