7 powodów, dla których projekty Data Governance się nie udają (i jak ich uniknąć)

„Gdzie znajdę aktualne dane o kliencie?”, „Co oznacza ta kolumna?”, „Skąd wzięła się ta wartość?” – jeśli te lub podobne pytania wracają częściej, niż powinny, to nie jest to przypadek. To sygnał, że w organizacji brakuje spójnego podejścia do zarządzania danymi. Bo dziś dane to nie tylko tabele, procesy ETL i hurtownie. To fundament decyzji, operacji i strategii, a także źródło codziennych dylematów użytkowników, niepewności analityków i frustracji menedżerów, którzy potrzebują wiedzy, a nie domysłów.  

Z naszych doświadczeń – i rozmów z uczestnikami prowadzonych przez nas webinarów – wynika jednoznacznie: większość organizacji zdaje sobie sprawę z rosnącej roli, jaką dane odgrywają w określaniu i realizacji strategii firmy. A jednak pytania o źródła, definicje i jakość danych wciąż pojawiają się na porządku dziennym. To nie przypadek. Te pytania są symptomami realnych problemów ze środowiskiem przetwarzania danych i stanowią zaledwie wierzchołek góry lodowej. Pod powierzchnią kryją się braki w dokumentacji, niejasne procesy, brak właścicielstwa danych, niska świadomość ich znaczenia oraz technologia oderwana od rzeczywistych potrzeb biznesu. 

Wiele z tych problemów rozwiązuje wdrożenie Data Governance i Data Management. Ale czy zakończony projekt spowoduje, że wszystkie nasze problemy z danymi znikną? Niekoniecznie. Spróbujmy zastanowić się, jakie pułapki czekają na organizacje, które porządkują swoje podejście do danych – i jak zwiększyć szanse na to, aby inicjatywa z obszaru Data Governance zakończyła się sukcesem.  

Oto nasza lista grzechów głównych – i sprawdzone sposoby, jak ich unikać.

1. Traktowanie Data Governance jak projektu „do zamknięcia” 

Zarządzanie danymi dość często bywa traktowane jak klasyczne wdrożenie systemu – robimy, odhaczamy, zapominamy. Tymczasem Data Governance nie ma daty końcowej. To proces, który powinien rozwijać się razem z organizacją, reagować na zmieniające się potrzeby biznesowe, rotacje w zespołach i nowe źródła danych. Jeśli tego zabraknie, pojawia się znajomy scenariusz: dokumentacja przestaje być aktualna, właściciele danych znikają w akcji, a pytania w stylu „co oznacza to pole w bazie?” wracają jak bumerang. I właśnie te symptomy – brak właścicielstwa, niespójność danych, nieczytelne źródła – uczestnicy naszego ostatniego webinaru wskazywali jako główne bolączki w codziennej pracy z danymi. 

Co robić inaczej? 
Zaprojektuj Data Governance tak, by był stałym elementem organizacyjnego ekosystemu – z odpowiednimi rolami i strukturą, rytmem przeglądów, procesem aktualizacji i miernikami efektywności. Traktuj go jak system nerwowy organizacji danych, który stale monitoruje i reaguje na zmiany. Ustal jasne zasady, które będą respektowane niezależnie od rotacji pracowników czy zmiany technologii – dzięki temu unikniesz chaosu i utrzymasz zaufanie do danych. 

2. Postrzeganie problemu z danymi jako problemu IT 

Data Governance przestaje spełniać swoją rolę, jeśli odpowiedzialność za dane spada wyłącznie na dział IT. W wielu organizacjach dane nadal są postrzegane głównie jako zasób techniczny – coś, co trzeba „utrzymać”, „przetworzyć” lub „zintegrować”. Tymczasem dane są przede wszystkim podstawą decyzji biznesowych – a więc to biznes powinien być współodpowiedzialny za ich jakość, znaczenie i aktualność. Projekty Data Governance są często błędnie przypisywane do IT. Dane traktowane są jako wspólny zasób, ale zaskakująco często brakuje im właściciela. Nikt nie chce za nie odpowiadać – albo wręcz nie wie, że powinien. Efekt? IT wdraża narzędzia, a biznes wciąż nie ufa raportom, bo nie wie, jak dane były liczone, kiedy aktualizowane i czy w ogóle są kompletne. 

