Evidence-base Management a MDM (i nie tylko)

Na początku lat 90-tych XX w. Gordon Guyatt, profesor medycyny i epidemiologii klinicznej na McMaster University w Hamilton w Kanadzie użył pierwszy raz terminu Evidence Based Medicine. Zwrot ten jest tłumaczony jako jako “medycyna oparta na dowodach” czy też  “medycyna oparta na faktach”.
Na czym polega ta koncepcja? Jak zauważa Polski Instytut EBM: wyeksponowanie w jej nazwie sformułowania “dowody/fakty” (evidence), które pochodzą z aktualnych, wiarygodnych, opublikowanych badań naukowych podkreśla fakt, że są one niezbędne i trzeba je umiejętnie wykorzystywać w procesie leczenia. Oczywiście dodatkowo niezbędne jest także trafne rozpoznanie sytuacji klinicznej, czyli trzeba postawić diagnozę i ocenić dostępne opcje postępowania, które zależą także od uwarunkowań systemu opieki zdrowotnej (dostępność badań diagnostycznych, leków, zabiegów itp.). Wreszcie można wybrać postępowanie, które uwzględnia system wartości pacjenta i jego preferencje.

W Wikipedii można znaleźć informację, że “za protoplastę Evidence Based Medicine wskazuje się wiedeńskiego lekarza I. Semmelweisa, który już w 1840 r. na podstawie badań statystycznych skorelował śmiertelność kobiet na wydziale położniczym z wcześniejszą pracą lekarzy w prosektorium i na tej podstawie wysnuł wniosek, że zakażenia poporodowe muszą być powodowane przez jakiś czynnik zakaźny przenoszony przez lekarzy. Dzięki tej obserwacji Semmelweis był w stanie obniżyć śmiertelność w połogu z 12% do 2% przez wprowadzenie procedury dezynfekcji rąk przez lekarzy opuszczających prosektorium”.

Na bazie koncepcji Evidence Based Medicine rozwinęło się podejście określane mianem Evidence Based Management (czyli  zarządzania oparte na dowodach). Jest to metoda dochodzenia do użytecznej biznesowo wiedzy. U podstaw tej koncepcji znalazły sie następujące obserwacje:

1. Podczas zarządzania organizacjami nie jest uwzględnieniana wiedza naukowa.
2. Podczas zarządzania organizacjami nie są uwzględniane doświadczenia praktyków.
3. Podczas zarządzania organizacjami nie uwzględnia się faktów i danych pochodzących z tychże organizacji.
4. Podczas zarządzania organizacjami nie uwzględnienia się perspektywy stron objętych tym zarządzaniem.

Punktem wyjścia do stosowania tego podejścia jest stwierdzenie, że decyzje menadżera powinny być oparte na połączeniu krytycznego myślenia, jego intuicyjnej wiedzy i doświadczenia z twardymi wynikami badań i analiz (najlepszymi dostępnymi dowodami). Dzięki analizom statystycznym możliwe jest oddzielenie mitów i „dobrych praktyk” od faktycznie działających procedur i rozwiązań. Rezultatem stosowania Evidence Based Management  jest prowadzenie działań zarządczych i projektowych z użyciem tylko tych mierników i tylko takiej metodologii, która faktycznie sprawdza się w danej organizacji.

Zarządzanie oparte na dowodach zakłada podejmowanie decyzji na bazie sumiennego, jawnego i rozsądnego korzystania z najlepszych dostępnych dowodów pochodzących  z wielu źródeł przez:

1. zadawanie pytań – czyli translacja problemu lub zagadnienia do postaci konkretnego pytania lub zbioru pytań;
2. pozyskiwanie odpowiedzi – czyli systematyczne poszukiwanie i wydobycie danych / dowodów;
3. ocenę odpowiedzi – czyli krytyczną ocenę wiarygodność i przydatności pozyskanych dowodów;
4. agregację uzyskanych odpowiedzi – czyli ważenie i i łączenie uzyskanych dowodów;
5. zastosowanie pozyskanych  dowodów – czyli włączenie pozyskanych dowodów w proces podejmowania decyzji;
6. ocenę – czyli ocenę wyników podjętych  decyzji
aby zwiększyć prawdopodobieństwo korzystnego wyniku.

Niezbędne jest pokreślenie, że termin “dowód” oznacza pewną informację lub fakt. Ta Informacja/fakt może pochodzić z kontrolowanego badania naukowego (dopuszczalne jest przy tym sięgnięcie do badań przeprowadzonych przez innych i opublikowanych w formie artykułu lub raportu) wskazującego pewne fakty dotyczące świata, ludzi i praktyk organizacyjnych. Może ona również  pochodzić ze wskaźników organizacyjnych i biznesowych, takich jak metryki organizacji lub wręcz obserwacji/badań zachowań konkurencji lub klientów (szerzej: interesariuszy organizacji). Jak widać informacje/fakty/dowody nie zawsze mają charakter danych statystycznych. W każdym  przypadku niezbędny jest jednak czas na zebranie danych i czas na przeprowadzenie analiz i rozumowania na ich podstawie (a to może być trudne w obecnym trendzie do skracania “time to market”). Należy także zauważyć, że w przeciwieństwie do intuicji, anegdoty lub opinii, dowody mają postać obiektywnych stwierdzeń, które mogą być potwierdzone przy powtarzanych obserwacjach przez niezależnych obserwatorów.

