Over mij

Ik ben Richard Steijn en datawarehousing/BI specialist. Bij vele organisaties in diverse branches heb ik een kijkje in de keuken mogen nemen. Verscheidene technologieën hebben mijn pad gekruist. Data en alle vraagstukken daaromheen vormen een rode draad in mijn werkzame leven. In deze blog schrijf ik over de dingen die mij zoal bezighouden.

door Richard Steijn

Archief voor April, 2011

Managementinformatie: Wat is waar? (II)

In deze post ga ik dieper in op het produceren van managementinformatie in een business intelligence (BI) omgeving, er vanuit gaand dat we alle benodigde broninformatie reeds bij elkaar hebben gezocht. Deze eerste stap heb ik reeds eerder beschreven.

Als ik het heb over managementinformatie dan denk ik aan beknopte overzichten met gemiddelden en kengetallen op dashboards en dergelijke. Kortom informatie waarop een organisatie gestuurd kan worden. In data warehouse land wordt in dit verband vaak gesproken over de “single version of the truth”. Vaak wordt dit uitgelegd als: Organisatiebreed moet er consensus zijn over de definitie van alle begrippen (kengetallen, categorieën, ..) binnen de managementinformatie. Dit is makkelijker gezegd dan gedaan. Zeker als we te maken hebben met een grote schare aan eindgebruikers afkomstig uit verschillende delen van de organisatie, zal er een hoop overleg nodig zijn om deze heilige graal te vinden. En zoals een goede heilige graal betaamd, blijft hij waarschijnlijk onvindbaar.

Laten we het probleem eens illustreren aan de hand van een voorbeeld waarin het begrip Medewerker een rol speelt.

Een universiteit heeft een financiële afdeling. Op deze afdeling heerst de overtuiging dat iedereen die op de loonlijst staat, een Medewerker is. Mensen die niet op de loonlijst staan, zijn geen Medewerker.

Faculteit A ziet dit anders. Zij beschouwt alle niet-studenten die daadwerkelijk werk verrichten voor de faculteit als Medewerkers. Immers, deze mensen schrijven uren, worden ingepland en leggen beslag op bepaalde ruimtes en hulpmiddelen. Zo komt het voor dat onderzoekers afkomstig van andere onderzoeksinstituten werkzaam zijn binnen de faculteit.   Verder zijn er soms gastdocenten die een college verzorgen. Deze mensen staan niet op de loonlijst maar verrichten wel degelijk werkzaamheden.

Faculteit B hanteert een iets andere definitie. Zij beschouwd in aanvulling op de definitie van Faculteit A ook studenten met een student-assistentschap als Medewerker.

We hebben hier drie verschillende definities van het begrip Medewerker binnen een organisatie. Net als in mijn vorige blogpost rijst ook hier weer de vraag: Wat is waar?

Het antwoord is simpel: Alle drie zijn natuurlijk waar. Het hangt er maar vanaf welk gezichtspunt je kiest. Als je wilt uitrekenen wat de student/docent ratio is op een bepaald moment, moet je eerst weten welke vraag je hiermee wilt beantwoorden. Wil je de gemiddelde loonkosten in beeld brengen die gemoeid zijn met het opleiden van een student, dan kun je uit de voeten met de definitie van het begrip Medewerker van de financiële afdeling. Ben je geïnteresseerd in het gemiddeld aantal uren inspanning dat het opleiden van een student kost, dan is de definitie van faculteit A of B wellicht nuttiger.

De faculteiten zullen mogelijk niet snel bereid zijn de definitie van het begrip Medewerker over te nemen van de financiële afdeling en vice versa. Alle drie de definities hebben echter bestaansrecht. Immers zowel de werkprocessen op de financiële afdeling als de werkprocessen op de faculteiten functioneren (hopelijk) naar behoren. Je zou kunnen zeggen dat ieder organisatieonderdeel/bedrijfsproces in principe zijn eigen definitie kan hebben van een bepaald begrip en een BI omgeving moet al deze definities faciliteren. Dit hoeft helemaal geen probleem te zijn zolang het voor de eindgebruiker van managementinformatie maar steeds duidelijk is welke definitie gehanteerd wordt.