Co robić inaczej? 
Zacznij od identyfikacji sposobów wykorzystania danych w organizacji – z wyraźnym rozróżnieniem, kto nimi zarządza, a kto i jak z nich korzysta. Definiując ciała zarządcze dla procesu Data Governance, zadbaj o odpowiednią reprezentację zarówno zespołów IT, jak i biznesowych. Wspólnie z biznesem zdefiniuj i wdrażaj role właścicieli danych (Data Owners), którzy będą odpowiadać za ich znaczenie, jakość i przydatność w kontekście biznesowym. Jeśli to możliwe, przypisz tę rolę osobom, które do tej pory pełniły ją nieformalnie. To właściciele danych powinni definiować, co oznacza „aktywny klient”, jak liczyć „przychód skorygowany” i które dane są kluczowe dla konkretnych operacji. Rola IT w tym modelu nie znika – wręcz przeciwnie. IT staje się partnerem technologicznym, który dostarcza narzędzia, dba o bezpieczeństwo i integrację danych. Ale to biznes nadaje danym sens – i bierze za nie odpowiedzialność. 

3. Brak dokumentacji, słowników i kontekstu biznesowego 

Jeśli nikt nie potrafi wytłumaczyć, co dokładnie oznacza „status klienta” albo jak liczony jest „przychód skorygowany”, trudno mówić o zaufaniu do danych. Bez dokumentacji, glosariuszy i metadanych dane stają się domysłem – a domysły to słaby fundament dla decyzji biznesowych. Pytania takie jak: „Jak liczymy to pole?”, „Co oznacza ta kolumna?”, „Kiedy ostatnio były aktualizowane te dane?” pojawiają się w wielu organizacjach zaskakująco często. Brak odpowiedzi na nie to nie tylko problem operacyjny – to realna bariera we wdrażaniu kultury opartej na danych. 

Co robić inaczej? 
Zadbaj o przejrzystość i dostępność informacji o danych. Twórz i regularnie aktualizuj dokumentację techniczną i biznesową – w tym glosariusze, słowniki pojęć oraz opisy metadanych. Wykorzystaj możliwości, jakie daje generatywna AI: modele językowe (LLM) mogą znacząco przyspieszyć tworzenie dokumentacji, pomóc w tłumaczeniu języka technicznego na biznesowy oraz automatyzować aktualizację opisów w katalogach danych. Im bardziej zrozumiałe są dane, tym większa ich adopcja – i zaufanie. 

4. Koncentracja na narzędziach, a nie na procesach 

Nowoczesne narzędzia do katalogowania danych, zarządzania jakością czy metadata management kuszą możliwościami. Ale jeśli wybór platformy staje się ważniejszy niż określenie, kto i jak będzie z niej korzystał – to sygnał alarmowy. Nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie nie zadziała, jeśli nie ma procedur, ról i zasad, które je wspierają. Organizacje często inwestują w technologię, licząc, że „załatwi” ona problemy z jakością, właścicielstwem czy dokumentacją danych. W praktyce kończy się to niewykorzystanym potencjałem i rozczarowaniem – bo narzędzia same z siebie nie tworzą ładu. Ład buduje się procesami. 

Co robić inaczej? 
Zacznij od fundamentów: zanim sięgniesz po nowe narzędzia, zaprojektuj procesy, które będą je wspierać. Kto zatwierdza zmiany w glosariuszu? Jak zgłaszać nowe źródła danych? Jak wygląda onboarding użytkownika do katalogu danych? Te kwestie muszą być jasno określone. 

5. Próba zapanowania nad wszystkim na raz 

Wielu liderów próbuje rozpocząć inicjatywę Data Governance z rozmachem: „zróbmy porządek ze wszystkimi danymi”, „zróbmy to raz, a dobrze”. W teorii brzmi to imponująco. W praktyce prowadzi do przeciążenia zespołu, rozproszenia wysiłków i braku widocznych efektów. Bez priorytetów, bez MVP, bez szybkich zwycięstw – projekt traci impet, a zaangażowanie gaśnie. Ten problem wybrzmiał również podczas naszego webinaru jako jeden z najczęstszych powodów „rozjechania się” projektów: zbyt duży zakres, za mało skupienia i zbyt długie oczekiwanie na pierwsze rezultaty. 

Co robić inaczej? 
Określ priorytet (celowo użyliśmy liczby pojedynczej 😉). Wybierz jeden obszar, który generuje realną wartość dla biznesu, na przykład dane klientów, dane sprzedażowe albo informacje wykorzystywane w raportach zarządczych. Skup się na tym, by uporządkować tylko ten wycinek: nadać mu spójne definicje, opisać metadane i zapewnić ich zrozumienie użytkownikom. Dzięki takiemu podejściu szybciej zobaczysz efekt – dane w tym obszarze staną się bardziej przejrzyste, łatwiejsze do wykorzystania i wiarygodne. 

