KÖZSZOLGÁLAT- MENEDZSMENT. Szöveggyűjtemény X. rész

Átírás

1 KÖZSZOLGÁLAT- MENEDZSMENT Szöveggyűjtemény X. rész

2 SZINOPSZIS Az ellenőrzési szakterület tananyagainak összeállítása a felsőoktatási intézmények és ellenőrző szervezetek együttes feladata, munkám mindössze ennek kiegészítése, nem helyettesítése vagy felülírása. Jelen munka a szervezetfejlesztés támogatására készült. Határozott célom, hogy hatékonyságbeli és eredményességbeli növekedést hozó változtatásokra való képességet szerezzen az olvasó. Az állampolgárok a közpénzek, a vállalatok részvényesei pedig a befektetett tőkéjük elérhető legmagasabb hasznára tartanak igényt. Csökkenteni kívánják a ráfordításszükségletet, javítani a döntéshozatalt, növelni a tágabb érdelemben vett termelékenységet. Folyamatosan keresik a fejlesztés és növekedés innovatív módjait, így a közszférában és a vállalatigazgatásban alkalmazott tudásmenedzsment célja, hogy optimalizálja az ismeretek használatát az erőforrás-gazdálkodás (allokáció, disztribúció) területén. Az állami szektor szervezetei (állami hivatalok, költségvetési szervek, állai tulajdonú gazdasági társaságok, stb.) a teljesítménymenedzsment szemszögéből óriási kihívásokkal küzdenek, melyek közül az egyik legnagyobbat a teljesítésbeli gondolkodásmód természetes öröklődésével azonosítom. Igazgatási és ellenőrzési módszerek, illetve eszközök már ma is széles körben állnak rendelkezésünkre, azonban az ellenőrzési szakterületen szerzett munkatapasztalataim arra ösztönöznek, hogy a meglévőket folyamatosan fejlesszük, és új, alternatív rendszereket gondoljunk ki. Olyan innovációk létrehozásában gondolkodom, amelyek lehetővé teszik a kreatív gondolkodást, a minőségi feladatvégzést. Jelen fordítási munkák során az olvasott szövegeket nem magyarosítottam, meghagytam az írók által alkalmazott nyelvlogikai eszközöket. A tanulmányok nem tartalmaznak sem szakmai sem személyes értékelést. A szöveggyűjtemény szerkesztésénél, lévén, hogy a 1 O ldal

3 fordítás kifejezetten az angol nyelvet kevésbé ismerők számára készült, a szöveges tartalomra koncentráltam, így a hivatkozott ábrák és táblázatok az eredeti anyagokban találhatóak. Az egyes szakaszokat az ott megjelölt referenciákkal zártam. A szöveggyűjteménnyel összefüggő, mindennemű jog a tanulmányok eredeti szerzőihez kapcsolódik, kutatásokban, publikációkban hivatkozásként az eredeti művet kell megjelölni. A fordítás nem kereskedelmi céllal és kizárólag online olvasásra készült. A szöveggyűjtemény részeinek vagy egészének másolása nem engedélyezett. Kantár Tamás, O ldal

4 TARTALOM AZ ADAT ÉS INFORMÁCIÓS ROBBANÁS, MARR, AZIZA 4. oldal TUDÁSMENEDZSMENT OKTATÁSI KÖZPONT, KMEDU HUB 23. oldal ISMERJÜK MEG BIG DATA KISTESTVÉRÉT, MARR 27. oldal TIPPEK AZ ADATMINŐSÉG ÉS A DÖNTÉSHOZATALI FOLYAMAT JAVÍTÁSÁRA, KMECW.COM 29. oldal FPF MEGJEGYZÉSEI A FEHÉR HÁZ NAGY ADATÁNAK FELÜLVIZSGÁLATÁHOZ, FUTUREOFPRIVACY.COM 31. oldal A NAGY ADAT HATÁSA AZ ÉLETÜNKRE, MARR 35. oldal VEZETŐ VÁLTOZÁS: MIÉRT BUKNAK MEG AZ ÁTALAKÍTÁSI TÖREKVÉSEK, P. KOTTER 40. oldal A JELENTÉS SZERINT AZ ÁLLAMI SZERVEK BELEFULLADNAK A HASZNÁLHATATLAN ADATOKBA, DUDMAN 45. oldal DÖNTÉSHOZATAL ADATOKKAL: SZÁMÍTÓGÉPES INTELLIGENCIA FELHASZNÁLÁSA ÜZLETI KÖRNYEZETBEN 48. oldal RÖGZÍTSÜK ÉS ALAKÍTSUK ÁT AZ ADATOKAT BÁRMILYEN FORRÁSBÓL 50. oldal 3 MÓDJA ANNAK, AHOGY A NAGY ADAT ELEMZÉSE MEGVÁLTOZTATJA A VÁLLALATI TELJESÍTMÉNYMENEZSMENTET, MARR 54. oldal NAGY ADAT: A MEGA-TREND, AMELY HATÁSSAL LESZ AZ ÉLETÜNKRE, MARR 58. oldal VAJON AZ ADATOK MINŐSÉGE TÉNYLEG SZÁMÍT A TECHNIKÁBAN ÉS A TUDOMÁNYBAN? 66. oldal 3 O ldal

