Сегодня данные — это актив, сравнимый по ценности с оборудованием, персоналом и финансовыми ресурсами. Но именно ошибки в данных остаются одной из самых недооценённых причин финансовых потерь. По оценкам аналитиков, до 20–30% всех операционных затрат компаний напрямую связаны с неточностью, неполнотой или несогласованностью данных.
Разберём, какие именно ошибки стоят бизнесу миллионов — и что с ними делать.
1. Дубли и разрозненность данных
Когда один и тот же контрагент, товар или материал существует в системе под разными кодами и именами, это приводит к:
- неверному планированию закупок;
- избыточным запасам;
- ошибкам в отчётности;
- лишним логистическим операциям.
Пример:
Завод закупает один и тот же компонент у двух поставщиков с разными кодами. Система считает их разными материалами и формирует заказ на «недостающие» позиции. Избыточная закупка — +12 млн ₽ в год из ниоткуда.
Как исправить:
- регулярная дедупликация данных;
- мастер-данные и единые справочники;
- автоматизированная проверка уникальности.
2. Ошибочные нормативы и параметры в производстве
Если пересчёты себестоимости, нормы расхода материалов или технологические карты некорректны — ошибки мгновенно масштабируются.
Последствия:
- неправильная себестоимость и завышенные цены;
- перерасход сырья;
- неверные KPI производственных участков.
Пример:
Некорректная норма расхода сырья превышает фактическую всего на 1,5%, но при объёмах производства на миллиарды разница становится колоссальной: до 30 млн ₽ перерасхода в год.
Что делать:
- аудит нормативно-справочной информации;
- регулярное сравнение норм с фактическим расходом;
- цифровые инструменты контроля (Process Mining, MES).
3. Ошибки при ручном вводе данных
Человеческий фактор остаётся главным источником неточностей:
опечатки, неверные единицы измерения, пропущенные поля, «копировать-вставить» без проверки.
Риски:
- неверный расчёт финансовых показателей;
- ошибки в планировании производства;
- неверный прогноз потребности в материалах.
Пример:
Сотрудник вводит вместо 0,5 — «5», и система формирует заказ на 10-кратный объём. Лишние закупки, хранение, логистика — итог: 5–15 млн ₽ потерь в среднем по крупным производствам.
Как снизить риск:
- обязательные валидации полей;
- справочники с предзаполнением;
- автоматизация ввода (сканирование, интеграции);
- RPA для типовых операций.
4. Несостыковка данных между системами
Бухгалтерия работает в одной системе, производство — в другой, склад — в третьей. Интеграции настроены формально, данные передаются частично или с задержкой.
К чему это приводит:
- невозможность получить единую картину;
- ошибки в запасах и планировании;
- двойные закупки;
- сбои в отгрузках.
Пример:
Несвоевременная синхронизация приводит к тому, что в ERP остаток «10 единиц», а фактически на складе «3». Производство останавливается на 2 часа. Потери — от 500 тыс. ₽ до нескольких миллионов, в зависимости от отрасли.
Решение:
- единая интеграционная шина;
- автоматические сверки;
- мониторинг качества данных в реальном времени.
5. Устаревшие данные
Когда отчёты строятся на информации недельной давности, бизнес принимает решения вслепую.
Пример:
Отдел продаж ориентируется на старые данные о запасах, обещает клиенту сроки поставки, которые невозможно выполнить. Штрафы, разрыв контрактов, ухудшение репутации — от десятков до сотен миллионов в долгосрочной перспективе.
Как избежать:
- переход к real-time данным;
- обновление аналитических моделей;
- единая среда хранилища.
Как предотвратить потери: рабочие инструменты
✔ Внедрение системы Data Quality Management
Регулярные проверки, правила валидации, автоматический контроль качества.
✔ Создание роли владельцев данных (Data Owners)
Каждый процесс и справочник имеет ответственного.
✔ Task Mining / Process Mining
Позволяют выявлять, где появляются ошибки и «вливания» некорректных данных.
✔ Мастер-данные (MDM)
Единые и согласованные справочники.
✔ Обучение персонала
Неверный ввод данных часто — следствие недостаточного обучения.
Итог
Ошибки в данных — это фундамент бизнеса, который может либо поддерживать рост, либо разрушать его. Компании, которые системно управляют качеством данных, получают:
- снижение издержек на 10–25%;
- рост точности планирования;
- уменьшение запасов на 15–40%;
- ускорение процессов;
- повышение прозрачности управления.
А главное — исключают миллионные потери, которые остаются невидимыми до тех пор, пока не становится слишком поздно.