6. Niejasne cele i brak mierników sukcesu 

„Zróbmy porządek z danymi” – brzmi dobrze, ale nie mówi nic o tym, jak i po czym poznamy, że się udało. Wiele inicjatyw z obszaru Data Governance rozpoczyna się z dobrą wolą, ale bez jasno określonych celów. Efekt? Trudno ocenić postępy, trudno utrzymać zaangażowanie, a jeszcze trudniej uzasadnić inwestycję w kolejne etapy. Wielu z nas mierzy się z bardzo konkretnymi problemami – od braku aktualnej dokumentacji po sytuacje, w których znalezienie odpowiedzi na podstawowe pytania biznesowe (np. jak liczony jest wskaźnik w raporcie) zajmuje zespołom zbyt dużo czasu. Każde z tych wyzwań można przełożyć na mierzalne wskaźniki postępu – i właśnie to powinno być punktem wyjścia do planowania działań w obszarze Data Governance. 

Co robić inaczej? 
Zacznij od konkretów. Jeśli chcesz, by Data Governance przynosił realne efekty, musisz wiedzieć, po czym je rozpoznać. Zidentyfikuj kluczowe problemy, z jakimi boryka się biznes, i skoncentruj się na ich poprawie. Nie próbuj naprawiać wszystkiego za jednym razem – to najprostsza droga do porażki całej inicjatywy. Stawiając cele i definiując miary ich sukcesu, upewnij się, że akcent kładziesz na wartość biznesową danych, a nie na technikalia. Nie chodzi o to, ile tabel zostało opisanych – ale o to, czy dane stały się bardziej dostępne, zrozumiałe i wykorzystywane. Zastanów się: jak szybko użytkownik potrafi dziś znaleźć definicję konkretnego wskaźnika? Ilu właścicieli danych rzeczywiście zna swoje obowiązki? Czy liczba zgłoszeń o błędach w raportach spada? To właśnie takie mierzalne sygnały pokazują, że Data Governance działa – i że warto w niego inwestować dalej. 

7. Wysoki próg wejścia i niski poziom adopcji 

Nawet najlepszy katalog danych nie pomoże, jeśli użytkownicy nie wiedzą, jak z niego korzystać – albo, co gorsza, boją się zapytać. Gdy dokumentacja jest nieczytelna, a glosariusz ukryty w nieintuicyjnym narzędziu, zespoły biznesowe szybko wracają do starych nawyków: własnych plików Excel, powielania zapytań i pracy na danych bez pełnego zrozumienia ich kontekstu. To bariera, którą dziś naprawdę można obniżyć. Dzięki narzędziom opartym na generatywnej AI – takim jak modele językowe (LLM) – da się zbudować prosty, naturalny interfejs. Taki, w którym użytkownik zada pytanie („Jak liczony jest przychód brutto?”), a system odpowie jasno i kontekstowo, korzystając z aktualnych metadanych i glosariuszy. 

Co robić inaczej? 
Postaw na doświadczenie użytkownika końcowego. Zamiast oczekiwać, że będzie przeszukiwał złożone narzędzia i interpretował techniczną dokumentację, udostępnij mu prosty, intuicyjny sposób interakcji z danymi. Interfejsy oparte na języku naturalnym – wspierane przez modele LLM – pozwalają zadawać pytania w zrozumiały sposób i otrzymywać konkretne, kontekstowe odpowiedzi. Takie podejście nie tylko ułatwia dostęp do wiedzy o danych, ale też wspiera ich realne wykorzystanie w codziennej pracy. A właśnie o to chodzi – by dane były dostępne, zrozumiałe i faktycznie używane. 

Pobierz nagranie z webinaru „LLM w Data Governance”  

Jak widać, samo wdrożenie projektu Data Governance nie gwarantuje jeszcze rozwiązania wszystkich problemów z danymi w organizacji. Ale to nie znaczy, że takie inicjatywy są z góry skazane na porażkę. Dzięki zaadresowaniu wskazanych wyżej wyzwań, Data Governance może stać się precyzyjnie zaplanowanym procesem, który realnie wspiera decyzje, porządkuje dane i buduje zaufanie do informacji. Nowoczesne podejście – wspierane przez modele językowe (LLM) – upraszcza dostęp do wiedzy, automatyzuje dokumentację i zwiększa wykorzystanie danych w codziennej pracy biznesu. 

Zobacz nagranie z naszego webinaru: kliknij tutaj.

Spotkajmy się 

Jeśli opisane wyzwania brzmią znajomo i szukasz sposobów, jak poradzić sobie z nimi w swojej organizacji – porozmawiajmy. Aktualnie prowadzimy bezpłatne konsultacje – gorąco zachęcamy do zapisów. 

Umów się na bezpłatną konsultację z naszym ekspertem: kliknij tutaj.