5 AZ ADAT ÉS INFORMÁCIÓS ROBBANÁS CÍM ANGOLUL: THE DATA AND INFORMATION EXPLOSION SZERZŐ: BERNARD MARR, BRUNO AZIZA A bizonyítékon alapuló menedzsment egy egyszerű ötlet. Csak annyit jelent, hogy megtaláljuk a legjobb bizonyítékokat, amiket csak tudunk, szembenézünk azokkal a tényekkel és reagálunk rájuk. - Professor Robert I. Sutton, Stanford University BEVEZETÉS Furcsának tűnhet egy 19. századi analógiával kezdeni a könyvet, amely elmagyarázza, hogyan kell legyőzni az egyre növekvő mennyiségű adatok felismeréssé alakításának 21. századi kihívásait, amik a hatékony döntéshozatalt ösztönzik. De pontosan ezt fogom tenni és jó okkal. Gondoljunk csak az 1849-es kaliforniai aranylázra. Az emberek tömegesen sereglettek össze abban a reményben, hogy azzal alapozzák meg a vagyonukat, hogy több aranyt fedeznek fel a már megtaláltnál. Az alapvető eszköz, vagy technológia, amit az aranyásók használtak, egy serpenyő volt, ami kiszűrte a kavicsot, homokot, üledéket és így tovább, de megtartotta a nehezebb aranyrögöket. A végtelen tonnányi értéktelen iszap serpenyőzésével, az aranyásók azt remélték, hogy megtalálják azt a néhány értékes aranyrögöt, mely majd gazdaggá teszi őket. Néhányuk valóban rendkívül gazdag lett, de a legtöbben úgy tértek vissza az otthonaikba, hogy vagy elköltötték a befektetéseiket megfelelő megtérülés nélkül (ha volt egyáltalán), vagy ami még rosszabb, csődbe mentek. Most előreugrok több, mint 150 évet a 21. század első évtizede végére. A figyelmet az aranyásókról az üzleti vezetőkre helyezem - és azt elemzem, hogy az utóbbiak hogyan próbálnak pénzügyi és más előnyök kinyerését biztosítani a saját gazdasági és üzleti tájaikról -, ez pedig elég zavaró megfigyeléshez vezet: a legtöbbjük úgy viselkedik és avatkozik közbe, ami a valóságban kicsit más, mint a régi aranyásók. A vállalkozásokon belül ma, az üzleti vezetőktől egyszerűen azt várják, hogy lényegében értéktelen, vagy háttér adatok tömegét serpenyőzzék, abban a 4 O ldal

6 reményben, hogy valahogy majd felfedezik azokat az aranyrögöket, melyek növelik a vállalkozás vagyonát. AZ ADAT ÉS INFORMÁCIÓS ROBBANÁS Hogy megmagyarázzuk: kb. egy évtizednyi lélegzetelállító fejlesztésnek hála az információs és kommunikációs technológiákban, az emberek most már egy olyan világban élnek, melyben az adatok, annak minden formájában, egyidejűleg továbbíthatók nagyszámú embernek szerte a világon, egy gomb egyetlen kattintásával - és a fény sebességével. Sőt, az egyaránt lenyűgöző technológiai fejlesztések eredményeként az adatok tárolásában, a munkavállalók között továbbított adattömeg nagy része valahol a vállalatban van - adatbázisokban, számítógépes rendszerekben vagy egyéb eszközökben. A legtöbb közép-és nagyvállalatban a naponta kicserélt és tárolt adatmennyiség szinte kiszámíthatatlan: mint az értéke, mivel ezek az adatok képezik az alapvető anyagát, ami azon felismerések "aranyrögeinek" megformálásához szükséges, amely lehetővé teszi a vállalat vezetőinek, hogy jobb döntéseket hozzanak és így végső soron mérhető és fenntartható pénzügyi és egyéb sikereket érjenek el. És ne felejtsük el, hogy az, hogy gyors hozzáférésünk van a legjobb információhoz a döntéshozatal indítékainál, ez nem csak azt jelenti, hogy biztosítjuk a nyilvánvaló nyereséget, mint például a megnövekedett bevétel, haszon vagy piaci részesedés. Ma, ez ugyanannyira szólhat a túlélés biztosításáról az egyre inkább behálózott és csatlakoztatott globalizált gazdaságokban azáltal, hogy korai figyelmeztető jeleket kapunk a potenciálisan katasztrofális piaci problémákról vagy egyéb hiányosságokról. Például, a 2008-as hitelválság régen alapított és tiszteletreméltó vállalatok összeomlásához vezetett, mint a Lehman Brothers és még sok más háztartási név veszett volna a történelembe, ha nem került volna sor nagyméretű pénzügyi beavatkozások a nemzeti kormányok részéről. A hitelválság utóhatása volt a globális piacok és nemzeti gazdaságok megingása. Annyira mint bármi más, ezek az események ráirányították a reflektorfényt arra, hogy mi történik akkor, amikor a felsővezetők nem rendelkeznek 5 Oldal

