10 najczęstszych problemów z danymi w firmach i jak rozwiązuje je Data Governance

Wprowadzenie do problematyki danych w firmach

Współczesne organizacje funkcjonują w środowisku, w którym dane stanowią jeden z najcenniejszych zasobów. Od operacji finansowych, przez działania marketingowe, aż po procesy produkcyjne — dane są podstawą podejmowania decyzji, planowania strategii i optymalizacji działań. Jednak równocześnie rośnie też złożoność zarządzania tymi danymi, co prowadzi do licznych wyzwań organizacyjnych i technologicznych.

Firmy mierzą się z wieloma problemami związanymi z danymi, które mogą znacząco ograniczyć ich efektywność i konkurencyjność. Do najczęstszych należą niska jakość danych, brak odpowiedzialności za dane, rozproszenie źródeł informacji czy niejednoznaczność definicji biznesowych. Konsekwencją takich trudności są błędne decyzje, utrata zaufania do analiz, większe ryzyko operacyjne oraz problemy z zgodnością regulacyjną.

W miarę jak rośnie ilość danych i liczba systemów informatycznych w firmach, coraz ważniejsze staje się wprowadzenie uporządkowanego podejścia do zarządzania nimi. Kluczowe jest nie tylko gromadzenie i przechowywanie danych, ale przede wszystkim zapewnienie ich spójności, aktualności, dostępności i bezpieczeństwa.

Zarządzanie danymi przestaje być wyłącznie kwestią technologiczną — staje się wyzwaniem strategicznym, które wymaga zaangażowania całej organizacji. W tym kontekście kluczową rolę odgrywa podejście znane jako Data Governance, czyli nadzór nad danymi w skali całej firmy.

Czym jest Data Governance i dlaczego jest ważne

Data Governance, czyli zarządzanie danymi, to zestaw procesów, polityk, standardów i ról, które mają na celu zapewnienie, że dane w organizacji są wysokiej jakości, spójne, bezpieczne i dostępne dla właściwych osób we właściwym czasie. To strategiczne podejście do zarządzania informacją, które umożliwia firmom lepsze wykorzystanie danych w podejmowaniu decyzji oraz minimalizowanie ryzyk związanych z ich nieprawidłowym użyciem.

W praktyce Data Governance dotyczy nie tylko technologii, ale przede wszystkim ludzi, procesów i zasad. Wprowadza przejrzystość w tym, kto jest odpowiedzialny za dane, skąd pochodzą, jak są przetwarzane i kto może z nich korzystać. Umożliwia lepsze zarządzanie cyklem życia danych – od momentu ich stworzenia, przez przechowywanie, aż po usunięcie.

W Cognity obserwujemy rosnące zainteresowanie tym zagadnieniem – zarówno na szkoleniach otwartych, jak i zamkniętych. Znaczenie Data Governance rośnie wraz ze wzrostem ilości i różnorodności danych w organizacjach. Firmy, które nie mają odpowiednich mechanizmów zarządzania danymi, narażają się na błędne decyzje biznesowe, utratę reputacji czy problemy z zgodnością prawną. Z kolei dobrze wdrożone Data Governance wspiera efektywność operacyjną, innowacyjność i zgodność z regulacjami.

W skrócie, Data Governance to fundament odpowiedzialnego i skutecznego wykorzystania danych w firmie – niezależnie od jej wielkości i branży.

Problem 1: Niska jakość danych – skutki i rozwiązania

Niska jakość danych to jeden z najpoważniejszych problemów, z jakimi borykają się współczesne organizacje. Obejmuje ona m.in. brak spójności, duplikaty, nieaktualność, błędy w formacie, a także niekompletność informacji. Skutkuje to nie tylko błędnymi decyzjami biznesowymi, ale również stratami finansowymi, problemami z raportowaniem oraz utratą zaufania klientów i partnerów.

