У каждой компании есть свои «цифровые склады». Базы данных, которые когда-то создавались для решения задач, а теперь пылятся, переполненные устаревшей информацией. Заглянуть туда нередко страшно: вдруг это затянет в бесконечный хаос. Но именно там, в старых массивах, часто прячутся ценные идеи, которые могут подсказать бизнесу новые ходы. В этой статье разберемся, как подходить к таким данным и что можно извлечь из «цифровых завалов».
Почему корпоративные хранилища похожи на грузовики
Представьте, что ваше хранилище данных — это не легковушка, а грузовик. У кого-то маленькая «Газель», у кого-то — целый «КамАЗ». Новый грузовик работает идеально: быстрый, блестящий, с большим запасом места. Но проходит несколько лет — и он теряет скорость, скрипит, а в кузове скапливается хлам.
То же самое и с хранилищами. Сначала система быстрая и удобная, но со временем запросы тормозят, место заканчивается, а данные превращаются в хаотичный архив.
С чего начать разбор старых данных
Чаще всего проблемы старых хранилищ проявляются так:
· медленно выполняются запросы;
· не хватает места;
· сложно найти нужную информацию;
· одинаковые данные лежат в разных версиях;
· разработка витрин и аналитики становится долгой и дорогой.
Что делать, если хранилище тормозит, а нужную таблицу приходится искать полдня? Здесь поможет «аптечка первой помощи».
· Оптимизировать запросы и алгоритмы. Это как переставить коробки на полках так, чтобы доставать нужное было быстрее.
· Понять, что действительно востребовано. Если никто не пользуется данными, зачем они занимают место?
· Удалить или заархивировать старое. Все, к чему не прикасались последние полгода, смело можно убрать подальше.
· При необходимости расширить хранилище. Иногда без новых полок (ресурсов) просто не обойтись.
Такая уборка снимает основные «симптомы» перегруженного хранилища. Но это лишь половина дела. Чтобы данные стали настоящим активом, нужно разбираться глубже — с их качеством.
Но это решает только технические проблемы. Чтобы хранилище реально приносило пользу, нужно работать с качеством данных.
«Хорошие» и «плохие» данные: как их отличить
Условно данные можно разделить на три группы:
1. Хорошие — качественные, востребованные бизнесом, хорошо описанные.
2. Плохие — низкое качество, нет описания, никто в компании не понимает, зачем они нужны.
3. «Серые» — используются от случая к случаю, хранятся в разных версиях, с неполным описанием.
Чтобы навести порядок, следуйте трем правилам:
· всегда расставляйте приоритеты исходя из бизнес-ценности данных;
· если существует несколько версий — оставляйте одну, самую важную;
· полезные данные должны иметь описание и владельца.
Такой подход позволяет отделить «зерна от плевел» без тотальной проверки каждой таблицы.
Как не превратить «озеро данных» в «болото»
Разгрести накопившиеся за 5–10 лет данные — процесс трудоемкий. Но еще важнее выстроить правила, чтобы хаос не повторялся. Здесь на помощь приходит Data Governance — система практик для управления данными.
Важно понимать: это не «все или ничего». Data Governance можно внедрять постепенно, выбирая подходящие для вашей компании практики.
Минимальный набор выглядит так:
1. Data Quality — контроль качества данных.
2. Data Catalog — единый справочник и глоссарий с описанием таблиц, логикой вычислений и источниками.
3. Ролевая модель — у каждого набора данных должен быть владелец, отвечающий за их актуальность.
Если внедрить эти правила хотя бы частично, компания сможет регулярно очищать хранилище и использовать только качественные данные.
Итог
Разбор корпоративных хранилищ — это не про «уборку ради уборки». Это про скорость, качество решений и конкурентное преимущество.
· Аналитика работает быстрее.
· Ошибок в отчетах становится меньше.
· Старые данные начинают приносить новые инсайты.
· Бизнес принимает решения на фактах, а не на интуиции.
Да, это процесс непростой. Но результат того стоит: компания перестает утопать в данных и начинает использовать их как топливо для роста. А если вам нужна помощь со старыми данными, то можно обратиться сюда.