7 betekintéssel abba, hogy mi történik a szervezeteikben és a piacaikban és amikor rossz döntések játszódnak le a teljesen behálózott, globális piacokon. Csak a legostobább optimista hiszi azt, hogy a mai globalizált gazdaságokban 2008 katasztrofális gazdasági eseményei elszigetelődött események. A következmények egyértelműek. A döntéshozók megkövetelik a döntés minőségét és pontosságát - támogatást, amely előrébbvaló kvantum-ugrás a néhány rövid évvel ezelőttihez képest. Annak jutalma, hogy a tudásnak azt a néhány aranyrögét a megfelelő helyen, a megfelelő időben szerezzük meg, csillagászati lehet. AZ ADATOK KÜLDETÉSSÉ FORDÍTÁSÁNAK KUDARCA KRITIKUS FELISMERÉSEK Mégis, annak ellenére, hogy ínycsiklandó előnyöket kínál (legyen az növekedés vagy túlélés), néhány szervezet praktikus, megbízható és megismételhető folyamatokat telepít azoknak a küldetés-kritikus felismeréseknek a felkutatására. A legtöbb szervezet és vezetője munkamódszereinek kutatása megerősíti azt, hogy az "aranyaranyásó" analógia igaznak bizonyul. Számos szervezet eleget tesz az adatgyűjtésnek, abban a téves hitben, hogy csupán az, hogy rendelkezésre állnak az adatok, önmagában és önmagától értéket ad hozzá, ráhagyva az egyes döntéshozókra azoknak az aranyrögöknek a kimosását. A menedzsmentről író David Apgar helyesen teszi, amikor azt mondja Relevance c. könyvében, hogy bár az új technológiák, mint például a gyorsabb processzorok, a nagyobb tároló és optikai kábelek tették az adattárolást egyszerűbbé, a jelentőség kevésbé fontossá vált: "Az olcsó információ azzal kísértett meg minket, hogy elhanyagoltuk a jelentőséget és néhány rossz szokáshoz vezetett minket írja (Apgar, 2008). De nem minden szervezet esett a rossz szokások hibájába. Az egyik példa erre, hogy egy globális tanulmány (The Hackett Group, 2006) úgy találta, hogy azok a pénzügyi szervezetek, melyeket világszínvonalú EPM teljesítőknek ítéltek (Enterprise Performance Management), lényegesen kevesebb jelentést generálnak, mint a nem világszínvonalú csoport - nevezetesen 691 jelentést évente dollár milliárdnyi bevételenként az 1474-hez képest és a jelentések is sokkal rövidebbek voltak. Első olvasatra úgy tűnik, hogy a világszínvonalú csoport kevésbé volt termékeny és kevesebb értéket adott hozzá, mint a nem világszínvonalú társaik. Azonban, a mélyebb elemzés egy egészen más történetet tár 6 Oldal

8 fel. A világszínvonalú csoport pénzügyi személyzete jelentős időt töltött annak biztosításával, hogy a jelentések, melyeket az üzleti vezetőknek nyújtottak, azon kritikus információkra összpontosítottak, melyekre szükség volt a döntéshozatal céljaihoz. Nemcsak egy adathalmazt dobtak oda az üzleti vezetőknek, tájékoztatva az ostromlott vezetőket, hogy valahol az átnyújtott oldalhalmazban van valami értékes. Tehát, az íratlan üzenet az, hogy a vezetők vegyék elő a tudásmosó edényeiket. A világszínvonalú csoport elismerte, hogy van egy alapvető kötelezettsége arra, hogy az analitikus készségeiket alkalmazza a nyers adatok tudássá fordításában. És a jutalom, ha így tettek a cégek, jelentős volt. Egy hároméves periódus alatt, a világszínvonalú csoport által generált iparágra vonatkozó tőkehozam több, mint kétszerese volt a nem világszínvonalú csoporténak (a Hackett Group, 2006). A menedzsment-tanácsadás kutatásának hangsúlyozás megerősítette a nagyobb részvénypiaci hozamok valószínűségét a jobb elemzés következtében (Harris és Davenport, 2007). A 371 vállalatról készült felmérés úgy találta, hogy a legjobban teljesítők 65%-a azt mondta, hogy jelentős támogatást kaptak a döntésben, vagy valós idejű elemzési lehetőségeik voltak - szemben a rosszul teljesítők 23%-ával. Ugyanez a tanulmány megállapította, hogy a legjobban teljesítők 40%-a használ elemzést az egész szervezetben, a rosszul teljesítők 23%-ához képest. Mégis, ha a szervezetek már ma azzal küzdenek, hogy a legnagyobb versenyelőnyt vonják ki a rendelkezésre álló adataikból, nem kétséges, hogy a kihívás mértéke jelentősen nőni fog, miközben előre halad, ahogy évről évre a lehetőségeink az adatok tárolására és közlésére exponenciálisan nő. Hogy illusztráljuk, azon adattömeg eredményeként, amihez hozzáférhet számtalan információs és kommunikációs csatornán keresztül, a The New York Times tipikus hétköznapi kiadása több információt tartalmaz, mint amennyivel az átlagember az életben valószínűleg találkozott a 17. századi Angliában. Azonban, a kutatások azt jósolják, hogy 2010 végére a világ információs bázisa megduplázódik minden 11. órában (tehát, több, mint kétszer minden egyes nap!). Az emberek szinte elképzelhetetlen információs robbanást tapasztalnak. Hamarosan elérjük azt a szintet, ahol szinte lehetetlen lesz kiemelni egy 7 Oldal

