Dane to kluczowe aktywa

Co właściwie mamy na myśli, kiedy mówimy o digitalizacji biznesu?

Cyfryzacja spina niejako dbałość o jakość kluczowych procesów biznesowych z ich monitorowaniem. Dzięki temu na bieżąco zbierane są dane, które pozwalają choćby szybciej niż dotychczas zauważyć wszelkie sytuacje nietypowe czy anomalie. Zebranie „twardego” feedbacku w postaci danych pozwala też przyjrzeć się poszczególnym momentom decyzyjnym i ocenić ich wydajność. Być może niektóre zyskałyby na automatyzacji? Dalszym rozwinięciem takiego podejścia są wszelkiego rodzaju systemy business intelligence wspomagające zarządzanie. Krótko mówiąc: digitalizacja to obecnie niezbędne narzędzie budowania przewagi konkurencyjnej.

Co to oznacza dla biegłych rewidentów?

Myślę, że dostępność szczegółowych danych dotyczących procesów stwarza perspektywę znacznie bardziej wydajnego badania. Inna sprawa, że firmy mogą posiadać kompleksowe dane, ale nie być gotowe na ich udostępnianie. Nie każda udostępni audytorowi na przykład szczegółowy wykaz wszystkich transakcji.

Czy dostęp do bardzo wielu danych o firmie, aktualizowanych niemal w czasie rzeczywistym, nie spowoduje utonięcia w nadmiarze informacji?

Zwykle, kiedy mowa o zbyt dużej ilości danych, problemem okazuje się raczej nieefektywne zarządzanie nimi. Ograniczenia mocy obliczeniowej też nie są już dziś, w epoce usług w chmurze, barierą. Analiza danych polega, w największym skrócie, na wyszukiwaniu reguł, prawidłowości, wzorców. Większość znalezionych regularności będzie dość oczywista - ale to ta niewielka liczba nieoczekiwanych znalezisk czy anomalii stanowi tu główną wartość dodaną. A operowanie na wielkich zbiorach danych pozwala łatwiej wyłapać takie zjawiska.

Mówimy cały czas o ilości danych, ale ich jakość to chyba równie istotny czynnik?

Mimo wszystko lepiej jest mieć więcej danych niż mniej… tyle, że jakość danych przekłada się bezpośrednio na jakość ich analizy. Dlatego oprócz pobrania danych od firmy należy też sprawdzić standard jej systemu analitycznego. Ale akurat biegłym rewidentom nie trzeba wyjaśniać wagi sceptycyzmu.

Czy procesy digitalizacji oznaczają, że biegli nieuchronnie muszą stać się analitykami danych?

Nie byłoby to praktyczne, analiza danych czyli data science to - jak wskazuje nazwa - osobna, dość wyspecjalizowana dyscyplina naukowa. Z pewnością przydaje się jednak ogólna orientacja w kluczowych zagadnieniach. Profesjonalni analitycy mogą zaś posłużyć za tłumaczy danych i zjawisk – tę ekspercką wiedzę da się outsourcować.

Czy istnieją narzędzia, które mogą pomóc audytorom w przetwarzaniu danych?

Niezwykle istotna jest infrastruktura po stronie klienta: jeśli badana firma stosuje skuteczne rozwiązania w zakresie zbierania i analizy danych, łatwiej będzie badać je audytorowi. Istnieją oczywiście najróżniejsze narzędzia wspierające analizę, ale najczęściej są albo przyjazne w obsłudze, albo przystępne cenowo. Mamy więc kompleksowe rozwiązania „pudełkowe”, których wdrożenie będzie wymagało sporej inwestycji, także czasowej - z pewnością nie jest to narzędzie na jednorazowe badanie. Z drugiej zaś strony istnieją dobrze spełniające swoją rolę projekty open source, niektóre wręcz bezpłatne - tyle że będą z kolei wymagały zaawansowanych umiejętności programistycznych i analitycznych.

Dane to nie tylko narzędzie zarządzania – czasem to sedno modelu biznesowego firmy.

Jasne, powstały całe sektory oparte właśnie na analizie Big Data. Głównym produktem i aktywem internetowych gigantów nie są w zasadzie ich serwisy, tylko bardzo szczegółowa wiedza o ich użytkownikach.

Takie nowe modele wiążą się z nowymi źródłami ryzyka?

Kiedy dane są podstawą działalności, ryzyka z nimi związane stają się oczywiście równie fundamentalne. Długo by wymieniać: od czysto technologicznych zagrożeń związanych z fizycznym przechowywaniem i przesyłaniem danych, przez ataki z zewnątrz lub wewnątrz organizacji, aż po nieadekwatną jakość zbieranych danych. Do tego dochodzą choćby ryzyka regulacyjne (RODO wręcz narzuca się jako przykład). To wszystko wymaga uwzględnienia podczas ewaluacji systemów zarządzania ryzykiem biznesowym.

Czy takie problemy dotyczą tylko firm IT?

W pewnym sensie firmy spoza sektora IT do opisanych zagrożeń dodają kolejne. Nie trzeba być Googlem czy Facebookiem, żeby polegać na Big Data - tego typu analizy mogą być „zaszyte” w procesach pozornie niezwiązanych z obróbką danych. Jeśli więc firma opiera się w swej działalności na współpracy z krytycznym dostawcą danych, a nie ma narzędzi walidacji ich jakości albo scenariusza na wypadek konieczności zmiany kontrahenta, prędzej czy później może wpaść w kłopoty. Nie wszyscy zdają sobie sprawę z tego rodzaju zagrożeń.

Poziom „kultury danych” biznesu jest więc niepokojący?

Można tak powiedzieć. Niewiele firm zbiera, przetwarza i analizuje swoje dane w sposób świadomy, wydajny i bezpieczny. Wiele przedsiębiorstw gromadzi gigantyczne ilości danych, ale nie traktuje ich jako cennych zasobów. Tymczasem to mogą być kluczowe aktywa, niezwykle skuteczne narzędzia obniżania kosztów i zwiększania przewagi konkurencyjnej.