Успех современного бизнеса во многом зависит от эффективности использования данных. Качественные данные – это горючее любой организации и основа ее коммерческого прогресса. Ведь выполнение каждой задачи напрямую зависит от точности предоставленной информации. Если же она недостоверная, это может привести к поистине фатальным ошибкам (например, в медицине или авиастроении).
Поэтому организации всего мира активно внедряют сегодня концепцию data governance. Это деятельность по управлению данными, объединяющая операционные и стратегические аспекты. Высококачественные данные – обязательный элемент data governance. На их базе создается надежная и гибкая платформа для реализации заложенных оптимальных решений. Использование данного подхода обеспечивает точность и защищенность используемых данных, что является основой для успешности в бизнесе.
Ошибки и последствия пренебрежения качеством информации
Применение data governance способно существенно повысить бизнес-результаты организации в целом. Современная эпоха обязывает компании работать с огромным количеством информации, ее охват и сложность постоянно растут. Попустительство в деле управления качеством данных может привести к серьезным проблемам:
• Ошибочные аналитические выводы;
• Неверные прогнозы и, как следствие, неэффективные решения;
• Финансовые потери, упущенная выгода, падение капитализации.
Например, финансовая компания, не следящая за качеством данных, может провести ошибочную оценку возможностей клиентов и столкнуться с рисковыми ситуациями (выдача кредитов неплатежеспособным лицам). Так, ряд кредитных организаций Российской Федерации, неверно оценив финансовое состояние своих заемщиков, в период с начала 2022-го по сентябрь 2023 года столкнулись с небывалым ростом просрочки по кредитам. В результате им пришлось существенно повысить (от 60 до 80%) число отказов клиентам в данной услуге.
Если говорить о сфере торговли, то розничным сетям также необходимо использовать качественные данные о продажах для прогнозирования клиентских потребностей. Недостоверная информация приведет к возникновению излишков товара или наоборот – его недостатку (что повлечет за собой дополнительные расходы и финансовые потери владельцев). То же самое можно сказать и об оптовых сетях.
И это только пара примеров. Не случайно высший менеджмент американских компаний, принявших участие в опросе Data trust pulse, проведенном PricewaterhouseCoopers (https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/cybersecurity/data-optimization/pulse-survey.html), буквально в один голос заявил, что некачественные данные становятся значительной преградой к монетизации. Собранные в хаотическом порядке данные лишены детальности и точности, необходимых для корректной работы с искусственным интеллектом и прочими автоматизированными технологиями.
Наличие контролирующих данные механизмов и четких требований к стандартам их качества позволят организациям модернизировать процессы сбора, хранения и обработки информации, что существенно снизит издержки. Ошибки внутри компании сведутся к минимуму, а принимаемые финансовые решения будут обоснованы.
В результате опроса, проведенного в рамках ежегодного отчета Global Data Management компании Experian, 905 практиков обработки данных и бизнес-лидеров констатировали, что 75% организаций, улучшивших качество своих данных, существенно перевыполнили поставленные годовые цели. (https://www.experianplc.com/newsroom/press-releases/2022/quality-data-proves-critical-to-business-performance). 97% респондентов заявили, что в их планы на ближайшие 12 месяцев входит модернизация программы управления данными в сторону увеличения ее гибкости и динамичности. Среди основных модернизационных целей выделяются: качество обслуживания клиентов, развитие талантов и персонала в целом, повышение устойчивости бизнеса. Достижение намеченных целей поможет организациям увеличить свои доходы.
Почему управлять качеством данных необходимо в обязательном порядке?
1. Качественные данные повышают степень надежности аналитики и позволяют бизнесу иметь максимально точное представление о потребностях клиентов и ситуации на внутренних и внешних рынках. Соответственно, риски будут снижены, а эффективность процессов повышена. Обладание недостаточной и недостоверной информацией замедляет слияние бизнес-аналитики с аналитикой предикативной, которая дает возможность делать прогнозы на основе имеющихся данных. Организациям при построении маркетинговой стратегии на основе предпочтений клиентов необходимо опираться на качественную информацию. Активное управление качеством данных повысит точность рекомендаций и вероятность продаж увеличится;
2. Компетентное управление качеством данных повышает доверие клиентов и регуляторов. Качественные данные, будучи важнейшим активом, в значительной степени влияют на репутацию фирмы и формируют высокую степень доверия к ней. Крупной организации, работающей с клиентами и занимающейся обработкой их персональных данных, важно строгое соблюдение требований законодательства о защите информации и обеспечении конфиденциальности. Это повысит доверие к фирме и обеспечит ее признание на рынке.
Внедряя data governance в бизнес, необходимо не только определить бизнес-цели, но и грамотно оценить текущее состояние данных, разработать стратегию, направленную на их улучшение. Важно определить метрики качества и установить контролирующие механизмы с регулярными аудитами и мониторингом качества данных.
Начинайте с анализа качества данных у себя, а мы поможем вам быстро, качественно и грамотно интегрировать data governance в ваш бизнес и увеличить прибыль.