9 olyan tárgyat vagy témát, amivel kapcsolatban hiányoznak az adatok (bár ez nem jelenti azt, hogy az emberek már megfogalmazták a válaszokat az ezekhez a tárgyakra/témákra vonatkozó sürgető kérdésekre, mely központi vitája ennek a könyvnek). Aminek tanúi vagyunk a legtöbb szervezetben, valamint minden ágazatban és iparágban az az, hogy a döntéshozókat állandóan bombázza az egyre bővülő adatszolgáltatás. Ez őket és a szervezeteiket nagy igénybevételnek teszi ki és oda vezetett, amit "tudásválságnak" nevezhetünk. Ez a kifejezés a szervezeti bénulást sugallja, melyet a nagy mennyiségű adatfeldolgozás eredményeként tapasztalunk, de képtelenek vagyunk átalakítani ezeket az adatokat a legfontosabb információkká, melyek a hatékony döntéshozatalhoz szükségesek. Biztosan állítható, hogy bár a legtöbb szervezet belefullad az adatokba, szomjazzák a releváns információkat a legfontosabb döntések támogatásában. Másképpen fogalmazva, minél több adat áll rendelkezésre, annál könnyebb eltéveszteni a keresett legfontosabb információ darabokat. A legtöbb olvasó, valamikor, elvégez a Google-n vagy valami hasonlón egy keresést és jelentős időt tölt az egyre frusztrálóbb vadászattal sok és végső soron irreleváns linken keresztül, mielőtt megtalálná azt a bizonyos információ darabot, amit keresett. A tény az, hogy a szükséges információk rendelkezésre álltak, csak elrejtve. BEFEKTETÉS AZ ÜZLETI INTELLIGENCIÁBA Természetesen a legtöbb üzleti vezető éles tudatában van annak, hogy lehet, hogy ott van valahol a szervezeteikben az az adat vagy információ, amire szükségük van és csak egyszerűen elrejtette a rendszer, adatbázis vagy egyéb tároló berendezés. És a legtöbbjük egyformán és fájdalmasan van tudatában annak, hogy ahogy látják az információs készleteiket rohamosan gyarapodni és az összegyűjtött adatok mennyiségét is növekedni, sürgősen szükség van arra, hogy képesek legyenek elemezni azokat az adatokat úgy, hogy az értéket adjon hozzá és versenyelőnyt hozzon magával. A legtöbb vezető azonban beismerné, hogy az analitikus készségekből hiányt szenvednek, amint az a kutatási bizonyítékok is megerősítették. Egy friss nemzetközi felmérés megállapította, hogy a szervezetek több, mint a fele (59%) véli úgy, hogy nem rendelkeznek elegendő 8 O ldal

10 lehetőséggel az adatok átfogó elemzéséhez, míg 87% érzi úgy, hogy az elemzési képességeiken javítani kell (Marr, 2008). Mivel sürgető, a szervezeti vezetők felteszik maguknak a stratégiai fontosságú kérdést: hogyan lehet helyrehozni és stratégiai, versenyképes értelmet adni annak az adattömegnek, amivel rendelkeznek, vagy amihez hozzáférésük van. A megfelelő üzleti analitikai képességek tudomásul vett hiánya okán, sok szervezet fordult az információs technológia (IT) megoldásaihoz abban a hitben, hogy azok majd megválaszolják a kérdést és így megoldják az adatokkal és elemzésekkel kapcsolatos problémáikat. Csak 2007-ben, a szervezetek több, mint 4 milliárd dollárt költöttek az úgynevezett üzleti intelligencia eszközeinek licenc bevételeire (szoftver alkalmazások, melyek lehetővé teszik az embereknek, hogy az adataikat elemezhessék, lásd: az 1.1-es Dobozt az üzleti intelligencia és más kulcsfontosságú kifejezések meghatározására). Sőt, a világ vezető IT kutatási és tanácsadó cége, a Gartner (2008) arról számolt be, hogy az üzleti intelligencia volt az elsőszámú technológiai prioritás a harmadik egymást követő évben és ezt úgy tekintik, hogy támogatja az első három üzlet prioritást az üzleti folyamatok javításában, valamint az új ügyfelek bevonzásában és megtartásában. 1.1 Doboz: egyes kulcsfontosságú kifejezések meghatározása: az adat számtalan formában jön, beleértve a számokat, szavakat, hangokat vagy képeket, de kontextus nélkül (pl. 15/3, 5, 68). az információ a szavak, számok, hangok vagy képek gyűjteménye, melynek értelme van (pl. március 15-én 17:00-kor mindannyian a Victoria Street 68. szám alatt voltunk). tudás az, ahol felveszünk és megértünk információt egy témáról, mely aztán lehetővé teszi számunkra, hogy véleményt alkossunk a döntéshozatal és az ismeretekre való reagálás érdekében. Ezt úgy tehetjük meg, hogy szabályokat alkalmazunk a világgal kapcsolatban, melyeket úgy dolgoztunk ki, hogy sok információnk volt a múltról. 9 O ldal

11 az üzleti intelligencia technológiákra, alkalmazásokra és gyakorlatokra utal az üzleti információk összegyűjtésében, az integrációjában, elemzésében és bemutatásában az elemzés az adatok és bizonyítékok felhasználására utal, a statisztikai, mennyiségi és minőségi elemzésre, magyarázó és prediktív modellekre, valamint tényeken alapuló menedzsmentre a döntéshozatal ösztönzésében Nyilvánvaló, hogy az üzleti vezetők szilárdan hiszik (vagy legalábbis remélik), hogy az üzleti intelligencia eszközök megvalósítása megoldja a sürgető üzleti kérdéseket. Annak ellenére, hogy hatalmas beruházásokat öltek a technológiai megoldásokba, aligha kétséges, hogy a szervezetek még mindig nem képesek átalakítani az adatokat stratégiailag értékes tudássá. A tény az, hogy a szoftver önmagában nem oldja meg a döntést alátámasztó válságot, ami előtt a szervezetek állnak és nem is kellene elvárniuk, hogy így legyen. Ahogy azt ebben a könyvben elmagyarázom, a technológia egyszerűen az adatokat segíti a tudássá válásban. Hogy igazságosak legyünk, nem meglepő, hogy a szervezeti vezetők is arra csábíthatók, hogy elhigyjék, hogy az IT képes megoldani azon kérdések nagy részét, ami nekik álmatlan éjszakákat okoz. Már 1963-ban a Business Week egy cikke azt jósolta, hogy "a nagy nap - amikor az összes információ a menedzsment probléma megoldására csak egy nyomógombnyira van - közelebb van, mint gondolnánk. Több, mint 45 évvel később, még mindig arra várunk, hogy ez a "nagy nap eljöjjön. Bár a józanok köztünk felismerik, hogy soha nem fog, könnyen belátható a marketing szakirodalomból, mely az üzleti intelligencia alkalmazások nagy részét támogatja, hogy sok ember miért hiszi úgy, hogy az elemzéssel kapcsolatos kérdésekre a választ valóban egy egyszerű gombnyomással megkapjuk. Azt is szem előtt kell tartanunk, hogy akik ezen szervezetek tetején állnak, azt tapasztalják, hogy az IT egy "második nyelv" és meg kellett tanultatniuk azt, hogy hogyan lehet a leghatékonyabban alkalmazni a szervezeteken belül, miközben a megfelelő technológiák maguk is nyaktörő sebességgel fejlődtek. Amikor a legtöbb mai felsővezető belépett a munkaerőpiacra, a technológia alig volt több, mint egy nagyszámítógép, mely egy nagy szobában volt valahol a szervezetben és csak egy páran vették hasznát vagy voltak képesek megérteni. A személyi számítógépek a desktopon való megjelenés korai szakaszában lehettek, de a kapcsolódó technológiák, 10 Oldal