Główne skutki niskiej jakości danych:

• Nietrafne analizy i raporty – decyzje oparte na błędnych danych mogą prowadzić do nieefektywności operacyjnej.
• Problemy zgodności z przepisami – nieprawidłowe lub niekompletne dane utrudniają spełnianie wymogów regulacyjnych (np. RODO, AML).
• Zwiększone koszty operacyjne – dodatkowa praca związana z ręcznym czyszczeniem i weryfikacją danych.
• Utrata reputacji – komunikacja z klientem oparta na błędnych danych obniża wiarygodność marki.

Jak Data Governance pomaga rozwiązać problem niskiej jakości danych?

• Standaryzacja danych – ustanowienie wspólnych reguł dotyczących formatów, struktur i słowników danych.
• Procesy walidacyjne – wdrożenie automatycznych mechanizmów identyfikacji i eliminacji błędów na etapie wprowadzania danych.
• Określenie właścicieli danych – przypisanie odpowiedzialności za jakość danych do konkretnych ról w organizacji.
• Monitorowanie jakości danych – tworzenie wskaźników jakości i regularne raportowanie ich stanu.

Poniższa tabela przedstawia porównanie skutków niskiej jakości danych oraz sposobów zaradczych opartych na zasadach Data Governance:

Rozwiązanie problemu niskiej jakości danych wymaga konsekwentnego podejścia do zarządzania nimi w całym cyklu życia. Data Governance zapewnia struktury, procesy i role umożliwiające poprawę jakości danych w sposób systemowy i trwały. Jeśli chcesz nauczyć się, jak skutecznie wdrażać te zasady w swojej organizacji, sprawdź Kurs Data Governance – wdrożenie i utrzymanie.

Problem 2: Brak odpowiedzialności za dane – skutki i mechanizmy nadzoru

W wielu organizacjach dane są traktowane jako zasób wspólny, ale jednocześnie nikt nie czuje się za nie bezpośrednio odpowiedzialny. Taki stan rzeczy prowadzi do licznych problemów, takich jak nieścisłości w danych, duplikaty, brak aktualizacji czy niejednolite definicje biznesowe. Brak jasno przypisanych ról i odpowiedzialności w zarządzaniu danymi skutkuje także trudnościami w egzekwowaniu standardów i polityk danych.

Brak odpowiedzialności za dane może skutkować:

• Trudnością w identyfikacji źródeł błędów – gdy pojawia się problem z jakością danych, trudno ustalić, kto powinien go naprawić.
• Niespójnością danych między działami – różne zespoły mogą korzystać z innych definicji tych samych pojęć lub przetwarzać dane w odmienny sposób.
• Brakiem zgodności z regulacjami – np. RODO wymaga jasnego określenia odpowiedzialności za przetwarzanie danych osobowych.

Data Governance wprowadza struktury i mechanizmy, które pomagają przeciwdziałać tym problemom poprzez jasne przypisanie ról i zadań związanych z danymi. Kluczowymi elementami są tutaj role takie jak Data Owner (właściciel danych), Data Steward (opiekun danych) czy Data Custodian (zarządca danych technicznych). W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Dzięki tym przypisanym rolom organizacja zyskuje jasny łańcuch odpowiedzialności, co pozwala na skuteczniejsze monitorowanie, egzekwowanie standardów oraz reagowanie na problemy związane z danymi.

Problem 3: Rozproszone źródła danych – wyzwania i centralizacja

Współczesne firmy coraz częściej borykają się z problemem rozproszonych źródeł danych. Oznacza to, że informacje potrzebne do podejmowania decyzji są przechowywane w wielu różnych systemach, narzędziach i bazach danych, często rozwijanych niezależnie przez różne działy. Taka sytuacja prowadzi do trudności w uzyskaniu spójnego obrazu działalności firmy oraz znacząco zwiększa ryzyko błędów i niespójności danych.

