А если сразу? (ч1)

Когда-то коллега по отрасли написал интересную статью про системы BI, призванные наводить порядок в неверно введенных данных. Из этой статьи можно сделать не менее интересный вывод о том, какие потери несут компании из-за неправильно введенных данных и последствий принятых на этой неверной базе решений. Раз на подобные BI-системы спрос есть, деньги за них выкладывают, рынок существует и развивается - можно оценить стоимость проекта по внедрению системы, и поделить его на срок окупаемости в годах. Думаю, цифра получится немалая.

Приведу пример "поближе к телу". В прошлом году в одно "маленькое, но очень гордое" предприятие из города Запорожье, приехал наш партнер рассказывать о том, как можно эффективно вести учет готовой продукции. Начальство его гордо отправило со словами "нам ничего этого не надо, у нас всё и так отлично работает".  Через 15 мин после того, как он сел в поезд домой, ему звонили со словами "а можете вернуться и, все-таки, рассказать??" Как выяснилось,  отправили два вагона металла не в ту страну. Подсчитали, что возвращать вагоны будет дороже, чем просто их "потерять". Те, кто отправлял вагоны, думали, что они все делают правильно, и те, кто отправлял нашего партнера, тоже думали, что у них все в порядке.

Интересная получается ситуация - компании внедряют ERP, CRM и другие умные системы, стандартизируют бизнес-процессы - и всё равно не получают желаемого результата. Как говорится, "есть один нюанс": аналитические системы работают с данными, которые вводят ЛЮДИ. Поэтому не стоит удивляться, когда система выдает неадекватные результаты, базируясь на модели, построенной на ошибочных данных. Напротив - надо внедрить ещё одну аналитическую систему, которая эти данные "почистит" и "выправит".  А не проще ли СРАЗУ вводить правильные данные?

Не спорю, в некоторых случаях, действительно, не проще. Но это в некоторых. В большинстве промышленных применений, например, уже давно используются разнообразные системы автоматической идентификации, которые в сочетании с мобильным доступом к данным позволяют повысить качество введенных данных до уровня Six Sigma (http://ko-online.com.ua/node/45564, <1 дефекта на миллион). При этом, уровень технологий таков, что большинство проектов окупается за 6-15 месяцев (вот относительно свежая статистика по одной из отраслей: http://ko-online.com.ua/node/44523).

Пока что здесь была только критика и некие намеки. Реальные предложения по усовершенствованию читайте в следующих постах.

[UPD] Тема "предотвращать или наказывать" вынесена в отдельную запись: http://ko-online.com.ua/node/46224