Een bijzonder geval vormt die managementinformatie die organisatiebreed en dus afdeling overstijgend is. Dit is typisch het gezichtspunt van het hoger management. Om er hier zeker van te zijn dat we geen appels met peren gaan vergelijken is afstemming nodig met de verschillende organisatieonderdelen waarover we management informatie willen produceren.

Stel, voortbouwend op het bovengenoemde voorbeeld, dat het College van Bestuur van iedere faculteit een beeld wil hebben van de gemiddelde kosten die worden gespendeerd aan het opleiden van een student per collegejaar. Hiervoor moeten onder anderen de volgende vragen beantwoorden:

  1. In hoeverre kunnen gewerkte uren van Medewerkers worden toegeschreven aan een bepaalde faculteit? Er zijn namelijk Medewerkers met meerdere deeltijdaanstellingen.
  2. Welke kosten kunnen gekoppeld worden aan gewerkte uren van Medewerkers? Denk aan loonkosten en allerhande geldstromen.
  3. Voor welk deel moeten we kosten voor het opleiden van een student toeschrijven aan een bepaalde faculteit? Denk hier aan studenten die cursussen volgen bij verschillende faculteiten.

Op zich zijn dit stuk voor stuk lastige vragen die ik hier niet ga proberen te beantwoorden. Waar het om gaat is de definitie van het begrip Medewerker in dit verband.  Het is duidelijk dat we met de definitie van het begrip Medewerker van de financiële afdeling hier niet uit de voeten kunnen. We kiezen hier de definitie van Faculteit B (dus ook student-assistenten worden als Medewerker beschouwd).

Vervolgens is het zaak dat dit wordt afgestemd met alle faculteiten. De faculteiten hoeven de definitie van de begrippen die het College van Bestuur hanteert in principe niet over te nemen. Het gaat er hier alleen om dat we voor alle faculteiten inzicht krijgen in de ons ter beschikking staande brondata met betrekking tot Medewerkers. Hiervoor is input van de faculteiten nodig. Het zo verworven inzicht stelt ons technisch in staat om hieruit de management informatie zodanig te construeren dat deze voldoet aan de definities die het College van Bestuur hanteert. De faculteiten kunnen met de brondata op hun managementniveau nog altijd hun eigen ding mee doen, natuurlijk wel met het besef dat er op een hoger gelegen niveau op een (iets) andere manier naar gekeken wordt.

Ik realiseer mij dat deze zienswijze niet door iedereen wordt aangehangen. In mijn optiek moet een BI omgeving gewoon aansluiten bij de bestaande werkprocessen. De BI omgeving moet nooit dicteren hoe de betrokken organisatieonderdelen moeten werken of communiceren. Er moet ruimte zijn voor verschillende zienswijzen. Hooguit kan de BI omgeving doordat zij inzicht geeft in de verschillen in interpretatie van bepaalde begrippen de aanzet zijn voor een “verbeterproces” om de definitie van begrippen meer op een lijn te krijgen door de organisatie heen.

Ik ben dan ook een tegenstander van het nastreven van een organisatiebrede “single version of the truth” want: “The truth is in the eye of the beholder.”

 

In iedere organisatie van enige omvang speelt het uitwisselen van informatie een belangrijke rol.  Het komt dan ook geregeld voor dat er van bepaalde informatie verschillende versies circuleren. Stel je voor: Een hogeschool slaat van alle ingeschreven studenten informatie op in een centraal inschrijfsysteem. Daarnaast gebruikt iedere faculteit haar eigen op zichzelf staande studievolgsysteem (voor de niet ingewijden: een systeem waarin studieresultaten worden bijgehouden).  Ook hierin is informatie over studenten opgeslagen die oorspronkelijk bij instroom is overgenomen van het centrale inschrijfsysteem. Zowel in het inschrijfsysteem, als in het studievolgsysteem kunnen vanaf dat moment onafhankelijk van elkaar wijzigingen worden aangebracht op de studentgegevens. Het is dientengevolge heel goed mogelijk dat in beide systemen tegenstrijdige informatie rondom een bepaalde student is opgeslagen. Dit voorbeeld is slechts het topje van de ijsberg. Soortgelijke problemen doen zich voor bij medewerkers die zowel in het HRM systeem, het financiële systeem en soms ook in het studievolgsysteem (docenten) staan opgeslagen. En nog een (uit eigen ervaring): Als studenten die ingeschreven staan bij faculteit A een cursus volgen bij faculteit B dan wordt de betreffende cursus in het studievolgsysteem van beide faculteiten overgenomen. Kortom:  Er zijn legio voorbeelden.