12 mint az Internet és az még mindig ismeretlenek voltak a korlátozott tudományos és katonai területeken kívül. Azonban azok, akik ma lépnek be a munkaerőpiacra, már egy másik történet. Ők a technológiát, mint a "első nyelvet" tapasztalják meg és olyan folyékonyan beszélik a technológia nyelvét, mint a beszélt nyelvüket. Amikor ezek az alkalmazottak vezető pozíciót érnek el, jól ismerik majd a technológia gyenge pontjait (vagy inkább azt, hogy mire nem képes, vagy mi nem várható el tőle), függetlenül attól, akkor milyen fejlettek a technológiai lehetőségek: és kevés kétségünk lehet afelől, hogy rendkívül fejlettek lesznek. BIZONYÍTÉKOKON ALAPULÓ MENEDZSMENT Ahelyett, hogy elszigetelten telepítenénk, hogy teljes mértékben hatékonyak legyenek, az IT-t és az alkalmazásokat szorosan összehangolva kell használni az üzleti célokkal és a szervezetben lévő emberek információs és elemzési szükségleteivel. Az ilyen összehangoltság egy olyan mozgató erőt hoz létre, ahol sokkal nagyobb a valószínűsége annak, hogy a megfelelő vezetői döntés születhet meg, mert a technológiát arra használhatjuk, hogy elősegítsük a koncentrált teljesítménybeli kérdések megválaszolását és a specifikus üzleti problémák megoldását. És a legjobb vezetői döntések általában azok, melyeket támogatják a vonatkozó tények és felismerések. Ez az a pont, ahol bejön a bizonyíték-alapú menedzsment (Evidence-based Management, EbM), a könyv fókusza. Az EbM egy olyan szemlélet, melyet egyre növekvő számú vezető szervezet használ (mint például a Google, a Capital One, a aharrah 's Entertainment és a Tesco, hogy csak egy párat megnevezzünk, amit kiemelek a könyvben), annak érdekében, hogy begyűjtsék a legrelevánsabb információkat a legfontosabb döntések támogatásában. Ezek a cégek sokkal többet tesznek, semmint csak összegyűjtik és tárolják az adatokat és információkat nagy mennyiségben. Kiépítik a versenyképes stratégiáikat az adat-vezérelt felismerések körül. Babson College Professor Thomas Davenport, egy vezető gondolkodója és képviselője a bizonyíték-alapú megközelítéseknek a menedzsmentben, elmagyarázta, hogy az ilyen szervezetek "elemző versenytársakká válnak (Davenport, 2006). Ő szorgalmazta, hogy az üzleti vezetők kifinomult adatgyűjtő technológiát és 11 O ldal

13 elemzést használjanak, hogy az érték utolsó cseppjét is kipréseljék az összes üzleti folyamatukból. Az elemzéssel, nemcsak azt vesszük észre, amit a vásárlóink akarnak, de azt is, hogy mennyit hajlandóak fizetni és mitől maradnak hűségese. A kompenzációs költségeinken túlra nézünk ahhoz, hogy kiszámítsuk a munkaerőnk pontos hozzájárulását az alaphoz. És nemcsak nyomon követjük a meglévő készleteinket; előre megjósoljuk és megakadályozzuk a további leltárbeli problémákat. Davenport (2006) folytatta a "fegyverbe hívását" azzal, hogy arra buzdította a szervezeteket, hogy az elemzést tegyék az átívelő versenyképes stratégiájuk részévé és nyomják le a döntéshozókig minden szinten. Felfegyverezzük a munkavállalóinkat a legjobb bizonyítékokkal és mennyiségi eszközökkel a legjobb döntések meghozása érdekében legyen az nagy vagy kicsi, minden nap (Davenport (2006)). Bár a EbM elképzelése intuitív és egyértelmű, a legtöbb szervezet úgy tűnik, hogy ezzel a három szemponttal küzd: (i) a releváns és megbízható információk összegyűjtése; (ii) a releváns adatok megtalálása a rendelkezésre álló hatalmas mennyiségű adatok között; és (iii) (Iii) az adatok információvá és tudássá alakítása, lehetővé téve így számukra a reakciót Ez a könyv egy lépésről lépésre útmutatót nyújt ezen kihívások leküzdésére. Ezt egy ötlépéses EbM keret telepítésével érhetjük el, amelyet a 2. Fejezetben jellemzünk széleskörűen (és a 2.1 ábra foglalja össze a 14. oldalon), és minden egyes lépést teljesen kivesézünk a későbbi fejezetekben. Amellett, hogy értékes a nagyobb cégeknek, a keret egyaránt fontos a kis- és középvállalatok számára is, melyeknek esetleg nincs hatalmas költségvetése a legújabb üzleti intelligencia eszközökre, de akik még nagyobb kihívásokkal is néznek szembe a szakértelem hiányával és a hatékonyabb döntéshozatal igényével kapcsolatban. De kezdetben hangsúlyozni kell, hogy az EbM nem valami új és komplex üzleti elmélet, melyet bonyolult működésbe hozni vagy jelentős tanácsadási 12 O ldal

