В современном мире предприятие, которое не обладает достоверной, полной и актуальной информацией о своем бизнесе, не является конкурентноспособным. Руководители предприятий хотят принимать стратегические решения на основе данных, а не интуиции. Именно поэтому сегодня так востребованы Business Intelligence решения, позволяющие превращать исходные данные, накопленные предприятием, в информацию и знания.
Критически важным для таких решений является качество исходных данных. Неважно как искусно мы обрабатываем данные, неважно используем ли мы сложные алгоритмы дата аналитики, механизмы Big Data и AI, если на входе данные неполные, дублирующиеся, устаревшие, противоречащие друг другу. Мусор на входе, мусор на выходе.
Представим современное среднее или крупное предприятие, давно существующее на рынке. Такое предприятие обычно имеет разветвленную орг.структуру, множество полностью или частично автоматизированных бизнес-процессов, сложные потоки данных между подразделениями. На таком предприятии используется свыше десятка программных продуктов и систем – бухгалтерские, финансовые, системы планирования и управления, системы электронного документооборота, системы закупок и другие, специфичные для предприятия. Часть систем охватывает все подразделения и филиалы компании, некоторые используются только в одном подразделении, часть систем интегрирована друг с другом, часть стоит обособлено.
В этот сложный «зоопарк систем» предприятия ежедневно добавляются новые и новые данные. Данные вводятся, обрабатываются, перетекают из одной системы в другую, обрабатываются автоматически и вручную, накапливая ошибки. Объем данных стремительно нарастает, но из-за множественных источников данные дублируются, имеют разную структуру, и что хуже всего – могут противоречить друг другу.
Так, запись о клиенте может приходить по разным каналам и содержаться в нескольких системах с разным набором атрибутов, разной детализацией и актуальностью. На одного реального человека или контрагента может существовать несколько виртуальных записей, которые сложно сопоставить. Такое положение дел угрожает потерей лояльности клиента, который может недополучить причитающихся бонусов, а взамен получить лишние звонки, уточняющие запросы и нерелевантные предложения.
Другой случай несогласованности данных связан c несогласованностью терминов и бизнес-словарей. Например, в одном филиале “долгосрочным договором” страхования считается договор на 5 лет и более, а в другом филиале “долгосрочным договором” считается договор на 10 лет и более. При этом на сводном отчете для руководителя головного офиса данные по «долгосрочным договорам» филиалов окажутся рядом, но можно ли их сравнивать?
Решением проблемы качества данных является создание единого, полного и точного реестра критически важных для бизнеса сущностей, их атрибутов и взаимосвязей – мастер-данных. Концепция управления мастер-данными позволяет предприятию создать так называемую «единственную версию правды», к которой и будет обращаться BI отчетность и не только она, ведь и другие системы предприятия заинтересованы в максимально точных данных.
Набор критически важных сущностей для каждого предприятия может отличаться, но как правило, включает такие сущности как: клиент, продукт, договор, филиал, контрагент. В задачи построения системы Управления мастер данными или MDM (Master Data Management) входит - выделение мастер-данных, определение единой структуры, определение основного источника для каждой сущности и атрибута, извлечение, сопоставление, регулярная синхронизация, хранение, мониторинг качества, «ремонт» данных. При этом построение системы управления мастер данными начинается не с выбора технологий, платформ и архитектуры, но с разработки политик, регламентов, и стратегии управления мастер-данными на уровне предприятия.
Подведем итог. Если у предприятия не получается выстроить отчетность, которой можно доверять, если компания периодически несет временные и денежные потери из-за недостоверной информации, если интеграция новых систем в структуру предприятия затруднена из-за сложности встраивания в потоки данных, то возможно, ответом на подобные вызовы может стать построение системы Управления мастер-данными, обеспечивающей «единственную версию правды».