В строительстве информация часто живет по принципу «что записали — то и считаем». Одна часть лежит в Excel, другая - в голове у прораба. Для выживания и тем более масштабирования такой подход не годится.
Критерии оценки качества данных
1. Актуальность
Данные обновляются:
- по расписанию — после завершения этапов или с заданной периодичностью;
- при изменениях — рост цен, сбои поставок и т. п.
2. Полнота
Одна забытая статья — и расчёт содержит ошибку. Собрали затраты по материалам и зарплатам, но не учтены простои, аренда техники и налоги — значит, информация для финансовой модели не полная.
То же и с полями в системе или таблицах. Вносили договор в программу и не правильно указан НДС, в отчетах будет ошибка при отражении сумм с НДС и без НДС.
3. Точность
Насколько данные соответствуют действительности. Такой пример уже разбирали в канале (см. здесь).
4. Совпадение
В разных системах или формах одни и те же данные должны совпадать.
Например, если в Excel по проекту себестоимость 5,2 млн, а в 1С — 4,7 млн, что-то идет не так.
5. Уместность
Берём только то, что подходит к проекту.
Нельзя сравнивать стройку в Анапе со стройкой за Полярным кругом.
Пример: объект на Севере. При оценке проекта решили не формировать резерв под простои из-за погодных условий, удорожание работ из-за особенности почвы и в результате стоимость проекта сильно выросла и уже на старте проект ушел в убытки.
6. Быстрый доступ
Информация доступна. Не в архивах, не в чатах, не «у Пети».
7. Прозрачность
Видно, откуда взялась каждая цифра. Без догадок.
8. Гибкость
Данные легко вставить в BI, Excel, отчёты. Удобно группировать и фильтровать, связывать между собой формы.
9. Надёжность
Надежность: организованы ли процессы руководства данными и обеспечения безопасности данных? Какова репутация данных, чем или как она подтверждается или удостоверяется?.
11. Возможность повторного использования
Можно ли применить их для других задач?
Как проверять данные в проектах
Шаг 1. Определите какая информация влияет на решение
- сметы, проекты;
- подрядчики, поставщики;
- остатки на складе;
- отчёты о выполнении.
Шаг 2. Для каждого типа данных определите важнейшие метрики
- сметы — точность и актуальность
- проектная документация — полнота и актуальность
- учет материалов — точность и своевременность
Шаг 3. Создайте систему регулярной оценки качества данных
- Раз в неделю — сверка по проекту
- Раз в месяц — аудит данных в информационных системах
- Раз в квартал — сверка данных между системами учета и подразделениями
Шаг 4. Реагируйте
- правьте процессы
- обучайте людей
- стройте планы на фактах
Вопросы для проверки качества информации
- Кто ввёл эти цифры? Кто проверял?
- Откуда они?
- Можно ли вставить в BI, отчёт или расчёт?
- Давно обновлялись?
- Где, когда и в каких условиях собирались?
- Какую задачу решают?
- Есть ли пробелы?
- Подпишетесь под ними перед инвестором?
- Можно ли использовать повторно?
Что делать с сомнительными данными
Не выкидывайте. Подготовьте:
- уберите дубли
- приведите к одному формату
- добавьте пояснения
- присвойте уровень надёжности:
1 — проверены
2 — вручную сверены
3 — использовать осторожно.
Управление проектом начинается с работы с информацией.
Автор: Вера Питинова