Według liderów IT co najmniej 80% kluczowych działów firmy – data science, technologia, sprzedaż i obsługa klienta – sygnalizuje potrzebę integracji systemów i podniesienia jakości danych w organizacji. Ogromna ilość danych nie gwarantuje zysków – przeciwnie, może oznaczać problemy. Dowiedz się, jak rozproszone i zaniedbane dane mogą zmniejszać zyski Twojej firmy.

• Dane niskiej jakości powodują wzrost kosztów operacyjnych, angażując zespoły w czasochłonne poprawki, zamiast w działania strategiczne.
• Błędne dane prowadzą do utraty zaufania klientów i niespójnej komunikacji między działami, co może poważnie nadszarpnąć wizerunek marki i wyniki sprzedażowe.
• Wdrażanie automatyzacji i rozwiązań opartych na AI bez zintegrowanych danych jest ryzykowne, nieefektywne i ogranicza możliwości rozwoju firmy

Wpływ niskiej jakości danych na organizację

Błędne, nieaktualne, rozproszone lub niespójne dane prowadzą do kosztownych konsekwencji – od wzrostu kosztów operacyjnych, przez utratę zaufania klientów, aż po ograniczone możliwości wykorzystywania nowoczesnych technologii, takich jak automatyzacja czy sztuczna inteligencja. Oto kilka najpoważniejszych zagrożeń wynikających z niskiej jakości danych.

Koszty operacyjne wynikające z błędnych danych

Brak odpowiedniej jakości danych w organizacji jest jednoznaczny z kosztami operacyjnymi,  które często są niewidoczne na pierwszy rzut oka. Pracownicy, zamiast skupiać się na kluczowych zadaniach i działaniach strategicznych, poświęcają swój cenny czas na poprawę nieaktualnych lub błędnych danych. Skutkuje to wydłużeniem całego procesu biznesowego, a w połączeniu z nieefektywnym wykorzystaniem czasu pracy pracownika, zwiększa koszty operacyjne.

Ryzyko utraty klientów i niski poziom zaufania

Klienci oczekują, że zostaną wysłuchani z odpowiednim poziomem zaangażowania i zaufania. W sytuacji, gdy firma wykorzystuje błędne lub nieuporządkowane dane, może dojść do stworzenia nieodpowiedniej oferty, wysłania wielu tych samych błędnych komunikatów marketingowych lub chociażby nieaktualnych warunków współpracy. Musimy pamiętać, że organizacje składają się z zespołów, które muszą polegać na danych. Jak pokazują badania, zapotrzebowanie na integrację we wszystkich działach organizacji wzrasta. Według liderów IT, co najmniej 80% działów data science, technologii, sprzedaży i obsługi klienta zgłasza potrzebę integracji systemów. W sytuacji gdy dane są błędne, klient może otrzymać sprzeczne informacje z różnych działów organizacji, a to zdecydowanie obniża poziom profesjonalizmu firmy w oczach klienta i wpływa na zaufanie i lojalność, jaką darzy nas klient. Długoterminowo prowadzi to do pogorszenia wizerunku marki na rynku oraz odpływu klientów do konkurencji.

Problemy z automatyzacją i wdrażaniem AI

Problemy z jakością danych stanowią istotną barierę w automatyzacji procesów oraz wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. AI i narzędzia do automatyzacji wymagają precyzyjnych, spójnych i ustandaryzowanych danych, aby dostarczać trafne rekomendacje i podejmować właściwe decyzje. Jeśli modele uczą się na błędnych lub niekompletnych informacjach, ich wyniki mogą być niewiarygodne, co prowadzi do nieefektywnego działania systemów AI i ogranicza ich wartość dla organizacji. Brak integracji między systemami oraz silosy danych dodatkowo utrudniają wdrożenie nowoczesnych technologii, ponieważ firma nie dysponuje kompletnym i rzetelnym obrazem swoich klientów, procesów czy rynków. W efekcie niska jakość danych nie tylko zwiększa koszty operacyjne i obniża efektywność, ale także blokuje rozwój organizacji i ogranicza możliwości wykorzystania zaawansowanych narzędzi analitycznych oraz sztucznej inteligencji.

Wnioski

Zarządzanie jakością danych ma dziś znaczenie strategiczne. Rozproszone dane generują wymierne koszty operacyjne, zabierając pracownikom czas, który mógłby zostać przeznaczony na zadania o większym znaczeniu dla firmy. Prowadzą też do chaosu komunikacyjnego, ryzyka utraty klientów i erozji zaufania – zarówno wewnątrz organizacji, jak i poza nią. Firmy, które chcą pozostać konkurencyjne, powinny zainwestować w uporządkowanie swoich danych, integrację systemów i budowanie solidnych fundamentów informacyjnych. To warunek nie tylko efektywności operacyjnej, ale również innowacyjności i odporności organizacji na zmiany.

Jeżeli chcesz dowiedzieć się, w jaki sposób przekuć dane w realną wartość i przewagę konkurencyjną, sprawdź, jak zbudować fundamenty transformacji cyfrowej dzięki optymalizacji Salesforce. A już w kolejnych artykułach omówimy m.in., jak poprawa jakości danych przekłada się na wartość biznesową.

Udostępnij