`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Александр Попов

Когда данные вредят бизнесу

+33
голоса

Более 50% компаний не удовлетворены качеством своих данных. Это показывают многочисленные отчеты аналитических агентств.

Согласно исследованиям Gartner, из-за плохого качества данных компании теряют в среднем 8 млн. долл. за год.

По результатам опроса проведенного недавно Accenture, 59% менеджеров из компаний списка Fortune 500 не могут найти необходимую для работы информацию; 42% иногда используют неверную информацию для принятия решений, по крайней мере, раз в неделю, и 53% уверены, что их информация недостаточно полная для принятия решений.

И с каждым годом ситуация ухудшается, об этом говорит отчет Aberdeen Group - объемы данных в компаниях растут на 41% в год, а число источников данных в компаниях увеличивается и сейчас в среднем равно 15.

Эти цифры показывают, что основной причиной потерь в бизнесе является качество данных и завышенные ожидания от использования Business Intelligence (BI).

Многие специалисты признают, что в транзакционных системах присутствуют ошибки, особенно в данных о клиентах, продуктовой линейке, брендах и сегментах, но они считают, что исправлять ошибки должен кто-то ИТ-отдела. ИТ-отдел же считает, что это проблемы бизнеса. Получаем классический пример отсутствия коммуникаций, при котором данные редко исправляют, люди сдаются, данные остаются сырыми и их использование в BI становится нормой.

В моей практике был пример, когда у одной компании в данных о клиенте «Пол» вместо символов «М» или «Ж» были все символы алфавита.

Как результат описанного выше, бизнес-пользователи не доверяют данным, прекращают использование BI и принимают решения, основанные на интуиции.

У многих компаний процесс получения ответов на вопросы о доле рынка, прибыльности отдельных сегментов, продуктовой линейке, клиентов и конкурентов проходит в ручном режиме и занимает несколько дней. Он заключается в построении запросов по получению данных, экспорте их в Эксел, очистке и исправлении ошибок вручную, добавлении look-up'ов из других источников и в финале составление сводных таблиц. И через такой процесс надо проходить каждый раз при изменении данных, добавлении какого-либо параметра, каждую неделю-месяц.

Это неэффективный процесс, способный привести к возникновению ошибок из-за ручного труда, зависящий от личных предпочтений аналитика и создающий различные версии правды.

Неудивительно, что такое построение бизнес-процесса не вызывает восторга у сотрудников и их руководителей. Споры из-за разных цифр у каждого департамента – это частое явление в таких компаниях.

Есть ли решение данной проблемы?. Да. И формально оно очень простое.

ИТ должно быть ответственным за физическое хранение данных (хранение, безопасность, формат, доступ), а Бизнес (т.е. маркетинг и продажи) должны отвечать за их стратегическое содержание, проводить аудит и поддерживать высокое качество данных. И, конечно, необходимо использовать специализированное ПО для BI.

В случае такого партнерства между бизнесом и ИТ, разрушается превратное мнение о BI, аналитики и лица принимающие решения не тратят свое время на ручной неэффективный труд, используют специальное ПО и имеют возможность уделить больше времени на финансовый или маркетинговый анализ.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

+33
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

ETL-решения - маленький отдельный бизнес.

Бизнес, конечно, должен (продажи - продавать, процессинг - обеспечивать, маркетинг - анализировать). Но и бизнес-логика приложений должна стимулировать (и не только за счет использования справочников, словарей, систематизаторов, что ИТ может реализовать даже на Excel).

Еще один характерный случай, когда данные вредят бизнесу, из практики: когда вычищенная сводная мегабаза по всем-всем видам учета и статистикам с мегаUID и едиными справочниками лежат в одном месте (фигурально), и почему-то неизбежно сливаются конкурентам. Потому данные должны быть качественными, но получить доступ одновременно к бухгалтерскому, налоговому, управленческому, статистическому срезам из одной BI-системы все же дожно быть чуть-чуть сложновато))

Из статьи так и не смог понять, когда же все-таки данные мешают бизнесу. Так когда же? Комментарий выше приводит один понятный сценарий - хорошее хранилище при плохо настроенной безопасности.

Пример с "полом клиента" немного непонятен. Если проектировщик системы не смог грамотно ограничить варианты выбора - данные вредят? Другими словами, если предприятие придумало систему, которая свои функции не выполняет, то она вредна? Звучит, как очередной привет от Captain Obvious...

Кроме того, непонятно, как Бизнес (а не ИТ) должен поддерживать качество данных, когда все инструменты для этой задачи (типа того же Quality Stage от IBM) - явно рассчитаны на ИТ. Раскроете?

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT