מנהיגי דאטה בארגונים משננים את המנטרה הזו באזני מנהלי הארגון, במטרה לעודד תרבות ניהול מוּנעת-נתונים (Data-driven) ולרתום אותם לאסטרטגיית הדאטה הארגונית. אך בבואם לכמת את שווי נכסי המידע הארגוני על מנת לתמחר ולתעדף יוזמות דאטה, לעיתים רבות הסנדלר הולך יחף.
ארגונים משקיעים משאבים רבים בכלים ומתודולוגיות לניהול נכסי המידע הארגוני ומיצוי הערך העסקי הטמון בהם. העלייה בהיקף ההשקעות בתשתיות נתונים וכוח אדם, והן במנגנוני משילות מידע, מעידה כי הנהלות ארגונים מכירות אינסטינקטיבית בצורך לנהל את נתוני הארגון כנכס, ולמנף את המידע הארגוני להעצמת התהליכים העסקיים. אך ריבוי ההשקעות וריבוי הנתונים, לצד ה-״רעב הניהולי״ הגובר לתובנות ישימות, מציב מנהיגי דאטה בדילמות רבות סביב תעדוף יוזמות ומהלכים. בהעדר מודל שקוף ומשכנע לתועלת כלכלית, נוצר קושי ברתימת מקבלי ההחלטות לאסטרטגית הדאטה הארגונית.
מהו השווי של מאגר המשתמשים של פייסבוק? מהו שוויו של מאגר המידע של מדלן? כיצד תמחרה מייקרוסופט את לינקדאין לפני רכישתה? לכולנו ברור כי למאגרי מידע שווי כלכלי משמעותי. אנו משקיעים משאבים, מפיקים ערך עסקי, ואף מוכרים מידע. אך בניגוד לנכסים חשבונאיים סטנדרטיים, לרבות נכסים לא-מוחשיים אחרים כגון קניין רוחני, התקינות הבינלאומיות ועקרונות חשבונאיים מקובלים (GAAP / IFRA) לא נותנים מענה מספק כלל לחישוב השווי הכלכלי של מאגרי מידע. השוק הפרטי כהרגלו מילא את הוואקום על פי צרכיו. יעידו על כך עלייתם של שווקים למסחר במאגרי מידע, חברות המציעות שירותי Data-as-a-Service, לצד מודלי הערכות שווי המיושמים במסגרת מיזוגים ורכישות. אך כלים אלו אינם רואים את התמונה המלאה ואינם משקללים היבטים סובייקטיביים, פנים ארגוניים, של שווי נכסי המידע לארגון.
כמנהלי דאטה, אנו נדרשים באופן תדיר לקבל החלטות בעלות משמעויות כלכליות לא מבוטלות, והיעדרם של מודלים סטנדרטיים כאלו ואחרים אינם פוטרים אותנו מעול זה. האם עדיף לרכוש מידע חיצוני מסוים על לקוחותינו או להשקיע בשיפור איסוף המידע באפליקציה? האם מאגר קבצי הלוגים של חיישני ה-IoT מהווה הזדמנות עצומה למוניטיזציה או בזבוז משווע של אחסון? מהם התהליכים העסקיים הנשענים על מאגר נתוני שביעות רצון לקוחות, ומהו הנזק הכלכלי שיגרם להם אם מאגר זה ייעלם? מנהלי דאטה נדרשים לענות על שאלות כאלה, גם אם באופן עקיף. מניסיוננו, ארגונים המשכילים למדל מדדים תומכי החלטה המותאמים לארגונם מגדילים את שיעור הצלחת יוזמות הדאטה בארגון.
המתדולוג המוביל בתחום ה-Infonomics המתפתח, דאג לייני ממכון Gartner, כתב רבות על מדדים שימושיים להערכת שווי של נכסי מידע. המדדים משאילים מושגים מוכרים מתקינות חשבונאיות להערכות שווי של נכסים, תוך התאמות נדרשות לדינמיקה הייחודית לנכסי מידע. (בפרט תכונות כמו שימוש חוזר בנתונים ורב-שימושיות, אשר אינם מדללים את הנכס עצמו בניגוד למאגר דלק, מלאי סחורות וכד׳).
קיימות מספר גישות להערכת שווי של מאגר מידע. השוני ביניהם ניכר ונובע מהצורך העסקי לשמו מבצעים את המודל וסוג ההחלטות הנדרשות להתקבל, והמידע הזמין לנו בעת בניית המודל.