En dan rijst nu de vraag: Wat is waar? Je zou kunnen zeggen dat dit op zich geen interessante vraag is. De student kan immers netjes zijn studie doorlopen en daar is het ons toch allemaal om te doen. Dit is op zich waar. Het punt is alleen dat wanneer we managementinformatie willen gaan afleiden, we voor een dilemma staan. Deze managementinformatie is geen doel op zich maar speelt een belangrijke rol in de kwaliteitscyclus (en uiteindelijk ook in het accreditatieproces). Als de juiste mensen op het juiste moment kunnen beschikken over de juiste managementinformatie, kan er beter gestuurd worden.  Misschien doorloopt de student zijn studie dan wel wat sneller, of sluit zijn kennis beter aan op de arbeidsmarkt, om maar eens wat te noemen.

Hoe voorkomen we dat er onduidelijkheid bestaat over welke informatie we moeten gebruiken voor het afleiden van managementinformatie?

Een antwoord hierop is Master Data Management (MDM). Het komt er dan op neer dat van alle niet transactionele informatie er een centrale administratie wordt aangewezen die als leidend beschouwd wordt binnen alle werkprocessen in de organisatie. Het decentraal wijzigen van gegevens die onder het MDM regime vallen is dan dus vloeken in de kerk. Dit betekent uiteraard wel dat alle werkprocessen en geautomatiseerde systemen hierop geënt moeten zijn. Dit is geen sinecure. Teruggrijpend naar de bovenstaande voorbeelden moet er dan MDM worden toegepast op de entiteiten Student, Medewerker en Cursus. Als er gekozen is voor een data warehouse als middel voor het verkrijgen van managementinformatie is het laden ervan door MDM een stuk eenvoudiger geworden. Transactionele data uit de verschillende bronsystemen kan dan relatief eenvoudig aan de entiteiten gekoppeld worden die onder MDM vallen.

Veel organisaties “kiezen” noodgedwongen voor een alternatief voor MDM. Namelijk door voor het verzamelen van brondata voor managementinformatie te kiezen voor een bronsysteem dat als leidend gezien moet worden. Deze leidende data wordt dan eventueel nog aangevuld met data uit niet leidende bronnen. Dit levert in de praktijk bijna per definitie problemen op met betrekking tot het aan elkaar koppelen van data uit verschillende bronsystemen. Het kan in dat geval haast niet anders dan dat de trukendoos open moet om toch maar zoveel mogelijk data wel te kunnen koppelen. Tijdens dit koppelproces zal naar alle waarschijnlijkheid bepaalde data afkomstig uit niet leidende systemen, genegeerd worden. In het beste geval zijn alle betrokkenen (van eigenaren van de bronsystemen tot aan eindgebruikers van de managementinformatie) het eens over de gekozen aanpak. Maar uiteindelijk zullen slechts weinigen kunnen overzien wat de gevolgen zijn van de toegepaste trucs voor de kwaliteit van de managementinformatie die hieruit voortkomt. Waarschijnlijk zijn dit alleen die personen die verantwoordelijk zijn voor de technische realisatie ervan. De verantwoordelijkheid voor datakwaliteit wordt op deze manier bij de verkeerde personen gelegd. Hoe dan ook: deze praktijk komt zeer veel voor.

Bij het ontbreken van MDM pleit ik ervoor om in ieder geval alle brondata ‘as is’ te bewaren met een tijdsstempel. Namelijk het is best mogelijk dat we bijvoorbeeld door voortschrijdend inzicht bedenken dat het koppelen van data uit verschillende bronnen toch anders moet verlopen. Als we data historisch hebben bewaard, kunnen we met terugwerkende kracht deze nieuwe manier van koppelen alsnog gaan uitvoeren. Een data warehouse ingericht volgens principes als Data Vault  en Anchor Modelling is hier heel geschikt voor.

We zijn nu op de helft. Als we eenmaal zover zijn dat de we brondata bij elkaar hebben gezocht, moet er nog managementinformatie van gemaakt worden.  In de volgende blogpost ga ik hier wat dieper op in.