Jakou ekonomickou hodnotu mají data? | Marwick.cz
Marwick.cz

Jakou ekonomickou hodnotu mají data?

Data 1.5.2019 Ondřej Kulhánek
Současný svět je přímo zahlcen daty. Neustále jsme informováni o nových přístupech, technologiích či řešeních. Data se skloňují v souvislosti s bojem proti klimatickým změnám, jako řešení pro plynulost silničního provozu, jako cesta k lepšímu zdravotnictví, vyšším sportovním výkonům či pohodlnější domácnosti. Vyznat se v datové smršti je dnes pro laika téměř nemožné. Existuje však způsob, kterým tento kolotoč můžeme dostat pod kontrolu. Stačí, abychom se od přemýšlení a mluvení dostali dál – začali zkoumat jejich hodnotu.

Studiem ceny dat se zabývá koncept infonomics, pro který se někdy používá český termín infonomika. Koncept se snaží nalézt odpověď na velmi jednoduchou otázku, jakou ekonomickou hodnotu mají data.

Pojem infonomics byl poprvé představen poradenskou společností Gartner a postupně si hledá cestu do slovníku odborníků na datovou problematiku. Jeho myšlenka stojí na základním předpokladu, že data jsou z ekonomického pohledu také aktivum, podobně jako hmotný majetek, zásoby a další známé účetní položky. Princip vychází z přesvědčení, že jelikož je možné z dat generovat ekonomickou hodnotu, pak se o aktivum jednat musí. Přesto se hodnota dat v podstatě v žádné rozvaze nevyskytuje. Jen občas si najde cestu do nákladů, pokud jsou data komerčně nakoupena. To, zda se data objeví jako záznam v hlavní účetní knize, není tolik podstatné jako právě to, jestli známe jejich hodnotu pro firmu.

Návratnost dat
Jestli se nám konkrétní data vyplatí, je možné evidovat přes jednoduchou metriku RoD, tedy Return on Data neboli návratnost dat. Jedná se o triviální analogii s klasickou návratností investice (RoI), kdy si jednoduše spočítáme, jaké budou náklady a jaké výnosy, abychom zjistili business case.

Jde tedy o zcela jednoduchý vzorec. Problém se skrývá v tom, jak do něj dosadit hodnoty. Určit, jaké výnosy nebo náklady data mají, je totiž dost komplikované. Způsoby, jak tyto vstupy vyčíslit, přesahují rozsah tohoto článku a jsou velmi závislé na konkrétním prostředí, tedy na zemi, odvětví, společnosti i konkrétních útvarech v ní.

Přínosy stanovení hodnoty dat lze vnímat primárně ve dvou rovinách – výhody pro obchod a pro data management.

$$ \mathrm{RoD} =\frac{\mathrm{výnosy \ z \ dat - náklady \ na \ data}}{\mathrm{náklady \ na \ data}} $$

Přínosy pro byznys

Ekonomická
hodnota

Data přímo ovlivňují výnosy nebo náklady. Příkladem mohou být dynamické ceny online produktů, nižší náklady na údržbu nebo i přesnější rozhodování. Samostatnou kapitolou pak může být přímý prodej dat či informací.

Procesní hodnota

Data usnadňují nebo urychlují business procesy. Dobrý příkladem je zkrácení času pro dodání produktu na trh (time-to-market).

Snížení rizika

Data slouží pro lepší řízení rizik s pozitivním dopadem na jejich rozsah, četnost či mitigaci. Příkladem může být přesnější scoring klienta hypotečního úvěru a z toho plynoucí nižší pravděpodobnost nesplácení úvěru.

Compliance

Data zajišťují soulad se zákonem, jiným typem legislativy nebo regulace. Typickým příkladem z nedávné doby je GDPR.

Přínosy pro data management

Hodnotná data

Rozhodně určíme vlastníka, stanovíme procesy řízení změn i řízení incidentů,
určíme potřebné role, budeme mít data detailně zdokumentována, budeme se starat o datovou kvalitu, zajistíme bezpečnost atd.

Málo
hodnotná data

Budeme mít jen generickou dokumentaci a třeba pouze určíme gestora.

Data bez hodnoty

Můžeme případně zcela smazat a ušetřit
tím náklady.

 

Hodnota pro byznys
Základním předpokladem infonomics je, že data mají hodnotu pro byznys. Při praktické aplikaci infonomiky tedy zjistíme, jak velkou. Tím ale práce nekončí. Vědět, jakou mají data cenu tady a teď, je základ úspěchu. Ale zajímat se musíme také o jejich hodnotu v budoucnu. Často mohou být využívána nedostatečně, nebo dokonce vůbec. 

Jakmile víme, jaká data mají skutečnou hodnotu a jaká nikoliv, můžeme relativně snadno optimalizovat fungování vlastní praxe data managementu, a to na zcela jednoduchém principu – že hodnotným datům věnujeme více úsilí a prostředků.

Závislost na metadatech
Při snaze o zavádění infonomics do praxe velmi často narážíme na jeden zásadní kámen úrazu. Abychom mohli určit, jaká data pro nás mají hodnotu, musíme vědět, jaká data vlastně máme a kde jsou uložena. To je ale často těžko dostupná informace. Je zcela běžným jevem, že při vytváření a implementaci nejrůznějších IT i byznysových řešení je zásadně podceněna jejich dokumentace, zejména právě v datové oblasti. Příčinou je bohužel hlavně moderní, rychlá doba, kdy se hledí na minimalizaci nákladů, ale jen v krátkodobé perspektivě. Pak se z projektů škrtají zrovna takové položky jako kvalitní dokumentace, což se ale později projeví prodražením řešení kvůli nutnosti opakování analýz, nebo dokonce i opakování vývoje. Pro infonomics jde však o zásadní vstup, bez něhož není možné tuto disciplínu data managementu vůbec uplatnit.

Naštěstí se ale najdou výjimky a existují společnosti, které metadata vytvářejí a spravují a mají tak ulehčenou práci. Zároveň je v tomto kontextu dobrou pomůckou i často proklínaná regulace GDPR. Ta řadu firem minimálně donutila zmapovat výskyt všech osobních údajů. A je to právě oblast klientských dat, která je z pohledu infonomics jednou z nejdůležitějších. Doufejme, že bude na čem stavět.

autor
Ondřej Kulhánek
Principal Consultant, KPMG
Automobilový průmysl: revoluce začínají potichu

Automobilový průmysl: revoluce začínají potichu

Konektivita a digitalizace jsou klíčovými faktory, ukazuje průzkum KPMG mezi manažery, kteří sedí za volanty světových automobilek.

Data 1.4.2019 Štěpán Vorlíček