גישת שווי שוק מהו המחיר המקובל בשווקי הדאטה עבור מכירת מאגרים דומים. המחיר מושפע מאוד מייחודיות המאגר ואיכותו, וכן מסוג הנגישות הנמכרת (גישה למידע גולמי או לאגריגט/תובנות, גישה חד פעמית או מתמשכת וכו׳). ניתן לייצר אומדנים בעזרת שווקים כגון AWS Data Exchange, ו-Snowflake Data Marketplace אך רוב השווקים האלו אינם יציבים ומרבית העסקאות אינן עוברות דרכן.
גישת ההכנסה מהו הערך הכלכלי המוסף שהמאגר מייצר לארגון. בגישה זו נתייחס לא רק לערך הקיים שיש למאגר על התהליכים העסקיים אלא גם לערך הפוטנציאלי בדמות שירותים/מוצרים אפשריים בזכותו.
גישת העלות מהו הנזק הכלכלי לארגון במידה ומאגר ייעלם או יינזק במידה מסוימת. בגישה זו נתייחס להיבטי נזק תפעולי, אבדן מכירות, נזק למותג, חשיפה לתביעות, רגולציה, ועוד.
מניסיוננו, ארגונים המשכילים למדל מדדים תומכי החלטה המותאמים לארגונם מגדילים את שיעור הצלחת יוזמות הדאטה בארגון
השוני בין השיטות הוא ניכר, ונובע מהצרכים והמאגרים עבורם אנו מבצעים את ההערכה. בהתאם לצורך העסקי יש לבחון את המדד(ים) המתאים לבחינת שווי המאגר והתועלת הצפויה מיוזמה מסוימת. להלן מספר מדדי ערך מקובלים:
בעוד מדדי השימושיות, הערך העסקי, והביצועים, מסייעים בהחלטות סביב ניהול הנתונים, מדדי העלות, שווי שוק, והערך הכלכלי, מסייעים להחלטות סביב המשמעויות הכלכליות שניתן להפיק מהנתונים.
ברור כי מדדים אלו אינם מחושבים בקלות. אף שהם מגובים בנוסחאות ומקרי בוחן מסייעים, בחירת המדד(ים) הנכונים, תיקופם, ויצירת הסכמה בקרב בעלי העניין בארגון, אינם אתגרים קלילים. באופן טבעי, לצורך בניית מודל שווי ארגוני נדרשת ביקורת נתונים (Data audit) מקדימה לצורך מיפוי נכסי המידע, איכות הנתונים, ותהליכים ליבה עסקיים התלויים בהם. בניית מודל המדדים צריכה להיעשות בשיתוף בעלי העניין בארגון, ובהתאם לתרבות הניהולית והאסטרטגיה העסקית.
על אף המורכבות האמורה, מניסיוננו ניתן לגבש תמהיל מדדים השומרים על פשטות, ישימות, ושקיפות. מודל כזה משתלב בליבת אסטרטגיית הדאטה הארגונית ומניב ערך במספר מישורים:
מצפן ניהולי חשוב לזכור כי מדדים אלו אינם נדרשים לרמת דיוק חשבונאית לצורך דיווחי מס וכד׳ אלא נועדו לסייע בקבלת החלטות ניהוליות, ככל מדידה אחרת – ע״י צמצום מרחב אי-הוודאות העומד בפני מקבל ההחלטה. פעמים רבות, אף אם נתקשה להעריך שווי מדויק של נכס מידע בתצורתו הנוכחית, כן ניתן להעריך את השינוי בשווי הנכס כתוצאה מיוזמה מסוימת כגון טיוב ודיוק הנתונים, הרחבת מאגר מסוים וכד׳.
להאיר פנס על הDark Data סקירת המאגרים וניתוח מדדי השווי מסייעים בהצפת הערך הפוטנציאלי הטמון במאגרי המידע הלא מנוצלים של הארגון.
משילות מידע מבוססת נתונים מדדים כלכליים מסייעים ברתימת מנהלים למאמצי הטמעת נהלי משילות מידע כגון דיילות מידע (stewardship), קיטלוג הנתונים, בדיקות איכות נתונים, ועוד. המאמץ המשותף להנחלת משילות מידע הופך מעול בירוקרטי לפעולה הכרחית המניבה ערך עסקי.
מומחי הדאטה של TASC מיישמים מודלים אלה ואחרים במסגרת גיבוש אסטרטגיית דאטה בארגונים הגדולים והמובילים במשק הישראלי. אנחנו תמיד שמחים לדבר על דאטה. אם אתם מעוניינים להתייעץ בנושא או סקרנים להכיר את המומחים, אתם מוזמנים לפנות אלינו אל data@dev.tasc-consulting.com