נתונים תפעוליים אינם מנוהלים בצורה מערכתית, לא עוברים תהליכי טיוב, ברוב הארגונים אין תהליכים לבדיקת ה-data על-מנת לזהות פגמים, לטפל בכפילויות, בפורמטים שונים של תאריכים/שמות/כתובות וכו'.
המצב שונה כאשר מדברים על הנתונים האנליטיים שיושבים ב-DW, כאן המצב הרבה יותר טוב - הנתונים עוברים תהליכי בדיקה, נושא ה- data cleansing מתחיל להיכנס, תהליכי ה- ETL מוודאים שהנתונים יועלו ל-DW בצורה טובה, וכל זאת על-מנת שרמת האמון של הארגון בתוצרים שהוא מקבל מה-DW לא תיפגע.
הטיפול בנתונים התפעוליים הרבה יותר מאתגר מכמה סיבות:
ראשית, התרגלנו במשך השנים לפתח "איים" של מידע - בהתאם ל"איים" האפליקטיביים (מידע פיננסי יושב ב-ERP, מידע על לקוחות יושב ב-CRM, מידע על עובדים במערכת ה- HR). עם המעבר לעולם ה- SOA ותפיסת ה- BPM, תפיסת ה"איים" כבר אינה רלוונטית - כשם שאנו מתחילים לחשוב על תהליכים כחוצי מערכות, יש לחשוב גם על נושא הנתונים כחוצי תחומים (לדוגמה, יש צורך לעשות שימוש בנתון על לקוח במגוון תהליכים עסקיים בארגון, לכן הנתון על הלקוח צריך להיות בנוי בצורה שתוכל לשרת את כל התהליכים שיצרכו אותו).
שנית, ברוב הגדול של הארגונים לא קיימת שום פונקציה עסקית האחראית על ניהול נתונים. מכיוון שהפוקוס עד כה היה על תהליכים ו- "Ownership" על תהליך, נוצר מצב בו אף אחד אינו אחראי על "נתוני לקוח". כיום אנו רואים מגמה מעניינת (גם בישראל) של מחלקות עסקיות חדשות לחלוטין שאחראיות על נתונים מסוג מסוים (בין אם מדובר על נתוני לקוחות, נתונים פיננסים, נתונים על מוצרים). אפילו הקביעה של "איך לקוח מוגדר בארגון שלנו" מתגלה כקביעה בעייתית, שגורם שיווקי צריך לבצע.
שלישית, נדרשים משאבים רבים לטפל בכל המידע שיושב במערכות התפעוליות של הארגון.
לבסוף, בסביבה התפעולית הרבה יותר מורכב לבצע בדיקות וטיובים על הנתונים, בשל החשש לפגוע בביצועי המערכות התפעוליות.
המלצות לארגונים הנכנסים ליוזמות ניהול נתונים תפעוליים: 1. לכל ארגון יש תחום נתונים שעבורו הוא מהווה נכס חשוב. דרך אחת לזהות נתון זה הנה לבדוק איזו ישות מידע קיימת במגוון מערכות תפעוליות שונות (לדוגמה, בחברות ביטוח הישות "לקוח" קיימת במספר מערכות תפעוליות, ובצורה לרוב שונה, לעומת חברה תעשייתית גלובלית שעבורה נתונים על מוצרים/מספרים קטלוגיים חיים בצורה מבוזרת ובלתי אחידה לאורך הארגון).
2. קיימים כיום כלים המאפשרים יצירת חוקים ואכיפתם סביב הנתונים - כגון MDM (ניהול רשומות אב), CDI (ניהול נתוני לקוחות). כלים אלה מאפשרים לאותם אנשים שהוגדרו כאחראים על המידע לנהל את הנתונים בצורה מערכתית, ממש כשם שכלי BPM מאפשרים לנו לנהל תהליכים עסקיים בצורה מערכתית.
