Co czwarty menadżer nie ufa wynikom analityki danych!

Jak wynika z badań KPMG, aż 92% pytanych menadżerów uważa, że nieprawidłowe wykorzystanie analityki danych może zniszczyć reputację firmy…

Wyniki badania KPMG

61% prezesów, biorących udział w badaniu KPMG przyznało, że priorytetem ich firm jest budowanie zaufania klientów i partnerów biznesowych.

35% ankietowanych przyznało, że w pełni ufa wynikom stosowanej analityki danych, natomiast 19% ma do niej ograniczone zaufanie. Co ciekawe, 6% menadżerów całkowicie nie ufa wynikom analiz.

Jak zapewnić wzrost zaufania do danych i analiz?

Jak zapewnić wzrost zaufania do danych i analiz?

Odpowiadający twierdzą, że firmy chcące zapewnić wzrost zaufania do wykorzystywanych danych i analiz, powinny skupić się między innymi na:

• Zapewnieniu wzrostu transparentności algorytmów i metodologii
• Wzmocnieniu wewnętrznych i zewnętrznych mechanizmów zapewniania jakości
• Nadzorze nad sztuczną inteligencją
• Rozwojowi standardów stosowanych zabezpieczeń

„Analityka danych jest wykorzystywana w przedsiębiorstwach od bardzo wielu lat, teraz jednak, ze względu na postępującą cyfryzację procesów wewnętrznych i relacji z otoczeniem zewnętrznym, a także coraz większą liczbę dostępnych źródeł, wartość jaką można uzyskać z dobrej jakości analiz jest nieporównywalnie większa. Nadal w większości organizacji zasadniczym wyzwaniem pozostaje zapewnienie jakości wyników analiz. Z naszego doświadczenia wynika, że nie chodzi tylko i wyłącznie o algorytmy, ale przede wszystkim o spójne rozumienie przez różnych uczestników procesu, co oznaczają określone kategorie danych, a przez to spójne rozumienie, co oznacza wyliczony na ich podstawie wynik.” - wypowiada się Krzysztof Radziwon, partner w dziale usług doradczych, szef zespołu ds. zarządzania ryzykiem w KPMG w Polsce.

Podsumowanie

Z badania KPMG wynika, że jedynie 35% menadżerów w pełni ufa wynikom analityki danych, a 6% całkowicie im nie ufa. Priorytetem dla 61% prezesów jest budowanie zaufania klientów i partnerów. Kluczowe działania to zwiększenie transparentności algorytmów oraz wzmocnienie mechanizmów jakości.

Krzysztof Radziwon z KPMG podkreśla, że głównym wyzwaniem nie są algorytmy, lecz spójne rozumienie kategorii danych przez uczestników procesów. Dla 92% pytanych nieprawidłowe wykorzystanie analityki może zniszczyć reputację firmy.