Przykładowe źródła danych w organizacji mogą obejmować:

• systemy ERP (Enterprise Resource Planning),
• platformy CRM (Customer Relationship Management),
• arkusze kalkulacyjne używane lokalnie przez zespoły,
• bazy danych marketingowe i sprzedażowe,
• zewnętrzne źródła, np. dane rynkowe czy publiczne API.

Problem pogłębia się, gdy brak jest wspólnego języka opisu danych oraz ustalonego mechanizmu integracji między systemami. To powoduje m.in.:

• duplikację danych,
• rozbieżności w definicjach pojęć (np. "klient" może być definiowany inaczej w dziale sprzedaży niż w dziale obsługi),
• trudności w raportowaniu i analizie danych w czasie rzeczywistym,
• opóźnienia w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

Data Governance rozwiązuje ten problem poprzez wdrażanie strategii centralizacji i standaryzacji źródeł danych. Polega to m.in. na wyznaczeniu tzw. źródła prawdy ("single source of truth") dla kluczowych danych oraz ustaleniu zasad ich integracji i synchronizacji między systemami.

Poniższa tabela przedstawia porównanie typowych cech środowiska z rozproszonymi danymi i po wdrożeniu zasad Data Governance:

Centralizacja danych i ujednolicenie ich struktury to jeden z fundamentów skutecznego Data Governance. Umożliwia nie tylko lepsze zarządzanie informacją, ale również tworzy solidną podstawę pod zaawansowane analizy biznesowe i automatyzację decyzji. Aby pogłębić tę wiedzę i wdrożyć ją w praktyce, warto rozważyć udział w Kursie Data Governance w praktyce: zasady zarządzania danymi w świetle Data Governance Act.

Pozostałe problemy danych i sposoby ich rozwiązania dzięki Data Governance

Oprócz kwestii niskiej jakości danych, braku odpowiedzialności czy rozproszonych źródeł, wiele firm boryka się z innymi, równie istotnymi wyzwaniami dotyczącymi zarządzania danymi. Odpowiednio zaprojektowany system Data Governance pozwala skutecznie adresować także te problemy, zapewniając większą spójność, zgodność z przepisami oraz przewidywalność operacyjną.

• Brak spójnych definicji danych – różne działy mogą inaczej interpretować te same pojęcia (np. "klient aktywny"), co prowadzi do niespójnych raportów i błędnych decyzji. Data Governance wprowadza słowniki danych (data glossaries) i katalogi metadanych, które ujednolicają definicje.
• Nieuporządkowane metadane – brak dokumentacji technicznej i biznesowej dla pól w bazach danych powoduje chaos przy migracjach czy integracjach. Rozwiązaniem jest centralne repozytorium metadanych, wspierane przez polityki zarządzania ich cyklem życia.
• Problemy z bezpieczeństwem i prywatnością – brak jasnych zasad dostępu do danych lub niekontrolowane kopiowanie plików z wrażliwymi informacjami naraża firmę na naruszenia RODO i inne sankcje. Data Governance określa polityki kontroli dostępu (np. role, klasyfikacja danych, szyfrowanie) oraz zapewnia audytowalność działań użytkowników.
• Trudności w śledzeniu pochodzenia danych (data lineage) – brak wiedzy o tym, skąd pochodzą dane i jak były przetwarzane, utrudnia analizę błędów i audyty. Dzięki Data Governance możliwe jest mapowanie przepływów danych i wizualizacja ich transformacji.
• Nieefektywne zarządzanie cyklem życia danych – dane są przechowywane zbyt długo lub usuwane zbyt wcześnie, co niesie ryzyko prawne lub generuje koszty. Ustanowienie zasad retencji danych pozwala firmie zoptymalizować procesy i zachować zgodność z regulacjami.

W poniższej tabeli zestawiono główne problemy oraz mechanizmy Data Governance, które pomagają je rozwiązać:

Rozwiązania Data Governance nie tylko zapobiegają błędom, ale również wspierają rozwój organizacji poprzez ułatwienie analityki, automatyzację procesów i budowanie zaufania do danych.

