A huszonegyedik században a nagyteljesítményű szervezeteknél ez már igen széles körben elterjedt gyakorlat. Adódik tehát a kérdés, hogy az egyén illetve kisebb közösségek szintjén az adatvezérelt döntéshozatal miért nem honosodott meg? Hogyan lehet, hogy az emberek többsége továbbra is impulzus alapon hoz meg döntéseket? Ami egyaránt igaz kisebb nagyobb közösségekre is.
Gondoljunk bele, hogy egy lakóközösség hozzá fér egyáltalán az őt érintő dolgokkal kapcsolatos adatokhoz? És ha igen, milyen formában áll rendelkezésére? Továbbá, ki és milyen szerepkörben elemzi az adatokat? Használ-e bármilyen adatfeldolgozási eszközt?
A sikeres adatkezelési kezdeményezések ötvözik a technológiát, a kultúrát és az embereket egyaránt, hogy tartós adatkultúrát hozzanak létre, amely az adatvezérelt döntéshozatalt a szervezet szerves részévé teszi. Egy hatékony adatközpontú közösségben mindenki, függetlenül a közösségben vállalt szerepétől, az adatokra támaszkodik a problémamegoldás és a döntések megalapozása érdekében.
Az intelligens közösségek félretolják szubjektív véleményeiket és előítéleteiket az adatok és az analitika felhasználásával történő döntéshozatal érdekében.
Az intelligens közösség
Ahhoz, hogy egy közösség megugorja a soron következő evolúciós lépcsőfokot és adatvezérelt közösségé avanzsáljon, első sorban adatokhoz kell jutnia, majd valamilyen elemezhető formába kell összerakni, hogy értelmezhető eredményt kapjon.
Visszakanyarodva a fent említett példához, egy lakóközösség esetében számos adat állhat rendelkezésére – milyen összeget fizet a teljes ház a vízműveknek, mennyi a közösköltség, abból mennyi a kinnlevőség, mennyi szemetet termel a ház, abból gyűjt szelektíven stb. Amint ezeket az adatokat a megfelelő kontextusba analizáljuk, úgy azok önmagukon túlmutató értelmet kapnak.
Gondoljunk bele, hogy amennyiben jelentős a közösköltség tartozások aránya a lakóközösségen belül, joggal mondhatjuk, hogy a társasház fizetési nehézségekkel küzd. Egy esetleges önkormányzati pályázat elnyerése ebben az esetben nehézségekbe futhat. Ezzel szemben, hogy, ha ez a probléma az adatokból előre kikörvonalazódna, a közösség időben fel tudná mérni a potenciális nehézségeket, és dönthetne a mellet, hogy célszerűbb előbb kezelni a kintlévőséget és majd csak azután belevágni a pályázatbenyújtásba.
A példa rávilágít arra a kulcsfontosságú tényezőre, miszerint elengedhetetlen, hogy a döntéshozók az adatok birtokában legyenek, hogy az adatok valamelyest centralizált formában létezzenek, és, hogy megfelelő elemzési eszközökkel rendelkezzenek az adatinterpretációhoz. Ezt megfelelő technológiaval lehet elérni, ami képes gyorsan elemezni a rendelkezésre álló adatokat, és javítja a közösségi kohéziót hála a gyors adatvezérelt döntéshozatal révén elért sikereknek. Továbbá, gépi tanulást alkalmazva a minták jobb megértése révén prognoztizálja a negatív hatásokat, ezáltal tovább növelve az elért sikerek számát.
Adatkultúra + adatközösségek
Ehhez az embereket be kell vonni ebbe az átalakulásba, és el kell őket látni megfelelő technológiával, készségekkel, oktatással, – mindazokkal a dolgokkal, amelyek együtt járnak azzal, hogy valakinek a hozzáállását ez irányba tereljük.
Érdekes, hogy a kultúra a siker legnagyobb mozgatórugója és egyben a legnagyobb akadálya. Több felmérés szerint az erős adatkultúrával rendelkező szervezetek kétszer nagyobb valószínűséggel haladják meg kitűzött céljaikat, ugyanakkor ezen felmérések válaszadóinak 95%-a a kulturális kihívásokat nevezte meg gátló tényezőként.
Szerencsére, a közösségek mivoltjukból fakadóan tokéletesek a megosztásra, a tanulásra, a támogatásra és az inspirációra. A külső közösségek lehetővé teszik, hogy a saját közössége falain túlra tekintsen az egyén, hogy lássa, mit csinálnak mások máshogy, feltárja a vakfoltokat, tanuljon a győzelmeikből és veszteségeikből, és megértse saját helyzetét. Ezzel szemben a belső közösség segít a legfontosabb kérdések megválaszolásában és a szervezeti kihívásokon túllendülni információmegosztás révén.
Az adatvezérelt közösségek sikeresen válthatnak át a negatív felfogásról – az adatok ijesztőek, nyomasztóak, zavarosak, rendetlenek, hiányosak és összefüggéstelenek – arra, hogy az adatokat pozitív, erőt adó megkülönböztető tényezőként lehessen tekinteni.