Когда данные подводят: как хаос в информации мешает бизнесу расти
Компании зависят от данных, но ошибки в них ведут к потерям и замедляют рост бизнеса. Как навести порядок в информации и превратить ее в актив?
Об авторе: Игорь Моисеев, директор по развитию бизнеса DataCatalog (входит в группу Arenadata).
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.
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.
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:
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.
Чтобы избежать проблем, связанных с низким качеством данных, нужно придерживаться ряда простых, но эффективных мер, касающихся нескольких важных аспектов.
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.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.
