Singola fonte di verità

Una fonte unica di verità è un sistema in cui ogni indicatore aziendale ha una definizione concordata, viene calcolato in un unico luogo e utilizzato da ogni report e sistema che vi fa riferimento. Il suo scopo è eliminare la situazione in cui diversi team presentano cifre differenti per lo stesso indicatore e la riunione viene impiegata per conciliarle anziché per prendere decisioni.

Il problema che risolve è comune alla maggior parte delle organizzazioni, indipendentemente dalle dimensioni. Il marketing riporta una cifra di fatturato, la finanza un'altra e la piattaforma di e-commerce una terza, ognuna difendibile secondo la propria definizione. Le differenze derivano solitamente da legittime variazioni nel trattamento di resi, annullamenti, tasse, spedizioni, conversione di valuta, tempistiche e attribuzione, ma poiché le definizioni sono implicite, la discussione si sposta su quale cifra sia corretta piuttosto che sul significato della cifra stessa.

La soluzione è di natura definitoria piuttosto che tecnologica, ed è proprio questo il punto che più spesso viene trascurato. L'acquisto di una piattaforma di business intelligence non risolve il disaccordo su cosa si intenda per cliente attivo; fornisce piuttosto un nuovo spazio in cui tale disaccordo possa essere espresso. Il lavoro necessario consiste nel concordare, in modo esplicito e per iscritto, cosa ogni indicatore include ed esclude, e tale accordo richiede la partecipazione delle funzioni che utilizzano l'indicatore, anziché la semplice imposizione di una definizione.

L'implementazione deriva dall'accordo. Ogni misura viene calcolata una sola volta, in un livello definito, e ogni dashboard, report e sistema a valle utilizza tale calcolo anziché doverlo reimplementare. I livelli semantici e gli strumenti di definizione delle metriche esistono proprio per questo scopo, e il loro valore risiede nel fatto che una modifica a una definizione si propaga ovunque, senza richiedere la ricerca tra decine di query gestite separatamente.

L'alternativa, in cui ogni analista scrive il proprio calcolo, produce una deriva invisibile finché non diventa rilevante. Due dashboard create a sei mesi di distanza incorporano logiche leggermente diverse, entrambe vengono utilizzate e nessuno se ne accorge finché qualcuno non le confronta. Non si tratta di una mancanza di disciplina da parte degli analisti; è il risultato prevedibile di un sistema che richiede a ciascuno di loro di ricavare la stessa logica in modo indipendente.

Il sistema richiede anche una procedura per la modifica delle definizioni, poiché le definizioni aziendali sono legittimamente in continua evoluzione. Senza una procedura, le alternative sono che le definizioni non cambino mai e perdano di rilevanza, oppure che cambino senza preavviso e che i confronti storici diventino impercettibili. Una procedura di modifica definita, che includa chi deve approvarla, come viene gestito lo storico e come vengono informati i consumatori, garantisce che le definizioni rimangano stabili e aggiornate.

La certificazione è ciò che rende il sistema utilizzabile nella pratica. Non tutti i set di dati devono essere gestiti e tentare di controllare ogni analisi soffoca il lavoro esplorativo che produce informazioni utili. Il modello praticabile definisce un insieme di misure e set di dati certificati che sono gestiti, documentati e autorevoli per le decisioni e la rendicontazione esterna, lasciando al contempo libera l'analisi esplorativa, con la consapevolezza che non è autorevole finché non viene certificata.

La documentazione deve essere accessibile nel punto di utilizzo, anziché essere conservata in un archivio separato. Una definizione registrata in un dizionario dati che nessuno consulta non impedisce interpretazioni errate, mentre una definizione visibile nello strumento di reporting accanto al valore numerico, che specifica cosa è incluso e quando è stata modificata l'ultima volta, viene letta da chi altrimenti si baserebbe su supposizioni. Documentare la motivazione, e non solo la regola, impedisce che le definizioni vengano modificate in modo superficiale.

Poiché l'accordo tra le funzioni è il vincolo vincolante, questo lavoro è organizzativo almeno tanto quanto tecnico. In pratica le definizioni e la governance sono con analisi dei dati, l'implementazione nel magazzino e nel livello semantico con sviluppo del prodottoe garantire l'accordo interfunzionale che lo renda efficace è spesso un compito per pianificazione strategica e consulenza piuttosto che solo per il team di analisi.