Korzyści biznesowe wynikające z wdrożenia Data Governance

Skuteczne zarządzanie danymi w ramach Data Governance przynosi firmom szereg wymiernych korzyści biznesowych. Dobrze zaprojektowane i wdrożone zasady Data Governance wspierają nie tylko obszary technologiczne, ale wpływają również na strategiczne decyzje i wyniki finansowe przedsiębiorstwa.

• Poprawa jakości danych: Standaryzacja i uporządkowanie danych zwiększa ich wiarygodność, co przekłada się na trafniejsze analizy i lepsze decyzje biznesowe.
• Redukcja ryzyka operacyjnego i zgodność z regulacjami: Jasne zasady zarządzania danymi pomagają ograniczyć ryzyko błędów oraz wspierają zgodność z przepisami prawnymi, jak RODO czy inne regulacje branżowe.
• Efektywność procesów biznesowych: Spójne i dostępne dane umożliwiają automatyzację procesów oraz eliminację duplikatów i ręcznych korekt.
• Lepsza współpraca między działami: Określenie właścicieli danych i zasad ich użycia sprzyja przejrzystości oraz buduje zaufanie w organizacji.
• Wzrost wartości danych jako aktywa: Firma z dobrze zarządzanymi danymi może wykorzystywać je jako strategiczny zasób wspierający innowacje, rozwój produktów i personalizację usług.

Wdrożenie Data Governance to inwestycja, która przyczynia się do zwiększenia konkurencyjności, poprawy efektywności operacyjnej i minimalizacji ryzyk związanych z danymi. To fundament dla organizacji, które chcą świadomie rozwijać się w oparciu o dane.

Podsumowanie i rekomendacje dla firm wdrażających zarządzanie danymi

Współczesne firmy stoją w obliczu rosnącej złożoności danych oraz wyzwań związanych z ich jakością, bezpieczeństwem i dostępnością. Niezależnie od wielkości czy branży, organizacje coraz częściej zauważają, że dane stały się jednym z najcenniejszych aktywów. Jednak bez odpowiedniego zarządzania, mogą również stanowić źródło kosztownych błędów i strategicznych zagrożeń.

Data Governance, czyli zarządzanie danymi, to zestaw zasad, procesów i ról, które umożliwiają nadzorowanie i kontrolowanie danych w organizacji. Jego wdrożenie pozwala uporządkować zasoby informacyjne, przypisać odpowiedzialność za dane oraz skutecznie zarządzać ryzykiem związanym z ich wykorzystaniem.

Aby skutecznie wdrożyć Data Governance, firmy powinny:

• Określić cele biznesowe – zrozumienie, po co wdrażane jest zarządzanie danymi, pozwala dostosować działania do strategicznych priorytetów firmy.
• Zaangażować interesariuszy – kluczowe jest uzyskanie poparcia zarówno ze strony zarządu, jak i użytkowników danych na różnych poziomach organizacji.
• Przydzielić role i odpowiedzialności – jasno określone obowiązki (np. właścicieli danych, stewardów danych) są fundamentem skutecznego nadzoru.
• Zidentyfikować i ocenić obecne problemy z danymi – audyt danych to punkt wyjścia do opracowania efektywnej strategii naprawczej.
• Monitorować i doskonalić procesy – Data Governance to nie jednorazowy projekt, lecz ciągły proces dostosowywany do zmieniających się warunków biznesowych i technologicznych.

Organizacje, które inwestują w zarządzanie danymi, nie tylko minimalizują ryzyko błędów i niespójności, ale również uzyskują przewagę konkurencyjną dzięki lepszym decyzjom opartym na wiarygodnych informacjach. To inwestycja, która procentuje długofalowo – zarówno w kontekście efektywności operacyjnej, jak i budowania zaufania klientów oraz partnerów biznesowych. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Jak pracować na wielu arkuszach i tworzyć odwołania między nimi 27 października 2025

Formatowanie danych w Excelu – od podstaw do własnych formatów wartości 25 października 2025