14 támogatásra van szüksége az induláshoz, valamint sűrűn lakott funkcionális földbirtok igényel, hogy fennmaradjon. Valóban, a Stanford Egyetem professzora, Robert I. Sutton, egy másik vezető EbM szószóló, helyesen állítja, hogy "a bizonyítékokon alapú menedzsment egy egyszerű elképzelés. Ez csak azt jelenti, hogy megtaláljuk a legjobb bizonyítékot, amit csak tudunk, szembenézünk azokkal a tényekkel és reagálunk rájuk" (Sutton, 2009). A bizonyítékokon alapuló menedzsment a magánéletünkben Amikor reflektálunk Sutton nyilatkozatára, az olvasóknak odavághat az a tény, hogy az EbM lényegében alig több, mint a józan megközelítés a döntéshozatalban, melyet a legtöbbünk ösztönösen és rendszeresen alkalmaz a magánéletében. Ami azt illeti, természetesen mindenki szisztematikusan gyűjt, elemez és értelmez annyi adatot, amennyit csak lehetséges vagy szükséges, annak érdekében, hogy kényelmesen érezze magát afelől, hogy a helyes és legmegfelelőbb döntéseket hozza. Csak egy a határtalan példák közül, vegyük például a házvásárlást. A szükséges bizonyíték összegyűjtése ehhez a döntéshez magába foglalhatja azt, hogy megvizsgáljuk a bűnözési statisztikákat a környéken, ahol a ház található, beszélgetünk a potenciális jövőbeni szomszédokkal, megnézzük a helyi iskolák közzétett értékeléseit, hogy milyen helyi közlekedési kapcsolatok és hálózatok állnak rendelkezésre, valamint eltöltünk egy kis időt a házban, annak biztosan megfeleljen minden életmódbeli követelményünknek. Az összes szükséges bizonyítékkal, amit begyűjtöttünk, meghozhatjuk az igen/nem döntést, amely a legjobb, rendelkezésre álló bizonyítékokon alapszik. Egy másik példa, vegyünk egy autóvásárlást; a bizonyítékok összegyűjtése itt magába foglalhatja azt, hogy elolvassuk a szakértői értékeléseket az autóról, ami érdekel minket, beszélünk olyan emberekkel, akik azt a modellt vezetik és utánanézünk a statisztikáknak, például, az üzemanyagfogyasztásról, a biztonsági értékelésekről és a teljesítményről, valamint az autó tesztvezetése is idetartozik, annak érdekében, hogy megfeleljen a kényelmes és könnyű vezetéssel kapcsolatos igényeinknek. Röviden, tehát anélkül, hogy egy fejlett menedzsment bevált eljárásaként gondolnánk rá, a legtöbbünk a döntéseket napról 13 O ldal

15 napra szilárd EbM elvek alkalmazásával hozza meg, amiről joggal állíthatjuk, hogy a "józan ész". Lényegében ez a könyv hatékony döntéshozatali szemléleteket ajánl a magánéletünkből és ezek alkalmazását a munkánkban ja és alátámasztva ezt a munka-alapú döntéshozatali folyamatot erőteljes információs technológiákkal és alkalmazásokkal biztosítandó, hogy az általunk gyűjtött bizonyítékok annyira szilárdak, megbízhatóak és hasznosak, amennyire csak lehetséges. És ha megvannak a felismerések, reagáljunk rájuk. KÖVETKEZTETÉSEK Tekintettel az egyre éleződő versenybeli és egyéb nyomásra, mellyel a szervezetek szembesülnek a 21. század elején, elérkezett az idő a szisztematikus, bizonyíték-alapú szemléletre a döntéshozatalban. Azon szervezetek jutalma, akik elméjükbe vésik az ilyen képességeket, ugyanolyan kiszámíthatatlan, mint azok büntetése, amelyek nem így tesznek. De a siker egy bizonyíték-alapú megközelítéssel nemcsak arról szól, hogy rendelkeznek az üzleti intelligenciával és analitikai képességekkel, bár mindkettő kritikus, sőt a fő alkomponens. Szükséges egy olyan szervezeti kultúra is, mely inkább támogatja és értékeli a tényeken alapuló döntéshozást, mint a tisztán zsigerből hozott döntéseket. Fontos, hogy a sikeres EbM megvalósítása is előírja az üzleti vezetők alátámasztó és széleskörű gondolkodásmódjának átalakulását. Professzor Sutton azt mondja, hogy az [EbM nem arról szól], hogy azt tegyük, ami mindenki más, amit mindig is tettünk, vagy amit igaznak gondoltunk. Ez nem ürügy a tétlenségre. A szervezetek vezetőinek vennie kell a bátorságot, hogy reagáljanak a legjobb tényekre, amivel most rendelkeznek és alázattal legyenek afelé, hogy változtassanak azon, amit csinálnak, amint jobb információt szereznek róla. Ez nem egy új elképzelés és nem egy eredeti elképzelés. Mégis, meglepően kevés vezető és szervezet teszi meg ténylegesen - és azok, akik megteszik, aduval ütik a versenyt. Sutton (2009) 14 O ldal