Warto wskazać, że w kontekście danego zagadnienia/problemu może być dostępnych bardzo dużo dowodów (informacji/faktów). Z tego względu konieczne jest wybranie spośród nich, tych które są najbardziej zaufane – czyli innymi słowy interesują nas najlepsze dostępne dowody ( best available evidence). Czasami sytuacja może przybrać drugą skrajną postać – tj. może nie być informacji/faktów, lub są one bardzo mało wiarygodne. Wówczas zaleca się również ich wykorzystanie (ale przy dużym poziomie nieufności w stosunku do tych danych) w połączeniu z działaniami pomocniczymi (np. przy wykorzystaniu pilotów/prototypów/inkrementów).

Część osób może zauważyć, że wszyscy (lub prawie wszyscy) korzystają z dowodów (informacji/faktów) przy podejmowaniu decyzji. Tak, to prawda. To, co jest nowego w tym podejściu to systematyczne podejście do zbierania, przetwarzania  analizowania informacji oparte o najlepsze dostępne procedury.

Obecnie coraz częściej zaczyna myśleć się o wykorzystaniu koncepcji Evidence Based Management na potrzeby świata IT – czy to wytwarzania oprogramowania (zainteresowanym polecam np. artykuł: “Evidence-based Software Engineering for Practitioners” autorstwa: Tore Dybå, Barbary A. Kitchenham i Magne Jørgensen), czy też zarządzania IT (tutaj polecam tekst: ). 

W ramach Akademii Standardów IT (jeżeli nie posiadacie Państwo konta na platformie e-learningowej Akademii proponuję się zarejestrować) przygotowałem przedsięwzięcie polegające na kolekcjonowaniu, obróbce i prezentowaniu wyników badań (w obszarze szeroko rozumianego zarządzania IT – w tym również architektury korporacyjnej, zarządzania projektami i programami, zarządzania złożonością, metod wizualizacji, wytwarzania oprogramowania itp.) oraz prezentowaniu ich w przyjaznej, graficznej formie.
Są one dostępne na platformie e-learningowej Akademii Standardów IT.  Przedstawiane są zarówno wyniki moich badań, ale również tych, które zostały opublikowane w publikacjach i raportach innych autorów (zawsze, przy zachowaniu źródła danych wykorzystywanych do wizualizacji).

Na pierwszy ogień poszło zagadnienie “zarządzania danymi referencyjnymi” (Master Data Management). W jednym z wcześniejszych wpisów odniosłem się do definicji, czym jest MDM. Obecnie skoncentrowałem się na aspektach ilościowych w tym obszarze. Prezentuję m.in. wyniki badań zawartych pierwotnie w raporcie: Hidden Treasure – A Global Study on Master Data Management, PwC, Listopad 2011.

Rysunek 1 przedstawia przykładową analizę zagadnienia: “jakie są główne problemy w obszarze jakości danych referencyjnych”.

Rysunek 1. Główne problemy w obszarze jakości danych referencyjnych
Źródło: opracowanie własne na podstawie Hidden Treasure – A Global Study on Master Data Management, PwC, Listopad 2011.

Poniżej przytaczam listę zagadnień które zostały przygotowane i udostępnione w ramach kursu na platformie Akademii Standardów IT: “Mechanizmy zarządzania danymi referencyjnymi (MDM) [analiza ilościowa]”:

• Główne problemy w obszarze jakości danych referencyjnych
• Główne czynniki wpływające na uruchomienie mechanizmów zarządzania danymi referencyjnymi
• Jakość danych referencyjnych w organizacjach w kontekście mechanizmów zarządzania ładem danych
• Poziom centralizacji zarządzania danymi referencyjnymi
• Ocena wdrożonych mechanizmów Data Governance (ładu danych)
• Procent firm, które były w stanie udzielić informacji o jakości danych referencyjnych w poszczególnych ich kategoriach
• Role odpowiedzialne za dane referencyjne
• Role odpowiedzialne za zarządzanie danymi referencyjnymi
• Średnia liczba systemów zarządzających danymi referencyjnymi w firmach w poszczególnych branżach
• Średnia liczba systemów zarządzających danymi referencyjnymi w firmach o określonej liczbie pracowników
• Aplikacje używane do zarządzania danymi referencyjnymi
• Aplikacje używane do zarządzania jakością danych
• Powody wdrożenia narzędzi do zarządzania danymi referencyjnymi i jakością danych

Zapraszam do wykorzystania tak zgromadzonych faktów podczas wdrażania u Państwa zarządzania danymi referencyjnymi :). Sądzę, że jest to bardzo dobry materiał do wewnętrznego benchamarkingu.