Управление данными

Процесс управления данными (data management) — это аккумуляция, хранение, обновление данных и поиск информации.

В эпоху глобальной цифровизации управление базами данных становится одним из важнейших факторов успеха любого бизнеса. Любое предприятие владеет огромным количеством данных – о структуре производства, производимых товарах, поставщиках сырья и покупателей готовой продукции, изменении конъюнктуры на продукцию в стране и мире, графики изменения покупательского спроса в розничной торговле и многое другое.

Одна из основных проблем в полноценном управлении данными – их генерация и хранение в отдельных системах управления. Мечта любого управленца – зайти в единую систему, задать критерии, нажать на кнопку и получить отчет, из которого он увидит именно то, что ему необходимо в конкретный момент для принятия решения. На деле процесс принятия решения занимает гораздо больше времени – разные структурные подразделения компании готовят различную информацию из разных источников, что занимает время и не гарантирует отсутствие ошибок.

Если микро и малый бизнес могут обойтись без внедрения дорогих решений для управления данными, то крупный бизнес без подобной аналитики может потерять позиции на рынке, снизить капитализацию.

Крупные розничные торговые сети одни из первых стали использовать различные системные решения для сбора, хранения и аналитики. Управление базами данных позволяет сетям управлять товарными запасами – в зависимости от покупательского спроса в конкретный месяц, день недели и даже время суток, гибко подходить к формированию графика работы сотрудников магазинов, не тратить много времени на заказ одного и того же товара у определенного поставщика и, напротив, мгновенно менять поставщика при снижении цен на товар у другого.

Управление данными поддерживает процессы каждой успешной организации во всех отраслях. Благодаря большему количеству данных и более легкому доступу к аналитике появляется возможность использовать больше возможностей, задавать больше вопросов и решать больше проблем. Узнайте, как отрасли по всему миру используют управление данными для достижения своих целей.

Вопросы управления данными (Data Governance), которым раньше уделялись вторые роли среди рассматриваемых задач, способных оказать влияние на работу предприятий, в последнее время все чаще выходят на передний план. В век цифровизации и повального использования автоматизированных систем данные становятся ценным ресурсом, и легкомысленное отношение к ним не сулит ничего хорошего для устойчивой работы организаций, а тем более для их развития.

Взять, скажем, стандартную ситуацию, когда на предприятии существует несколько автоматизированных систем, которые внедрялись в разное время и, что очень важно, разными командами с разным мировоззрением и различными подходами к автоматизации.

Как следствие — применение разных форматов данных (простой пример: хранение адреса — в ФИАС-структуре или в обычной строке), разная идеология их хранения и использования (транзакции с суммами вычетов или накопленный итог), а также исторически сложившиеся процессы заведения и изменения данных (заводят и ведут в Excel-таблицах или структурированно в SQL через интерфейс). Все это приводит к тому, что данные состоят из разных кусков, которые хранятся в разных системах и заводятся с разными процедурами обеспечения качества, нацеленными на различные результаты и далеко не всегда объединенными одним устремлением…

Описанная ситуация, конечно, выглядит не очень красиво, но так ли она плоха, чтобы вкладываться в её исправление? Опыт подсказывает, что да, исправлять надо.

Приведённые примеры являются типовыми и встречаются у большинства компаний, с которыми мы работали. Эти типовые проблемы постоянно требуют трудозатрат (ежеквартально и ежемесячно) на сведение данных для получения нужных отчетов и принятия управленческих решений. Особенно критична для сотрудников такой компании ситуация с частыми и внезапными требованиями со стороны руководства подготовить и представить определенную статистику, которая в большинстве случаев не повторяется (т. е. каждый раз нужны данные не по одному и тому же клиенту и не в одном и том же разрезе). А подобные запросы отвлекают ресурсы на сведение и подготовку данных, приостанавливая выполнение основной работы, часто на значительный промежуток времени.

Если все эти затраты суммировать, то даже за один год сумма может получиться весьма внушительной. А при отсутствии системного подхода к интеграции между приложениями разрозненные данные гарантированно превращают такие запросы руководства в трудно решаемые квесты с вечерними, а иногда и ночными посиделками персонала в попытках разобраться и свести данные в читаемую и правдивую версию. И нужно заметить, что версию правдивую удается получить не всегда. Зачастую при решении подобных задач сотрудники подгоняют данные под правдиво с их точки зрения выглядящий вариант, при этом результат может действительно оказаться правдой, а может быть и ее полной противоположностью, что в свою очередь приведёт к принятию неправильных решений, а затем к упущенной выгоде или даже к прямым убыткам.