16 2. FEJEZET A BIZONYÍTÉKOKON ALAPULÓ MENEDZSMENT MODELL A tények makacs dolgok; és függetlenül attól, hogy mik a kívánságaink, mire vagyunk hajlandók, vagy mit diktál a szenvedélyünk, nem tudják megváltoztatni a tényállást és a bizonyítékokat. John Adams ( ), Argument in Defense of the Soldiers in the Boston Massacre Trials december. BEVEZETÉS Valószínűleg számos alkalommal keresték már fel az orvost. Ilyenkor néha teljesen tisztában vagyunk azzal, hogy milyen az egészségi állapotunk (például egy fertőzés esetén) és a várható gyógymóddal (például antibiotikumok). Vannak más alkalmak, azonban, amikor van egy tünetünk, vagy egy sor tünetünk, melynek a kiváltó oka bizonytalan és ez kiválthatja a szorongás és a mély aggodalom érzéseit. Ha ilyen szorongás van jelen, jogosan sokkal többet várunk el az orvosunktól, mint egy felületes futó pillantást és egy recept felírását. Azt várjuk egy alapos orvosi vizsgálattól, amely magában foglalhat egy sor lényeges vizsgálatot, hogy kizárja a kritikus betegségeket (és így eloszlassa a legrosszabb félelmeinket), majd pontos diagnózist, valamint megfelelő és hatékony kezelési folyamatot. Másképpen fogalmazva, arra számítunk az orvosunktól, hogy összegyűjti a releváns és rendelkezésre álló bizonyítékokat a tünetekkel kapcsolatban, hogy azonosíthassa a mögöttes problémát és annak megoldását. Azt is elvárjuk az orvostól, hogy összegyűjtse ezt a bizonyítékot számos forrásból, például onnan, hogy beszél velünk (a beteggel), utánanéz az egészségügyi feljegyzéseinknek, vér- és/vagy szövetmintát vesz és összehasonlítja a felfedezéseit a dokumentált esettanulmányokkal, valamint hasznát veszi a saját tapasztalatainak és múltbeli megfigyeléseinek. Ennek a könyvnek a szemszögéből az orvosi analógia megfelelő. Valamint az is, hogy továbbra is állítjuk az előző fejezetből, hogy a bizonyítékon alapuló döntéshozatal olyan valami, amit mindannyian alkalmazunk a mindennapi életünkben (a házvásárlástól kezdve odáig, hogy 15 O ldal

17 megfelelő orvosi diagnózist kapunk), anélkül, hogy megkérdőjeleznénk a logikát és, hogy összeállítjuk azt a bizonyítékot széleskörű adat és információs pontokból, az EbM gyökerei megtalálhatók az orvosi világból kialakított tudományágban: a bizonyítékon alapuló orvoslásban. 1: Az EBM modell BIZONYÍTÉKOKON ALAPULÓ GYÓGYSZER A bizonyítékon alapuló orvoslás (ami az orvosi szakirodalomban először 1992-ben jelent meg, de az ősi Kínára vezethető vissza) a Center for Evidence-based Medicine (2009) szerint "...a jelenlegi legjobb bizonyítékok lelkiismeretes, megfontolt és pontos használata a döntéshozatalban az egyéni betegek gondozása terén. A kapcsolat erejének szemléltetésére a bizonyítékon alapuló orvoslás és az EbM között, vegyük ezt az idézetet professzor Suttonéval együtt az 1. fejezetből: "A bizonyítékon alapú menedzsment egy egyszerű elképzelés. Ez csak azt jelenti, hogy megtaláljuk a legjobb bizonyítékot, amit csak tudunk, szembenézünk azokkal a tényekkel és reagálunk rájuk". A TUDOMÁNYOS MÓDSZER Az EbM szemlélet lényege a "tudományos módszer" alkalmazása a döntéshozatal folyamatában. A tudományos módszer egy jól bevett gyakorlat, mely a jelenség kivizsgálásának, az új ismeretek megszerzésének, vagy a korábbi tudás korrigálásának és integrálásának technikáira utal. Ez alapvetően az általánosan elfogadott eljárás, melyen minden tudományos tudás alapszik és melyet az emberek már több száz éve alkalmaznak a tudásépítésben. Ahhoz, hogy tudományosnak nevezhessük, a vizsgálati módszernek a megfigyelhető, empirikus és mérhető bizonyíték összegyűjtésén kell alapulnia az érvelés specifikus elveinek alávetve. Bár nincs meghatározott szabvány a "tudományos módszerre", a következő nyolc lépés általánosan elfogadott iránymutatást kínál. Csak gondoljunk azokra a folyamatokra, amin Galileo keresztülment, hogy kifejlessze a repülés elveit vagy, hogy Newton hogyan dolgozta ki a gravitáció törvényeit: 16 O ldal

