Когда данные подводят: как хаос в информации мешает бизнесу расти

Каждая компания собирает и использует огромное количество информации: о клиентах, продажах, финансовых операциях, производственном процессе, складских запасах и многом другом. Чтобы данные можно было анализировать и использовать для принятия решений, они должны соответствовать определенным стандартам качества. В противном случае этот важный актив превращается просто в дорогостоящую свалку разрозненных сведений.

Где компании хранят данные и как их используют

Компании всех отраслей стремятся управлять бизнесом на основе анализа информации. Для передовых организаций данные становятся стратегическим активом. Например, в ретейле данные — основа для маркетинговых активностей, персонализированных предложений и управления ассортиментом магазинов. Анализ накопленных клиентских данных в банках помогает предотвратить мошеннические действия, оперативно оценивать заявки на кредитные продукты, снижать риски и управлять финансовыми услугами. Данные задействованы почти во всех бизнес-процессах, поэтому компании заинтересованы в том, чтобы они были качественными и пригодными для использования.

Организации накапливают данные в специальных хранилищах. Порой их объемы огромны и достигают нескольких петабайт (1 петабайт = 1 млн гигабайт). Но хранилище данных будет полезным только в том случае, если оно содержит чистую и структурированную информацию. Если в систему поступают дубликаты или неконстистентные данные в несовместимых форматах, то их дальнейшее использование становится затруднительным или вообще невозможным. Работу с недостоверными данными можно сравнить с ситуацией поиска мелкой вещи в захламленной квартире: долго, неудобно, тяжело и без гарантии результата.

Индустрия 4.0 6 трендов аналитики данных, которые изменят бизнес в 2025 году

Чем грозит низкое качество данных

Начнем с еще одной аллегории. Представьте, что вы заливаете в бак машины грязное топливо. Даже если у вас самый надежный автомобиль, он начнет работать с перебоями, а потом и вовсе заглохнет. То же самое происходит и с хранилищем, если туда попадают «грязные» данные — информация с ошибками, дубликатами или несоответствиями. Таким образом, если компания систематически не уделяет внимание качеству данных, то в будущем ее ждут серьезные проблемы. Согласно опросу, 90% используют аналитику данных для принятия управленческих решений. При этом у 72% респондентов случались финансовые потери из-за низкого качества данных.

Исправлять ошибки будет дорого, а их последствия могут тормозить развитие бизнеса на годы вперед. Представьте, что даже ответ на такой простой запрос, как число сотрудников в компании, может стать проблемой. Если нет единых стандартов, то отдел кадров сообщит число персонала по штатному расписанию, системный администратор посчитает число заведенных в системе аккаунтов, а служба безопасности — выданные пропуска. В итоге можно получить три разных результата, которые будет невозможно использовать в отчетности.

Качество данных — это совокупность характеристик, определяющих их пригодность для использования. Важно, чтобы данные были точными, полными, актуальными и структурированными.

Низкое качество данных может привести к следующим проблемам:

• Ошибки в отчетах и прогнозах. Представьте, что компания делает прогнозы на основе устаревшей или неполной информации. Это может привести к неверным бизнес-решениям, которые обернутся убытками. Например, прогноз спроса на продукцию будет завышен, и компания закупит слишком много товаров, которые не удастся продать.
• Увеличение времени обработки данных. Если сотрудники вынуждены вручную исправлять ошибки, это замедляет работу всей компании. Несмотря на наличие автоматических инструментов очистки данных, некоторые ошибки невозможно исправить без человеческого вмешательства. Например, аналитики могут тратить дни на поиск и устранение дубликатов в базах данных вместо того, чтобы заниматься анализом информации и подготовкой отчетов для бизнеса.
• Проблемы с отчетностью перед финансовыми регуляторами и государством. Некорректные данные в отчетности могут повлечь за собой штрафы и осложнения во взаимоотношениях с аудиторами и налоговыми органами.
• Потеря доверия сотрудников и клиентов. Если данные ненадежны, сотрудники перестают на них полагаться, а клиенты могут потерять доверие к компании. Например, если клиенту трижды позвонят с одним и тем же предложением из-за дублирования данных, это вызовет раздражение и отказ от сотрудничества.
• Масштабирование ошибок. В корпоративных системах данные циркулируют между различными отделами и системами. Ошибка, допущенная в одном месте, может скопироваться в десятках других систем и разрастись до масштабов, при которых ее исправление становится крайне сложным.

Компания испытывает все больше сложностей с анализом данных, а значит, ее способность быстро реагировать на изменения рынка падает, завоеванные ранее конкурентные преимущества теряются. В итоге все это приводит к тому, что эффективность бизнеса и темпы его развития снижаются. По данным Gartner, организации теряют в среднем $12,9 млн ежегодно из-за низкого качества данных.

Индустрия 4.0 72% компаний в России теряют деньги из-за отсутствия качественных данных

Как обеспечить качество данных с самого начала?

Чтобы избежать проблем, связанных с низким качеством данных, нужно придерживаться ряда простых, но эффективных мер, касающихся нескольких важных аспектов.

• Внедрение единых стандартов. На уровне всей организации необходимо определить, как должны выглядеть данные, какие форматы использовать. Например, в системе CRM все номера телефонов клиентов должны записываться в едином формате.
• Проектирование архитектуры хранилища данных с учетом модуля контроля качества данных. Перестраивать хранилище в процессе его эксплуатации намного дороже, чем строить с самого начала правильную архитектуру. Это как переделывать фундамент дома, который уже построен.
• Использование инструментов Data Governance. Это специальные решения, которые помогают управлять качеством данных всей компании. Они позволяют контролировать, кто и как работает с данными, автоматически отслеживать несоответствия и своевременно их исправлять. Внедрение каталога данных — наиболее простой и эффективный способ сквозного управления качеством данных в привязке к бизнес-показателям.

Помимо перечисленных мер, хранилище данных требует регулярного контроля и периодической уборки. Вернемся к примеру с автомобилем: даже если заливать чистое топливо, нужно регулярно проверять двигатель и менять фильтры. Тесты качества данных удобно запускать из одной точки независимо от объекта, который мы проверяем. Автоматизация и исключение ручного труда — одно из свойств современных каталогов данных. Например, по прогнозу Gartner, к 2027 году 60% организаций не увидят ожидаемого эффекта от использования ИИ из-за несогласованности систем управления данными.

Данные — это топливо для бизнеса, но только если они чистые и качественные. Корпоративное хранилище данных способно стать мощным инструментом для развития компании, но если пренебречь качеством данных на старте, оно превратится в бесполезную свалку. Предупредить проблемы всегда проще и дешевле, чем исправлять их. Поэтому, прежде чем строить хранилище данных, стоит задуматься о чистоте информационного потока. Как показывает практика, это инвестиция, которая всегда окупается.