In iedere organisatie van enige omvang speelt het uitwisselen van informatie tussen de verschillende organisatieonderdelen een belangrijke rol. Het komt dan ook geregeld voor dat er van bepaalde gegevens verschillende versies circuleren. Stel je voor: een bedrijf slaat alle personeelsgegevens op in een centraal HRM-systeem. Daarnaast gebruikt elke afdeling een eigen, op zichzelf staand systeem voor specifieke operationele processen, zoals projectmanagement, klantrelaties of salarisadministratie. Ook hierin worden personeelsgegevens opgeslagen die oorspronkelijk zijn overgenomen uit het centrale HRM-systeem. Vanaf dat moment kunnen in zowel het HRM-systeem als in de afdelingsspecifieke systemen onafhankelijk van elkaar wijzigingen worden aangebracht. Dit kan ertoe leiden dat er in verschillende systemen tegenstrijdige informatie over een medewerker is opgeslagen. Dit voorbeeld is slechts het topje van de ijsberg. Soortgelijke problemen doen zich bijvoorbeeld voor bij klantgegevens die in CRM-systemen, facturatiesystemen en helpdesksystemen worden beheerd. Ook hier kan dit leiden tot inconsistenties. En wat te denken van productinformatie die zowel in in de productcatalogus, het warehouse management systeem en het ecommerce systeem staat?
Gegeven deze verschillende registraties van hetzelfde ding, rijst nu de vraag: Wat is waar? Zolang de dagelijkse bedrijfsprocessen maar soepel lijken te verlopen, lijkt deze vraag niet zo belangrijk. Echter wanneer we van onze operationele data managementinformatie willen afleiden zullen we deze vraag moeten gaan stellen. Dit is de beruchte zoektocht naar de zogenaamde “Single version of the truth”. De heilige graal.
Managementinformatie is natuurlijk geen doel op zich. Het is slechts een middel dat kan bijdragen aan het nemen van betere strategische beslissingen, het nog efficienter maken van de bedrijfsvoering, verbeterde klanttevredenheid, etc. Hoe voorkomen we dat er onduidelijkheid bestaat over welke data we moeten gebruiken voor het genereren 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 Medewerker, Klant en Product. Als er gekozen is voor een datawarehouse 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.
Bij het ontbreken van MDM “kiezen” veel organisaties noodgedwongen voor een alternatief. Namelijk door voor het verzamelen van brondata voor managementinformatie te kiezen voor een bronsysteem dat als leidend gezien moet worden. Deze leidende data (in deze context wordt nog wel eens gesproken van het “Golden Record”) wordt dan eventueel nog aangevuld met data uit niet leidende bronnen. Dit levert in de praktijk allerlei uitdagingen op met betrekking tot dataintegratie oftewel het aan elkaar koppelen van data uit verschillende bronsystemen. Vaak moet dan dat de trukendoos open om toch maar zoveel mogelijk data wel te kunnen koppelen. Tijdens dit dataintegratieproces 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 en is deze aanpak goed gedocumenteerd. In veel gevallen echter, 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.
Als we eenmaal zover zijn dat de we brondata bij elkaar hebben gezocht, moet er nog managementinformatie van gemaakt worden. In een volgend artikel ga ik hier wat dieper op in.