18 1. Határozzuk meg a kérdést. 2. Gyűjtsük össze az információkat és az erőforrásokat (figyeljük meg). 3. Formáljunk hipotézist. 4. Végezzük el a kísérletet és gyűjtsünk adatokat. 5. Elemezzük az adatokat. 6. Értelmezzük az adatokat és vonjuk le azon következtetéseket, melyek kiindulópontként szolgálnak az új hipotézisben. 7. Hozzuk nyilvánosságra az eredményeket. 8. Teszteljük újra (gyakran megtették más tudósok is). Csakúgy, mint a gyógyszert, a tudományos módszert is arra használják, egyéb bizonyítékon alapuló szemléleteknek irányt mutassanak, mint például a bizonyíték-alapú marketing, bizonyíték-alapú oktatás, bizonyíték-alapú megőrzés, valamint bizonyítékalapú szoftverfejlesztés. Ezen a könyvön belül ezeket az irányelveket a saját bizonyítékalapú menedzsment modellem tájékoztatására használom. AZ ELMAGYARÁZOTT EBM MODELL Lényegében az EBM modell gyakorlati keretként szolgál a nyers adatok információvá alakításában, majd az információk tevékeny tudássá konvertálásában. Úgy tervezték, mint egy eszközt, mely segít az elfoglalt vezetőknek leküzdeni a számtalan kihívást, amivel szembenéznek, miközben a tudás "aranyrögeit" mossák a gyorsan hömpölygő adatfolyamban, ami elárasztja őket napról-napra a munkájukban, ahogy azt az előző fejezetben kiemeltük. Az EBM modell öt lépésből áll, amelyek mindegyike teljesen kivesézésre kerül az alábbi fejezetekben: 1. Mit kell tudnunk? 2. Megtalálni a bizonyítékot. 17 O ldal

19 3. Megszerezni azokat a felismeréseket, amikre szükségünk van. 4. Közölni az üzenetet. 5. Meghozni a helyes bizonyítékon alapuló döntéseket. Mint az a 2.1 ábrán látható, a 2-4 lépéseket támasztja alá a "hatodik" lépés, vagy komponens, melynek címe "az IT infrastruktúra és üzleti intelligencia, mint támogatók". Amint azt az előző fejezetben elmagyaráztam, és amit folyamatosan hangsúlyozok végig ebben a könyvben, az IT és különösen az üzleti intelligencia eszközök önmagukban nem elegendőek arra, hogy értelmet nyerjenek az adattömegből, mely a szervezetekben tartózkodik, és azokon át áramlik. Sok vállalat veszteget el megszámíthatatlan mennyiségű időt és pénzt egy olyan technológiai eszköz keresésére, amely megoldja az adatválságukat. Igaz, az IT és az üzleti intelligencia erőteljes támogatói az adatoknak a tudás lefordításában. Az üzleti intelligencia eszközök felbecsülhetetlenek, ha hatékonyan és megfelelően párosulnak az analitikus képességekkel. Az EBM modell 1-5. lépése biztosítja a struktúrát a hatékony elemzési folyamat támogatásában, ahogy azt a következő szakaszokban össze is foglalom. 1. lépés: Mit kell tudnunk? Ez a lépés a szervezet stratégiai céljainak teljes megértésével kezdődik, valamint ezeket megtartásával, mint útmutatók a teljes EBM folyamatban. Csak ha a stratégiai célokat szem előtt tartjuk, tudjuk biztosítani, hogy az elemzés, amit generálunk, releváns a szervezet versenyhelyzetével és támogatja a legnagyobb információs igényeit. Az azonosított alapvető stratégiai célokkal aztán fel kell tennünk a kérdést: azon célok alapján, mit kell tudnunk? Vagyis, kinek az egész döntéshozatali folyamatának támogatását célozza meg az adatokat felismeréssé konvertálás? Az adat-ügyfelek lehetnek belsők, mint az igazgatóság, a vezető menedzserek, a HR osztály, a marketing menedzserek vagy egy egyedülálló személy; vagy lehetnek külsők: szabályozók, tőkepiacok, helyi közösségek vagy beszerzők. Az ilyen tisztázás azért kritikus, mert a különböző hallgatóságoknak mérhetetlenül más igényeik vannak, még az egyetlen 18 O ldal

20 stratégiai cél tekintetében is. Az azonosított közönséggel aztán fontos figyelembe venni, hogy mely teljesítménnyel kapcsolatos kérdésekre keresik a választ? Másképpen fogalmazva, milyen problémát próbálnak megoldani? 2. lépés: Megtalálni a bizonyítékot Ez az a lépés, ahol a szervezetek biztosítják, hogy összegyűjtik és rendszerezik a helyes adatokat. A hangsúly itt azon van, hogy a jelentős és releváns adatok megfeleljenek az 1. lépésben meghatározott információs igényekkel. A szervezeteknek fel kell mérnie, hogy a szükséges adatok már tartalmazza a szervezet, vagy hogyan dolgozható ki a legjobb módja az adatok összegyűjtésének. A szervezeteknek kell szem előtt tartania, hogy az adat számtalan formátumban áll rendelkezésre: a hangok, szöveg, grafika, dátumok és képek annyira adatok, amennyire a számok. Sőt, számos módszer létezik az adatgyűjtésre, ami lehet mennyiségi, amikor numerikus adatok gyűjteményeként tekintenek rá vagy kvalitatív (a nem számszerű adatok gyűjteményét érinti). A bizonyítékok kiépítésében, a szervezeteknek el kell várnia mind az objektív, mind a szubjektív adatok összegyűjtését (mint az orvosi diagnózis példájában a fejezet elején). Az adatok azonban nem információk. Az adat önmagában és önmagától csak kis értékkel bír a szervezetekben értelmezés és kontextusba helyezés nélkül (azaz, információvá válás nélkül). 3. lépés: Megszerezni azokat a felismeréseket, amikre szükségünk van Ez a lépés arra összpontosít, hogy az adatokat releváns felismerésekké alakítsa át. Az adatokat elemezni kell és összefüggésbe helyezni az adatok kinyeréséhez. Az elemzésnek támogatnia kell a szervezet alapvető stratégiai céljait (ahogy azt az 1. lépésben megértettük). Az elemző folyamat központjában (és összhangban a tudományos módszerrel, mely az EBM modellt tájékoztatta) kísérletek futnak a feltételezések tesztelésére. Ez meghatározó abban, hogy képesek vagyunk-e bizonyítani vagy cáfolni a hipotézist. 19 O ldal